正则表达式

什么是正则表达式

正则表达式,又称规则表达式,通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的:
  • 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(“匹配”);
  • 通过正则表达式,从文本字符串中获取我们想要的特定部分(“过滤”)。







Python 的 re 模块

在 Python 中,我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
有一点需要特别注意的是,正则表达式使用 对特殊字符进行转义,所以如果我们要使用原始字符串,只需加一个 r 前缀,示例:
r'chuanzhiboke\t\.\tpython'

re 模块的一般使用步骤如下:

  1. 使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象
  2. 通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,获得匹配结果,一个 Match 对象。
  3. 最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他的操作

compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式,生成一个 Pattern 对象,它的一般使用形式如下:
import re

# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern = re.compile ( r'\d+' )
在上面,我们已将一个正则表达式编译成 Pattern 对象,接下来,我们就可以利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。
Pattern 对象的一些常用方法主要有:
  • match 方法:从起始位置开始查找,一次匹配
  • search 方法:从任何位置开始查找,一次匹配
  • findall 方法:全部匹配,返回列表
  • finditer 方法:全部匹配,返回迭代器
  • split 方法:分割字符串,返回列表
  • sub 方法:替换

match 方法

match 方法用于查找字符串的头部(也可以指定起始位置),它是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下:
match(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。因此,当你不指定 pos 和 endpos 时,match 方法默认匹配字符串的头部。
当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。
>>> import re
>>> pattern = re.compile ( r'\d+' ) # 用于匹配至少一个数字

>>> m = pattern.match( 'one12twothree34four' ) # 查找头部,没有匹配 >>> print m
None

>>> m = pattern.match( 'one12twothree34four' , 2 , 10 ) # 从'e'的位置开始匹配,没有匹配 >>> print m
None

>>> m = pattern.match( 'one12twothree34four' , 3 , 10 ) # 从'1'的位置开始匹配,正好匹配 >>> print m # 返回一个 Match 对象
<_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0 >

>>> m.group( 0 ) # 可省略 0 '12' >>> m.start( 0 ) # 可省略 0 3 >>> m.end( 0 ) # 可省略 0 5 >>> m.span( 0 ) # 可省略 0
( 3 , 5 )
在上面,当匹配成功时返回一个 Match 对象,其中:
  • group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串,当要获得整个匹配的子串时,可直接使用 group() 或 group(0);
  • start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置(子串第一个字符的索引),参数默认值为 0;
  • end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置(子串最后一个字符的索引+1),参数默认值为 0;
  • span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。
再看看一个例子:
>>> import re
>>> pattern = re.compile ( r'([a-z]+) ([a-z]+)' , re.I) # re.I 表示忽略大小写 >>> m = pattern.match( 'Hello World Wide Web' )

>>> print m # 匹配成功,返回一个 Match 对象
<_sre.SRE_Match object at 0x10bea83e8 >

>>> m.group( 0 ) # 返回匹配成功的整个子串 'Hello World'

>>> m.span( 0 ) # 返回匹配成功的整个子串的索引
( 0 , 11 )

>>> m.group( 1 ) # 返回第一个分组匹配成功的子串 'Hello'

>>> m.span( 1 ) # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引
( 0 , 5 )

>>> m.group( 2 ) # 返回第二个分组匹配成功的子串 'World'

>>> m.span( 2 ) # 返回第二个分组匹配成功的子串
( 6 , 11 )

>>> m.groups() # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...)
( 'Hello' , 'World' )

>>> m.group( 3 ) # 不存在第三个分组
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>" , line 1 , in <module>
IndexError: no such group
------------------------------------------------------------------------------------------------------

search 方法

search 方法用于查找字符串的任何位置,它也是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果,它的一般使用形式如下:
search(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。
当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。
让我们看看例子:
>>> import re
>>> pattern = re.compile ( '\d+' )
>>> m = pattern.search( 'one12twothree34four' ) # 这里如果使用 match 方法则不匹配 >>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03ac0 >
>>> m.group()
'12' >>> m = pattern.search( 'one12twothree34four' , 10 , 30 ) # 指定字符串区间 >>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03b28 >
>>> m.group()
'34' >>> m.span()
( 13 , 15 )
再来看一个例子:
# -*- coding: utf-8 -*-

import re
# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern = re.compile ( r'\d+' )
# 使用 search() 查找匹配的子串,不存在匹配的子串时将返回 None # 这里使用 match() 无法成功匹配
m = pattern.search( 'hello 123456 789' )
if m:
# 使用 Match 获得分组信息
print 'matching string:' ,m.group()
# 起始位置和结束位置
print 'position:' ,m.span()
执行结果:
matching string: 123456
position: (6, 12)
------------------------------------------------------------------------------------------------------

findall 方法

上面的 match 和 search 方法都是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回。然而,在大多数时候,我们需要搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。
findall 方法的使用形式如下:
findall(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。
findall 以列表形式返回全部能匹配的子串,如果没有匹配,则返回一个空列表。
看看例子:
import re
pattern = re.compile ( r'\d+' ) # 查找数字

result1 = pattern.findall( 'hello 123456 789' )
result2 = pattern.findall( 'one1two2three3four4' , 0 , 10 )

print result1
print result2
执行结果:
['123456', '789']
['1', '2']
再先看一个栗子:
# re_test.py

import re

#re模块提供一个方法叫compile模块,提供我们输入一个匹配的规则 #然后返回一个pattern实例,我们根据这个规则去匹配字符串
pattern = re.compile ( r'\d+\.\d*' )

