详解Python中的正则表达式

一、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 Perl 风格的正则表达式模式。

  就其本质而言,正则表达式(或 RE)是一种小型的、高度专业化的编程语言, (在Python中)它内嵌在Python中,并通过 re 模块实现。正则表达式模式被 编译成一系列的字节码,然后由用 C 编写的匹配引擎执行。

  re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。 compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。 re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。 

二、字符匹配

1.普通字符:大多数字符和字母都会和自身匹配

>>> re.findall("alexsel","gtuanalesxalexselericapp")
['alexsel']
>>> re.findall("alexsel","gtuanalesxalexswxericapp")
[]
>>> re.findall("alexsel","gtuanalesxalexselwupeiqialexsel")
['alexsel', 'alexsel']

2.元字符: .   ^   $   *   +   ?   { }   [ ]   |   ( )  \

•.   :匹配一个除了换行符任意一个字符    

>>> re.findall("alexsel.w","aaaalexselaw")
['alexselaw']
#一个点只能匹配一个字符

•^  :只有后面跟的字符串在开头,才能匹配上

>>> re.findall("^alexsel","gtuanalesxalexselgeappalexsel")
[]
>>> re.findall("^alexsel","alexselgtuanalesxalexselwgtappqialexsel")
['alexsel']
#"^"这个符号控制开头,所以写在开头

•$  :只有它前面的字符串在检测的字符串的最后,才能匹配上

>>> re.findall("alexsel$","alexselseguanalesxalexselganapp")
[]
>>> re.findall("alexsel$","alexselgtaanalesxalexsssiqialexsel")
['alexsel']

•*  :它控制它前面那个字符,他前面那个字符出现0到多个都可以匹配上

>>> re.findall("alexsel*","aaaalexse")
['alexse']
>>> re.findall("alexsel*","aaaalexsel")
['alexsel']
>>> re.findall("alex*","aaaalexsellllll")
['alexsellllll']  

•+ :匹配前面那个字符1到多次

>>> re.findall("alexsel+","aaaalexselll")
['aleselll']
>>> re.findall("alexsel+","aaaalexsel")
['alexsel']
>>> re.findall("alexsel+","aaaalexse")
[]  

•? :匹配前面那个字符0到1个,多余的只匹配一个

>>> re.findall("alexsel?","aaaalexse")
['ale']
>>> re.findall("alexsel?","aaaalexsel")
['alexsel']
>>> re.findall("alexsel?","aaaalexsellll")
['alexsel']

•{}  :控制它前面一个字符的匹配个数,可以有区间(闭区间),有区间的情况下按照多的匹配

>>> re.findall("alexsel{3}","aaaalexselllll")
['alexselll']
>>> re.findall("alexsel{3}","aaaalexsell")
[]
>>> re.findall("alexsel{3}","aaaalexse")
[]
>>> re.findall("alexsel{3}","aaaalexselll")
['alexselll']
>>> re.findall("alexsel{3,5}","aaaalexsellllllll")
['alexselllll']
>>> re.findall("alexsel{3,5}","aaaalexselll")
['alexselll']
>>> re.findall("alexsel{3,5}","aaaalexsell")
[]

•\  :

  后面跟元字符去除特殊功能,
   后面跟普通字符实现特殊功能。
   引用序号对应的字组所匹配的字符串 (一个括号为一个组)。
  在开头加上 r 表示不转义。

#\2 就相当于第二个组(eric)
>>> re.search(r"(alexsel)(eric)com\2","alexselericcomeric").group()
'alexselericcomeric'
>>> re.search(r"(alexsel)(eric)com\1","alexselericcomalex").group()
'alexselericcomalex'
>>> re.search(r"(alexsel)(eric)com\1\2","alexselericcomalexseleric").group()
'alexselericcomalexeric'

  \d  :匹配任何十进制数;它相当于类[0-9]

>>> re.findall("\d","aaazz1111344444c")
['1', '1', '1', '1', '3', '4', '4', '4', '4', '4']
>>> re.findall("\d\d","aaazz1111344444c")
['11', '11', '34', '44', '44']
>>> re.findall("\d0","aaazz1111344444c")
[]
>>> re.findall("\d3","aaazz1111344444c")
['13']
>>> re.findall("\d4","aaazz1111344444c")
['34', '44', '44']

  \D  :匹配任何非数字字符;它相当于类[^0-9]

