python正则表达式(re模块)的使用详解

目录
  • 前言
  • re.match函数
    • 匹配单个字符
    • 匹配多个字符
    • 匹配开头结尾
    • 匹配分组
  • re.compile函数
  • re.search函数
  • re.findall函数
  • re.finditer函数
  • re.sub函数
  • re.subn函数
  • re.split函数
  • python贪婪和⾮贪婪
  • r的作⽤
  • 总结

前言

在Python中需要通过正则表达式对字符串进⾏匹配的时候，可以使⽤⼀个python自带的模块，名字为re。

正则表达式的大致匹配过程是：

1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，

2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。

3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

r：在带有 'r' 前缀的字符串字面值中，反斜杠不必做任何特殊处理。 因此 r"\n" 表示包含 '\' 和 'n' 两个字符的字符串，而 "\n" 则表示只包含一个换行符的字符串。

re模块的使用：import re

re.match函数

语法：re.match(pattern, string, flags=0)

pattern 匹配的正则表达式
string 要匹配的字符串
flags
标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

  1. re.I 忽略大小写
  2. re.L 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
  3. re.M 多行模式
  4. re.S 即为 . 并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）
  5. re.U 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
  6. re.X 为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释

尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象。

如果上⼀步匹配到数据的话，可以使⽤group⽅法来提取数据。以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group()用来提出分组截获的字符串，（）用来分组，group() 同group（0）就是匹配正则表达式整体结果，group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。没有匹配成功的，re.search()返回None。

举例：

>>> import re
>>> result = re.match("itcast","itcast.cn")
>>> result.group()
'itcast'

从string头开始匹配pattern完全可以匹配，pattern匹配结束，同时匹配终止，后面的.cn不再匹配，返回匹配成功的信息。

匹配单个字符

字符 功能 位置
. 匹配任意1个字符（除了\n）  
[ ] 匹配[ ]中列举的字符  
\d 匹配数字，即0-9 可以写在字符集[...]中
\D 匹配⾮数字，即不是数字 可以写在字符集[...]中
\s 匹配空⽩，即空格，tab键 可以写在字符集[...]中
\S 匹配⾮空⽩字符 可以写在字符集[...]中
\w 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_ 可以写在字符集[...]中
\W 匹配⾮单词字符 可以写在字符集[...]中
\w \w 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_  
\W 匹配⾮单词字符  

[...]字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，比如[abc]和[a-c]，第一个字符如果是^表示取反。所有特殊字符（比如"]""-""^"）在字符集中都失去原来的含义，如要使用可把"]""-"放在第一个字符，"^"放在非第一个字符。

举例：

import re
ret = re.match(".","M")
print(ret.group())
ret = re.match("t.o","too")
print(ret.group())
ret = re.match("t.o","two")
print(ret.group())
# 如果hello的⾸字符⼩写，那么正则表达式需要⼩写的h
ret = re.match("h","hello Python")
print(ret.group())
# 如果hello的⾸字符⼤写，那么正则表达式需要⼤写的H
ret = re.match("H","Hello Python")
print(ret.group())
# ⼤⼩写h都可以的情况
ret = re.match("[hH]","hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[hH]","Hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[hH]ello Python","Hello Python")
print(ret.group())
# 匹配0到9的多种写法
ret = re.match("[0123456789]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[0-9]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())
# 匹配0到3和5-9
ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","4Hello Python")
#print(ret.group())
ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥1号发射成功")
print(ret.group())
ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥2号发射成功")
print(ret.group())

结果：

M
too
two
h
H
h
H
Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
嫦娥1号
嫦娥2号

匹配多个字符

字符 功能 位置 表达式实例 完整匹配的字符串
* 匹配前⼀个字符出现0次或者⽆限次，即可有可⽆ 用在字符或(...)之后 abc* abccc
+ 匹配前⼀个字符出现1次或者⽆限次，即⾄少有1次 用在字符或(...)之后 abc+ abccc
? 匹配前⼀个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有 用在字符或(...)之后 abc? ab,abc
{m} 匹配前⼀个字符出现m次 用在字符或(...)之后 ab{2}c abbc
{m,n} 匹配前⼀个字符出现从m到n次，若省略m，则匹配0到n次，若省略n，则匹配m到无限次 用在字符或(...)之后 ab{1,2}c abc,abbc

