Python正则表达式操作指南

Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。Python 1.5之前版本则是通过 regex 模块提供 Emacs 风格的模式。Emacs 风格模式可读性稍差些,而且功能也不强,因此编写新代码时尽量不要再使用 regex 模块,当然偶尔你还是可能在老代码里发现其踪影。

1. 正则表达式基础

1.1. 简单介绍

正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。得益于这一点,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同;但不用担心,不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式,只需要简单看一看就可以上手了。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程:

正则表达式的大致匹配过程是:依次拿出表达式和文本中的字符比较,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。如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同,但也是很好理解的,看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法:

1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。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;非贪婪的则相反,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"。

1.3. 反斜杠的困扰

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,这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样,匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。

1.4. 匹配模式

正则表达式提供了一些可用的匹配模式,比如忽略大小写、多行匹配等,这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。

2. re模块

2.1. 开始使用re

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例,然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个Match实例),最后使用Match实例获得信息,进行其他的操作。

# encoding: UTF-8
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
# 使用Pattern匹配文本,获得匹配结果,无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
if match:
  # 使用Match获得分组信息
  print match.group()
### 输出 ###
# hello
re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法,用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式,取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效,比如re.I | re.M。另外,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。
可选值有:

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)
M(MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为(参见上图)
S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行,忽略空白字符,并可以加入注释。

以下两个正则表达式是等价的:

a = re.compile(r"""\d + # the integral part
          \.  # the decimal point
          \d * # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代,唯一的好处是少写一行re.compile()代码,但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为:

m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string),用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回,在需要大量匹配元字符时有那么一点用。

2.2. Match

Match对象是一次匹配的结果,包含了很多关于此次匹配的信息,可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性:

string: 匹配时使用的文本。

re: 匹配时使用的Pattern对象。

pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。

endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。

lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组,将为None。

lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组,将为None。

方法:

group([group1, …]):

获得一个或多个分组截获的字符串;指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名;编号0代表整个匹配的子串;不填写参数时,返回group(0);没有截获字符串的组返回None;截获了多次的组返回最后一次截获的子串。

groups([default]):

以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代,默认为None。

groupdict([default]):

返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典,没有别名的组不包含在内。default含义同上。

start([group]):

返回指定的组截获的子串在string中的起始索引(子串第一个字符的索引)。group默认值为0。
end([group]):

返回指定的组截获的子串在string中的结束索引(子串最后一个字符的索引+1)。group默认值为0。

span([group]):

返回(start(group), end(group))。

expand(template):

将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组,但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的;但\10将被认为是第10个分组,如果你想表达\1之后是字符'0',只能使用\g<1>0。

import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

2.3. Pattern

Pattern对象是一个编译好的正则表达式,通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化,必须使用re.compile()进行构造。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息:

pattern: 编译时用的表达式字符串。

flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。

groups: 表达式中分组的数量。

groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典,没有别名的组不包含在内。

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex
### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}

实例方法[ | re模块方法]:

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]): 

这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern;如果pattern结束时仍可匹配,则返回一个Match对象;如果匹配过程中pattern无法匹配,或者匹配未结束就已到达endpos,则返回None。

pos和endpos的默认值分别为0和len(string);re.match()无法指定这两个参数,参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
注意:这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符,仍然视为成功。想要完全匹配,可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。

示例参见2.1小节。

search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):

这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern,如果pattern结束时仍可匹配,则返回一个Match对象;若无法匹配,则将pos加1后重新尝试匹配;直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。

pos和endpos的默认值分别为0和len(string));re.search()无法指定这两个参数,参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

# encoding: UTF-8
import re
 # 将正则表达式编译成Pattern对象 

pattern = re.compile(r'world') 

# 使用search()查找匹配的子串,不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配 

match = pattern.search('hello world!')
if match:
  # 使用Match获得分组信息
  print match.group()
### 输出 ###
# world
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):

按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。

import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
### output ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]): 

搜索string,以列表形式返回全部能匹配的子串。

import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')
### output ###
# ['1', '2', '3', '4']
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]): 

搜索string,返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match对象)的迭代器。

import re
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
  print m.group(),
### output ###
# 1 2 3 4
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]): 

使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时,可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组,但不能使用编号0。
当repl是一个方法时,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。

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print p.sub(r'\2 \1', s)
def func(m):
  return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.sub(func, s)
### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print p.subn(r'\2 \1', s)
def func(m):
  return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.subn(func, s)
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)

以上就是Python对于正则表达式的支持。熟练掌握正则表达式是每一个程序员必须具备的技能,这年头没有不与字符串打交道的程序了。笔者也处于初级阶段,与君共勉,^_^

另外,图中的特殊构造部分没有举出例子,用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下,如何匹配不是以abc开头的单词,^_^