>>> re.findall("\D","aaazz1111344444c")
['a', 'a', 'a', 'z', 'z', 'c']
>>> re.findall("\D\D","aaazz1111344444c")
['aa', 'az']
>>> re.findall("\D\d\D","aaazz1111344444c")
[]
>>> re.findall("\D\d\D","aaazz1z111344444c")
['z1z']

  \s  :匹配任何空白字符;它相当于类[ \t\n\r\f\v]

>>> re.findall("\s","aazz1 z11..34c")
[' ']

  \S  :匹配任何非空白字符;它相当于类[^ \t\n\r\f\v]

  \w  :匹配任何字母数字字符;他相当于类[a-zA-Z0-9_]

>>> re.findall("\w","aazz1z11..34c")
['a', 'a', 'z', 'z', '1', 'z', '1', '1', '3', '4', 'c']

  \W  :匹配任何非字母数字字符;它相当于类[^a-zA-Z0-9_]

  \b  :匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置

>>> re.findall(r"\babc\b","abc sdsadasabcasdsadasdabcasdsa")
['abc']
>>> re.findall(r"\balexsel\b","abc alexsel abcasdsadasdabcasdsa")
['alexsel']
>>> re.findall("\\balexsel\\b","abc alexsel abcasdsadasdabcasdsa")
['alexsel']
>>> re.findall("\balexsel\b","abc alexsel abcasdsadasdabcasdsa")
[]

  ()  :把括号内字符作为一个整体去处理

>>> re.search(r"a(\d+)","a222bz1144c").group()
'a222'
>>> re.findall("(ab)*","aabz1144c")
['', 'ab', '', '', '', '', '', '', ''] #将括号里的字符串作为整和后面字符逐个进行匹配,在这里就首先将后面字符串里的a和ab进
#行匹配,开头匹配成功,在看看后面是a,和ab中的第二个不匹配,然后就看后面字符串中的第二个a,和ab匹配,首先a匹配成功,b也匹配成功,拿到匹配
#然后在看后面字符串中的第三个是b,开头匹配失败,到第四个,后面依次
>>> re.search(r"a(\d+)","a222bz1144c").group()
'a222'
>>> re.search(r"a(\d+?)","a222bz1144c").group() +的最小次数为1
'a2'
>>> re.search(r"a(\d*?)","a222bz1144c").group() *的最小次数为0
'a'
#非贪婪匹配模式 加? ,但是如果后面还有匹配字符,就无法实现非贪婪匹配
#(如果前后均有匹配条件,则无法实现非贪婪模式)
>>> re.findall(r"a(\d+?)b","aa2017666bz1144c")
['2017666']
>>> re.search(r"a(\d*?)b","a222bz1144c").group()
'a222b'
>>> re.search(r"a(\d+?)b","a277722bz1144c").group()
'a277722b'

元字符在字符集里就代表字符,没有特殊意义(有几个例外)

>>> re.findall("a[.]d","aaaacd")
[]
>>> re.findall("a[.]d","aaaa.d")
['a.d']

例外
[-] [^] [\]

[-]

#匹配单个字符,a到z所有的字符
>>> re.findall("[a-z]","aaaa.d")
['a', 'a', 'a', 'a', 'd']
>>> re.findall("[a-z]","aaazzzzzaaccc")
['a', 'a', 'a', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'a', 'a', 'c', 'c', 'c']
>>>
>>> re.findall("[1-3]","aaazz1111344444c")
['1', '1', '1', '1', '3']
[^]
#匹配除了这个范围里的字符,(^在这里有 非 的意思)
>>> re.findall("[^1-3]","aaazz1111344444c")
['a', 'a', 'a', 'z', 'z', '4', '4', '4', '4', '4', 'c']
>>> re.findall("[^1-4]","aaazz1111344444c")
['a', 'a', 'a', 'z', 'z', 'c']
[\]
>>> re.findall("[\d]","aazz1144c")
['1', '1', '4', '4']

  我们首先考察的元字符是"[" 和 "]"。它们常用来指定一个字符类别,所谓字符类 别就是你想匹配的一个字符集。字符可以单个列出,也可以用“-”号分隔的两个给定 字符来表示一个字符区间。例如,[abc] 将匹配"a", "b", 或 "c"中的任意一个字 符;也可以用区间[a-c]来表示同一字符集,和前者效果一致。如果你只想匹配小写 字母,那么 RE 应写成 [a-z],元字符在类别里并不起作用。例如,[akm$]将匹配字符"a", "k", "m", 或 "$" 中 的任意一个;"$"通常用作元字符,但在字符类别里,其特性被除去,恢复成普通字符。