#通过partten.findall()方法就能够全部匹配到我们得到的字符串
result = pattern.findall( "123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15" )

#findall 以 列表形式 返回全部能匹配的子串给result for item in result:
print item
运行结果:
123.141593 3.15
------------------------------------------------------------------------------------------------------

finditer 方法

finditer 方法的行为跟 findall 的行为类似,也是搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match 对象)的迭代器。
看看例子:
# -*- coding: utf-8 -*-

import re
pattern = re.compile ( r'\d+' )

result_iter1 = pattern.finditer( 'hello 123456 789' )
result_iter2 = pattern.finditer( 'one1two2three3four4' , 0 , 10 )

print type(result_iter1)
print type(result_iter2)

print 'result1...' for m1 in result_iter1: # m1 是 Match 对象
print 'matching string: {}, position: {}' .format(m1.group(), m1.span())

print 'result2...' for m2 in result_iter2:
print 'matching string: {}, position: {}' .format(m2.group(), m2.span())
执行结果:
<type 'callable-iterator'>
<type 'callable-iterator'>
result1...
matching string: 123456, position: (6, 12)
matching string: 789, position: (13, 16)
result2...
matching string: 1, position: (3, 4)
matching string: 2, position: (7, 8)
------------------------------------------------------------------------------------------------------

split 方法

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下:
split(string[, maxsplit])
其中,maxsplit 用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。
看看例子:
import re
p = re.compile ( r'[\s\,\;]+' )
print p.split( 'a,b;; c d' )
执行结果:
['a', 'b', 'c', 'd']
------------------------------------------------------------------------------------------------------

sub 方法

sub 方法用于替换。它的使用形式如下:
sub(repl, string[, count])
其中,repl 可以是字符串也可以是一个函数:
  • 如果 repl 是字符串,则会使用 repl 去替换字符串每一个匹配的子串,并返回替换后的字符串,另外,repl 还可以使用 id 的形式来引用分组,但不能使用编号 0;
  • 如果 repl 是函数,这个方法应当只接受一个参数(Match 对象),并返回一个字符串用于替换(返回的字符串中不能再引用分组)。
  • count 用于指定最多替换次数,不指定时全部替换。
看看例子:
import re
p = re.compile ( r'(\w+) (\w+)' ) # \w = [A-Za-z0-9]
s = 'hello 123, hello 456'

print p.sub( r'hello world' , s) # 使用 'hello world' 替换 'hello 123' 和 'hello 456' print p.sub( r'\2 \1' , s) # 引用分组

def func (m) :
return 'hi' + ' ' + m.group( 2 )

print p.sub(func, s)
print p.sub(func, s, 1 ) # 最多替换一次
执行结果:
hello world, hello world
123 hello, 456 hello
hi 123, hi 456
hi 123, hello 456
------------------------------------------------------------------------------------------------------

匹配中文

在某些情况下,我们想匹配文本中的汉字,有一点需要注意的是,中文的 unicode 编码范围 主要在 [u4e00-u9fa5],这里说主要是因为这个范围并不完整,比如没有包括全角(中文)标点,不过,在大部分情况下,应该是够用的。
假设现在想把字符串 title = u'你好,hello,世界' 中的中文提取出来,可以这么做:
import re

title = u'你好,hello,世界'
pattern = re.compile ( ur'[\u4e00-\u9fa5]+' )
result = pattern.findall(title)

print result
注意到,我们在正则表达式前面加上了两个前缀 ur,其中 r 表示使用原始字符串,u 表示是 unicode 字符串。
执行结果:
[u'\u4f60\u597d', u'\u4e16\u754c']

注意:贪婪模式与非贪婪模式

  1. 贪婪模式:在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配 ( * );
  2. 非贪婪模式:在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配 ( ? );
  3. Python里数量词默认是贪婪的。

示例一 : 源字符串:abbbc

  • 使用贪婪的数量词的正则表达式  ab*  ,匹配结果: abbb。

    * 决定了尽可能多匹配 b,所以a后面所有的 b 都出现了。
  • 使用非贪婪的数量词的正则表达式 ab*? ,匹配结果: a。

    即使前面有 *,但是 ? 决定了尽可能少匹配 b,所以没有 b。

示例二 : 源字符串:aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc

  • 使用贪婪的数量词的正则表达式:<div>.*</div>
  • 匹配结果:<div>test1</div>bb<div>test2</div>
这里采用的是贪婪模式。在匹配到第一个“ </div> ”时已经可以使整个表达式匹配成功,但是由于采用的是贪婪模式,所以仍然要向右尝试匹配,查看是否还有更长的可以成功匹配的子串。匹配到第二个“ </div> ”后,向右再没有可以成功匹配的子串,匹配结束,匹配结果为“ <div>test1</div>bb<div>test2</div>

  • 使用非贪婪的数量词的正则表达式:<div>.*?</div>
  • 匹配结果:<div>test1</div>
正则表达式二采用的是非贪婪模式,在匹配到第一个“ </div> ”时使整个表达式匹配成功,由于采用的是非贪婪模式,所以结束匹配,不再向右尝试,匹配结果为“ <div>test1</div> ”。




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