python正则表达式最详解

目录

• 一、正则表达式–元字符
• 1. 数量词
• 2. 字符匹配
• 3. 边界匹配
• 4. 组
• 5. 匹配模式参数
• 二、方法
• re.findall
• re.match
• group匹配对象
• re.search
• re.compile
• 三、检索和替换
• re.sub 替换字符串
• 总结

一、正则表达式–元字符

re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能

1. 数量词

# 提取大小写字母混合的单词
import re
a = 'Excel 12345Word23456PPT12Lr'
r = re.findall('[a-zA-Z]{3,5}',a)
# 提取字母的数量3个到5个
print(r)
# ['Excel', 'Word', 'PPT']
# 贪婪 与 非贪婪  【Python默认使用贪婪模式】
# 贪婪：'[a-zA-Z]{3,5}'
# 非贪婪：'[a-zA-Z]{3,5}?' 或 '[a-zA-Z]{3}'
# 建议使用后者，不要使用?号，否则你会与下面的?号混淆
# 匹配0次或无限多次 *号，*号前面的字符出现0次或无限次
import re
a = 'exce0excell3excel3'
r = re.findall('excel*',a)
r = re.findall('excel.*',a) # ['excell3excel3']
# excel 没有l 有很多l都可以匹配出来
print(r)
# ['exce', 'excell', 'excel']
# 匹配1次或者无限多次 +号，+号前面的字符至少出现1次
import re
a = 'exce0excell3excel3'
r = re.findall('excel+',a)
print(r)
# ['excell', 'excel']
# 匹配0次或1次  ?号，?号经常用来去重复
import re
a = 'exce0excell3excel3'
r = re.findall('excel?',a)
print(r)
# ['exce', 'excel', 'excel']

2. 字符匹配

line = 'xyz,xcz.xfc.xdz,xaz,xez,xec'
r = re.findall('x[de]z', line)
# pattern 是x开始，z结束，含d或e
print(r)
# ['xdz', 'xez']
r = re.findall('x[^de]z', line)
# pattern 是x开始，z结束，不是含d或e
print(r)
# ['xyz', 'xcz', 'xaz']

# \w 可以提取中文，英文，数字和下划线，不能提取特殊字符
import re
a = 'Excel 12345Word\n23456_PPT12lr'
r = re.findall('\w',a)
print(r)
# ['E', 'x', 'c', 'e', 'l', '1', '2', '3', '4', '5', 'W', 'o', 'r', 'd', '2', '3', '4', '5', '6', '_', 'P', 'P', 'T', '1', '2', 'l', 'r']
# \W 提取特殊字符，空格 \n \t
import re
a = 'Excel 12345Word\n23456_PPT12lr'
r = re.findall('\W',a)
print(r)
# [' ', '\n']

3. 边界匹配

# 限制电话号码的位置必需是8-11位才能提取
import re
tel = '13811115888'
r = re.findall('^\d{8,11}$',tel)
print(r)
# ['13811115888']

4. 组

# 将abc打成一个组，{2}指的是重复几次，匹配abcabc
import re
a = 'abcabcabcxyzabcabcxyzabc'
r = re.findall('(abc){2}',a)  # 与
# ['abc', 'abc']
print(r)
r = re.findall('(abc){3}',a)
# ['abc']

5. 匹配模式参数

# findall第三参数 re.I忽略大小写
import re
a = 'abcFBIabcCIAabc'
r = re.findall('fbi',a,re.I)
print(r)
# ['FBI']
# 多个模式之间用 | 连接在一起
import re
a = 'abcFBI\nabcCIAabc'
r = re.findall('fbi.{1}',a,re.I | re.S)
# 匹配fbi然后匹配任意一个字符包括\n
print(r)
# ['FBI\n']

二、方法

re.findall

• 匹配出字符串中所有 与制定值相关的值
• 以列表的形式返回
• 未匹配则返回空列表

import re
re.findall(pattern, string, flags=0)
pattern.findall(string[ , pos[ , endpos]])

import re
line = "111aaabbb222小呼噜奥利奥"
r = re.findall('[0-9]',line)
print(r)
# ['1', '1', '1', '2', '2', '2']

re.match

• re.match 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。

re.match(pattern, string, flags=0)
# (标准，要匹配的，标志位)

print(re.match('www','www.xxxx.com'))
print(re.match('www','www.xxxx.com').span())
print(re.match('com','www.xxxx.com'))