举例：

import re
#：匹配出，⼀个字符串第⼀个字⺟为⼤写字符，后⾯都是⼩写字⺟并且这些⼩写字⺟可有可⽆
ret = re.match("[A-Z][a-z]*","M")
print(ret.group())
ret = re.match("[A-Z][a-z]*","MnnM")
print(ret.group())
ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef")
print(ret.group())
#匹配出，变量名是否有效
names = ["name1", "_name", "2_name", "__name__"]
for name in names:
    ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w]*",name)
    if ret:
        print("变量名 %s 符合要求" % ret.group())
    else:
        print("变量名 %s ⾮法" % name)
#匹配出，0到99之间的数字
ret = re.match("[1-9]?[0-9]","7")
print(ret.group())
ret = re.match("[1-9]?\d","33")
print(ret.group())
# 这个结果并不是想要的，利⽤$才能解决
ret = re.match("[1-9]?\d","09")
print(ret.group())
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678")
print(ret.group())
#匹配出，8到20位的密码，可以是⼤⼩写英⽂字⺟、数字、下划线
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1ad12f23s34455ff66")
print(ret.group())

结果：

M
Mnn
Aabcdef
变量名 name1 符合要求
变量名 _name 符合要求
变量名 2_name ⾮法
变量名 __name__ 符合要求
7
33
0
12a3g4
1ad12f23s34455ff66

匹配开头结尾

字符 功能
^ 匹配字符串开头
$ 匹配字符串结尾

举例：匹配163.com的邮箱地址

import re
email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]
for email in email_list:
    ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com$", email)
    if ret:
        print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
    else:
        print("%s 不符合要求" % email)

结果：

xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
.com.xiaowang@qq.com 不符合要求

匹配分组

字符 功能
| 匹配左右任意⼀个表达式
(ab) 将括号中字符作为⼀个分组
\num 引⽤分组num匹配到的字符串
(?P<name>) 分组起别名，匹配到的子串组在外部是通过定义的 name 来获取的
(?P=name) 引⽤别名为name分组匹配到的字符串

举例：|

#匹配出0-100之间的数字
import re
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","8")
print(ret.group()) # 8
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","78")
print(ret.group()) # 78
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","08")
# print(ret.group()) # 不是0-100之间
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","100")
print(ret.group()) # 100

举例：()

#需求：匹配出163、126、qq邮箱
ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "test@163.com")
print(ret.group()) # test@163.com
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@126.com")
print(ret.group()) # test@126.com
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@qq.com")
print(ret.group()) # test@qq.com
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@gmail.com")
if ret:
    print(ret.group())
else:
    print("不是163、126、qq邮箱") # 不是163、126、qq邮箱
#不是以4、7结尾的⼿机号码(11位)
tels = ["13100001234", "18912344321", "10086", "18800007777"]
for tel in tels:
    ret = re.match("1\d{9}[0-35-68-9]", tel)
    if ret:
        print(ret.group())
    else:
        print("%s 不是想要的⼿机号" % tel)
#提取区号和电话号码
ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678")
print(ret.group())
print(ret.group(1))
print(ret.group(2))

举例：\number

匹配数字代表的组合。每个括号是一个组合，组合从1开始编号。比如 (.+) \1 匹配 'the the' 或者 '55 55', 但不会匹配 'thethe' (注意组合后面的空格)。这个特殊序列只能用于匹配前面99个组合。如果 number 的第一个数位是0， 或者 number 是三个八进制数，它将不会被看作是一个组合，而是八进制的数字值。在 '[' 和 ']' 字符集合内，任何数字转义都被看作是字符。

例子1：匹配出 <html>hh</html>

\1,...,\9，匹配第n个分组的内容。如例子所示，指匹配第一个分组的内容。

import re
# 正确的理解思路：如果在第⼀对<>中是什么，按理说在后⾯的那对<>中就应该是什么。通过引⽤分组中匹配到的数据即可，但是要注意是元字符串，即类似 r""这种格式。
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</html>")
# 因为2对<>中的数据不⼀致，所以没有匹配出来
test_label = ["<html>hh</html>","<html>hh</htmlbalabala>"]
for label in test_label:
    ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", label)
    if ret:
        print("%s 这是一对正确的标签" % ret.group())
    else:
        print("%s 这是⼀对不正确的标签" % label)

结果：

<html>hh</html> 这是一对正确的标签

<html>hh</htmlbalabala> 这是⼀对不正确的标签

例子2：匹配出 <html><h1>www.itcast.cn</h1></html>

import re
labels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"]
for label in labels:
    ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label)
    if ret:
        print("%s 是符合要求的标签" % ret.group())
    else:
        print("%s 不符合要求" % label)