(0)

相关推荐

  • Python正则表达式之基础篇

    正则表达式是用于处理字符串的强大工具,它并不是Python的一部分. 其他编程语言中也有正则表达式的概念,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同. 它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的. 下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程: 1.1介绍 正则表达式并不是Python的一部分.正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大.得益于这一点,在提供了

  • python 正则表达式学习小结

    在Python中实现正则的方式是通过re(regular expression的缩写)模块来实现的,你可以调用re模块的各种方法来实现不同的功能,下面我们就来说下,在Python中通过re模块可以调用那些方法,以及这些方法的作用都是什么:还有就是正则的实例以及各种特殊符号的含义: 1.re.sub和replace: sub的全拼是substitute,也就是替换的意思:既然知道是替换了,那就很容易用到实例中了,其实replace也是替换的意思,只不过它们的用法不太相同,下面用一个例子来详细说明下

  • Python匹配中文的正则表达式

    正则表达式并不是Python的一部分.正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大.得益于这一点,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同:但不用担心,不被支持的语法通常是不常用的部分. Python正则表达式简介 正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配. Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 P

  • Python正则表达式使用经典实例

    下面列出Python正则表达式的几种匹配用法,具体内容如下所示: 此外,关于正则的一切http://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm 1.测试正则表达式是否匹配字符串的全部或部分 regex=ur"" #正则表达式 if re.search(regex, subject): do_something() else: do_anotherthing() 2.测试正则表达式是否匹配整个字符串 regex=ur"\Z" #正则表

  • Python中正则表达式match()、search()函数及match()和search()的区别详解

    match()和search()都是python中的正则匹配函数,那这两个函数有何区别呢? match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配, search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none 例如: #! /usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- import re text = 'pythontab' m = re.ma

  • 理解python正则表达式

    在python中,对正则表达式的支持是通过re模块来支持的.使用re的步骤是先把表达式字符串编译成pattern实例,然后在使用pattern去匹配文本获取结果. 其实也有另外一种方式,就是直接使用re模块的方法,但是这样就不能使用编译后的pattern实例了. 实例: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re pat = re.compile(r'hello') match = pat.match('hello world!') i

  • Python的re模块正则表达式操作

    这个模块提供了与 Perl 相似l的正则表达式匹配操作.Unicode字符串也同样适用. 正则表达式使用反斜杠" \ "来代表特殊形式或用作转义字符,这里跟Python的语法冲突,因此,Python用" \\\\ "表示正则表达式中的" \ ",因为正则表达式中如果要匹配" \ ",需要用\来转义,变成" \\ ",而Python语法中又需要对字符串中每一个\进行转义,所以就变成了" \\\\ &

  • python3爬虫之入门基础和正则表达式

    前面的python3入门系列基本上也对python入了门,从这章起就开始介绍下python的爬虫教程,拿出来给大家分享:爬虫说的简单,就是去抓取网路的数据进行分析处理:这章主要入门,了解几个爬虫的小测试,以及对爬虫用到的工具介绍,比如集合,队列,正则表达式: 用python抓取指定页面: 代码如下: import urllib.request url= "http://www.baidu.com" data = urllib.request.urlopen(url).read()# d

  • Python的爬虫包Beautiful Soup中用正则表达式来搜索

    Beautiful Soup使用时,一般可以通过指定对应的name和attrs去搜索,特定的名字和属性,以找到所需要的部分的html代码. 但是,有时候,会遇到,对于要处理的内容中,其name或attr的值,有多种可能,尤其是符合某一规律,此时,就无法写成固定的值了. 所以,就可以借助正则表达式来解决此问题. 比如, <div class="icon_col"> <h1 class="h1user">crifan</h1> <

  • 基于Python正则表达式提取搜索结果中的站点地址

    正则表达式对于Python来说并不是独有的,最近在把google搜索的结果中所有的站点地址导出,于是想到用python正则表达式提取搜索结果中的站点地址. 这其中涉及几个需要解决的问题: 1.获取搜索的结果文本 为了获得更多的地址,我使用了Google的高级搜索功能,每个页面显示100条结果. 获得显示的结果后,可以查看源码,并保持成文本文件就有了搜索的结果文本 2.分析如何提取站点信息 首先需要分析获取的页面,查看以怎样的方式可以提取出站点信息. 我使用IE8自带的开发工具(按F12就会弹出来

  • 玩转python爬虫之正则表达式

    面对大量杂乱的代码夹杂文字我们怎样把它提取出来整理呢?下面就开始介绍一个十分强大的工具,正则表达式! 1.了解正则表达式 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. 正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具,在其他编程语言中同样有正则表达式的概念,Python同样不例外,利用了正则表达式,我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌

随机推荐