三、Python正则表达式各种函数以及参数解析

match: re.match(pattern,string,flags=0)

flags 编译标志位,用于修改正则表达式的匹配方式,如:是否区别大小写

re.match("com","comwww.runcomoob").group()
'com'
re.match("com","Comwww.runComoob",re.I).group()
'Com'

flags 编译标志位

re.I 使匹配对大小写不敏感

>>> re.search("com","COM",re.I).group()
  'COM'

re.L 做本地化识别(locale-aware)匹配

re.M 多行匹配,影响^和$

re.S 使.匹配包括换行在内的所有字符

>>> re.findall(".","abc\nde")
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> re.findall(".","abc\nde",re.S)
['a', 'b', 'c', '\n', 'd', 'e']

re.U 根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B

re.X 该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。

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

re.search("\dcom","www.4comrunoob.5com").group()
'4com'

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。

  match和search一旦匹配成功,就是一个match object对象,而match object对象有以下方法:
•group()    返回被RE匹配的字符串
•start()       返回匹配开始的位置
•end()        返回匹配结束的位置
•span()      返回一个元组包含匹配(开始,结束)的位置
•group()    返回re整体匹配的字符串,可以一次输入多个组号,对应组号匹配的字符串,获取匹配到的所有结果(无论是否有组)
•a. group ()  返回re整体匹配的字符串,
•b. group (n,m)    返回组号为n,m所匹配的字符串,如果组号不存在,则返回indexError异常
•c. groups()   groups() 方法返回一个包含正则表达式中所有小组字符串的元组,从 1 到所含的小组号,通常groups()不需要参数,返回一个元组,元组中的元就是正则表达式中定义的组。
a = "123abc456"
re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)   #123abc456,返回整体
re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)   #123
re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)   #abc
re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)   #456

在上面的代码练习中,我们看到很多代码后面加有group,在这我们就针对这个group进行解析。

m = re.match("([abc])+", "abc")

  一般,m.group(N) 返回第N组括号匹配的字符。 而m.group() == m.group(0) == 所有匹配的字符,与括号无关,这个是API规定的。 m.groups() 返回所有括号匹配的字符,以tuple格式。m.groups() == (m.group(0), m.group(1), ...)

sub subn:

re.sub(pattern, repl, string, max=0)

>>> re.sub("g.t","have","I get A, I got B, I gut C")#匹配g.t字符,用have替换(.匹配一个除了换行符任意一个字符)
'I have A, I have B, I have C'
>>> re.sub("got","have","I get A, I got B, I gut C")
'I get A, I have B, I gut C'
>>> re.sub("g.t","have","I get A, I got B, I gut C",2)#替换两个
'I have A, I have B, I gut C'
>>> re.sub("g.t","have","I get A, I got B, I gut C",1)
'I have A, I got B, I gut C'
>>> re.subn("g.t","have","I get A, I got B, I gut C")#使用re.subn显示替换里多少个
('I have A, I have B, I have C', 3)

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可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象。可以把那些经常使用的正则表达式编译成正则表达式对象,这样可以提高一定的效率。

  一个正则表达式对象的一个例子:

>>> text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
>>> regex = re.compile(r"\w*oo\w*")
>>> print regex.findall(text)
['JGood', 'cool']

split:

p = re.compile(r"\d+")    #+:匹配前面那个字符1到多次
p.split("one1two2three3four4")    #spilt分割
>>> p = re.compile(r"\d+")
>>> p.split("one1two2three3four4")
['one', 'two', 'three', 'four', '']
re.split("\d+","one1two2three3four4")
>>> re.split("\d+","one1two2three3four4")
['one', 'two', 'three', 'four', '']
>>> re.split("\d+","4one1two2three3four4")
['', 'one', 'two', 'three', 'four', '']#如果分割时左边或者右边已经被分过
>>> re.split("[bc]","abcd")#或者是无字符的情况下,就分出一个空字符
['a', '', 'd']

finditer():

>>> p = re.compile(r"\d+")
>>> iterator = p.finditer("12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...")
>>>
>>> iterator
<callable-iterator object at 0x02626990>
>>> for match in iterator:
...   match.group() , match.span()#每个数字以及它们出现的位置
...
('12', (0, 2))
('44', (8, 10))
('11', (24, 26))
('10', (31, 33))