结果：

<html><h1>www.itcast.cn</h1></html> 是符合要求的标签

<html><h1>www.itcast.cn</h2></html> 不符合要求

举例：(?P<name>) (?P=name)

一个用于标记，一个用于在同一个正则表达式中复用

import re
ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>","<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")
ret.group()
ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>","<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>")
#ret.group()

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

prog = re.compile(pattern)

result = prog.match(string)

等价于

result = re.match(pattern, string)

举例：

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

re.search函数

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果没有匹配，就返回一个 None。

re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配

举例：

import re
ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为9999")
print(ret.group())

结果：

9999

re.findall函数

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

举例：

import re
ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
print(ret)

结果：

['9999', '7890', '12345']

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

import re
it = re.finditer(r"\d+", "12a32bc43jf3")
for match in it:
    print(match.group())

结果：

12

32

43

3

re.sub函数

sub是substitute的所写，表示替换，将匹配到的数据进⾏替换。

语法：re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

参数 描述
pattern 必选，表示正则中的模式字符串
repl 必选，就是replacement，要替换的字符串，也可为一个函数
string 必选，被替换的那个string字符串
count 可选参数，count 是要替换的最大次数，必须是非负整数。如果省略这个参数或设为 0，所有的匹配都会被替换
flag 可选参数，标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

举例：将匹配到的阅读次数加1

方法一：

import re
ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997")
print(ret)

结果：python = 998

方法二：

import re
def add(temp):
    #int（）参数必须是字符串，类似字节的对象或数字，而不是“re.Match”
    strNum = temp.group()
    num = int(strNum) + 1
    return str(num)
ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")
print(ret)
ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")
print(ret)

结果;

python = 998

python = 100

re.subn函数

行为与sub()相同，但是返回一个元组 (字符串, 替换次数)。

re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回：(sub(repl, string[, count]), 替换次数)

import re
pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print(re.subn(pattern, r'\2 \1', s))
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print(re.subn(pattern, func, s))
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)

re.split函数

根据匹配进⾏切割字符串，并返回⼀个列表。

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

参数 描述
pattern 匹配的正则表达式
string 要匹配的字符串
maxsplit 分隔次数，maxsplit=1 分隔一次，默认为 0，不限制次数

举例：

import re
ret = re.split(r":| ","info:xiaoZhang 33 shandong")
print(ret)

结果：['info', 'xiaoZhang', '33', 'shandong']

python贪婪和⾮贪婪

Python⾥数量词默认是贪婪的（在少数语⾔⾥也可能是默认⾮贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；⾮贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

例如：正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*?”，将找到”a”。

注：我们一般使用非贪婪模式来提取。

在"*","?","+","{m,n}"后⾯加上？，使贪婪变成⾮贪婪。

举例1：

import re
s="This is a number 234-235-22-423"
#正则表达式模式中使⽤到通配字，那它在从左到右的顺序求值时，会尽量“抓取”满⾜匹配最⻓字符串，在我们上⾯的例⼦⾥⾯，“.+”会从字符串的启始处抓取满⾜模式的最⻓字符，其中包括我们想得到的第⼀个整型字段的中的⼤部分，“\d+”只需⼀位字符就可以匹配，所以它匹配了数字“4”，⽽“.+”则匹配了从字符串起始到这个第⼀位数字4之前的所有字符
r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
print(r.group(1))
#⾮贪婪操作符“？”，这个操作符可以⽤在"*","+","?"的后⾯，要求正则匹配的越少越好
r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
print(r.group(1))

结果：

4-235-22-423

234-235-22-423

举例2：

>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1)
'2'
>>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1)
'2343'

举例3：提取图片地址

import re
test_str="<img data-original=https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973.jpg>"
ret = re.search(r"https://.*?.jpg", test_str)
print(ret.group())

结果：https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973.jpg

r的作⽤

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\”，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，Python中字符串前⾯加上 r 表示原⽣字符串。

import re
mm = "c:\\a\\b\\c"
print(mm)#c:\a\b\c
ret = re.match("c:\\\\",mm).group()
print(ret)#c:\
ret = re.match("c:\\\\a",mm).group()
print(ret)#c:\a
ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
print(ret)#c:\a
ret = re.match(r"c:\a",mm).group()
print(ret)#AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

总结

到此这篇关于python正则表达式(re模块)使用的文章就介绍到这了,更多相关python正则表达式内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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