<re.Match object; span=(0, 3), match='www'>
(0, 3)
None

group匹配对象

import re
a = 'life is short,i use python,i love python'
r = re.search('life(.*)python(.*)python',a)
print(r.group(0))       # 完整正则匹配 ，life is short,i use python,i love python
print(r.group(1))       # 第1个分组之间的取值 is short,i use
print(r.group(2))       # 第2个分组之间的取值 ,i love
print(r.group(0,1,2)) # 以元组形式返回3个结果取值 ('life is short,i use python,i love python', ' is short,i use ', ',i love ')
print(r.groups())       # 返回就是group(1)和group(2) (' is short,i use ', ',i love ')

import re
# .*        表示任意匹配除换行符（\n、\r）之外的任何单个或多个字符
# (.*?)     表示"非贪婪"模式，只保存第一个匹配到的子串
# re.M      多行匹配，影响 ^ 和 $
# re.I      使匹配对大小写不敏感
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj1 = re.match(r'(.*) are (.*?) .*', line,  re.M|re.I)
matchObj2 = re.match(r'(.*) smarter (.*?) .*', line,  re.M|re.I)
matchObj3 = re.match(r'(.*) than (.*)', line,  re.M|re.I)
print(matchObj1)
print(matchObj2)
print(matchObj3)
# <re.Match object; span=(0, 26), match='Cats are smarter than dogs'>
# <re.Match object; span=(0, 26), match='Cats are smarter than dogs'>
# None
if matchObj1:
   print ("matchObj1.group() : ", matchObj1.group())
   print ("matchObj1.group(1) : ", matchObj1.group(1))
   print ("matchObj1.group(2) : ", matchObj1.group(2))
else:
   print ("No match!!")
if matchObj2:
   print ("matchObj2.group() : ", matchObj2.group())
   print ("matchObj2.group(1) : ", matchObj2.group(1))
   print ("matchObj2.group(2) : ", matchObj2.group(2))
else:
   print ("No match!!")
if matchObj3:
   print ("matchObj3.group() : ", matchObj3.group())
   print ("matchObj3.group(1) : ", matchObj3.group(1))
   print ("matchObj3.group(2) : ", matchObj3.group(2))
else:
   print ("No match!!")
# matchObj1.group() :  Cats are smarter than dogs
# matchObj1.group(1) :  Cats
# matchObj1.group(2) :  smarter
# matchObj2.group() :  Cats are smarter than dogs
# matchObj2.group(1) :  Cats are
# matchObj2.group(2) :  than
# matchObj3.group() :  Cats are smarter than dogs
# matchObj3.group(1) :  Cats are smarter
# matchObj3.group(2) :  dogs

import re
# 点 是匹配单个字符
# 星是前面的东西出现0次或无数次
# 点星就是任意字符出现0次或无数次
str = "a b a b"
matchObj1 = re.match(r'a(.*)b', str,  re.M|re.I)
matchObj2 = re.match(r'a(.*?)b', str,  re.M|re.I)
print("matchObj1.group() : ", matchObj1.group())
print("matchObj2.group() : ", matchObj2.group())
# matchObj1.group() :  a b a b
# matchObj2.group() :  a b

re.search

扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

re.search(pattern, string, flags=0)

import  re
line = "cats are smarter than dogs"
matchObj = re.match(r'dogs',line,re.M|re.I)
matchObj1= re.search(r'dogs',line,re.M|re.I)
matchObj2= re.match(r'(.*) dogs',line,re.M|re.I)
if matchObj:
   print ("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
   print ("No match!!")
if matchObj1:
   print ("match --> matchObj1.group() : ", matchObj1.group())
else:
   print ("No match!!")
if matchObj2:
   print ("match --> matchObj2.group() : ", matchObj2.group())
else:
   print ("No match!!")
# No match!!
# match --> matchObj1.group() :  dogs
# match --> matchObj2.group() :  cats are smarter than dogs

re.compile

• re.compile是将正则表达式转换为模式对象
• 这样可以更有效率匹配。使用compile转换一次之后，以后每次使用模式时就不用进行转换

三、检索和替换

re.sub 替换字符串

re.sub('被替换的','替换成的',a)

# 把FBI替换成BBQ
import re
a = 'abcFBIabcCIAabc'
r = re.sub('FBI','BBQ',a)
print(r)
# 把FBI替换成BBQ，第4参数写1，证明只替换第一次，默认是0（无限替换）
import re
a = 'abcFBIabcFBIaFBICIAabc'
r = re.sub('FBI','BBQ',a,1)
print(r)
# abcBBQabcCIAabc
# abcBBQabcFBIaFBICIAabc

# 把函数当参数传到sub的列表里，实现把业务交给函数去处理，例如将FBI替换成$FBI$
import re
a = 'abcFBIabcFBIaFBICIAabc'
def 函数名(形参):
    分段获取 = 形参.group()           # group（）在正则表达式中用于获取分段截获的字符串，获取到FBI
    return '$' + 分段获取 + '$'
r = re.sub('FBI',函数名,a)
print(r)

总结

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