由于我们是在python下使用的正则表达式,所以特殊字符需要多次转意,而使用了rawstring之后,就不用在多次转意仅仅就使用正则的规则就可以。

>>> re.findall(r"\d","www4dd6")
['4', '6']
>>> re.findall("\\d","www4dd6")
['4', '6']
>>> re.findall("\d","www4dd6")
['4', '6']
#在这里\d成功的原因是因为\d在ascii码中没有特殊含义,所以在这里就自动转意了,不过正规的写法就是前两个

单词边界

>>> re.findall(r"\babc","abcsd abc")
['abc', 'abc']
>>> re.findall(r"abc\b","abcsd abc")
['abc']
>>> re.findall(r"abc\b","abcsd abc*")
['abc']
>>> re.findall(r"\babc","*abcsd*abc")
['abc', 'abc']
#检测单词边界不一定就是空格,还可以是除了字母以外的特殊字符

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python中的正则表达式 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

(0)

相关推荐

  • Python基于正则表达式实现检查文件内容的方法【文件检索】

    本文实例讲述了Python基于正则表达式实现检查文件内容的方法分享给大家供大家参考,具体如下: 这个是之前就在学python,欣赏python的小巧但是功能强大,是连电池都自带的语言.平时工作中用Java ,觉得python在日常生活中比java用处要大,首先语法没那么复杂,特别是io的操作,java里要写一大坨没关的代码.还有就是不用编译,而且linux系统默认都会自带. 这次遇到的问题是工作当中想要迁移一个系统中的一个模块,这个时候需要评估模块里的代码有没有对其他代码强依赖,就是有没有imp

  • python使用正则表达式的search()函数实现指定位置搜索功能

    前面学习过search()可以从任意一个文本里搜索匹配的字符串,也就是说可以从任何位置里搜索到匹配的字符串.但是现实世界很复杂多变的,比如限定你只能从第100个字符的位置开始匹配,100个字符之前的不要匹配,这样的需求怎么样实现呢?来看下面的例子,它就是指定位置开始搜索: #python 3.6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # import re text = 'This is some text --

  • Python正则表达式教程之二:捕获篇

    前言 在上一篇文中,我们介绍了关于Python正则表达式的基础,那么在这一篇文章里,我们将总结一下正则表达式关于捕获的用法.下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 捕获 捕获和分组在正则表达式中有着密切的联系,一般情况下,分组即捕获,都用小括号完成(因此,小括号在正则表达式中也属于特殊字符,表达原含义时需要转义): (-)     正常分组,并捕获 (?:-)   分组,但是不捕获 举个例子,假设我们需要匹配一个座机号码: >>> m = re.search(r'^(\d{3,4}-)?(\

  • python 正则表达式 re.sub & re.subn

    python正则表达式模块简介 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. 就其本质而言,正则表达式(或 RE)是一种小型的.高度专业化的编程语言,(在Python中)它内嵌在Python中,并通过 re 模块实现.使用这个小型语言

  • python爬虫 正则表达式使用技巧及爬取个人博客的实例讲解

    这篇博客是自己<数据挖掘与分析>课程讲到正则表达式爬虫的相关内容,主要简单介绍Python正则表达式爬虫,同时讲述常见的正则表达式分析方法,最后通过实例爬取作者的个人博客网站.希望这篇基础文章对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵.真的太忙了,太长时间没有写博客了,抱歉~ 一.正则表达式 正则表达式(Regular Expression,简称Regex或RE)又称为正规表示法或常规表示法,常常用来检索.替换那些符合某个模式的文本,它首先设定好了一些特殊的字及字符组合,通过组合的&

  • Python基于正则表达式实现文件内容替换的方法

    本文实例讲述了Python基于正则表达式实现文件内容替换的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近因为有一个项目需要从普通的服务器移植到SAE,而SAE的thinkphp文件结构和本地测试的有出入,需要把一些html和js的引用路径改成SAE的形式,为了不手工改,特地速成了一下Python的正则表达式和文件操作.主要要求是将某目录下的html和js里面的几个路径变量分别更改成相应的形式,匹配文件名的时候用了正则 import os import re #all file in the dir

  • Python使用正则表达式实现文本替换的方法

    本文实例讲述了Python使用正则表达式实现文本替换的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 2D客户端编程从某种意义上来讲就是素材组织,所以,图片素材组织经常需要批量处理,python一定是最佳选择,不管是win/linux/mac都有一个简单的运行环境 举两个应用场景: ① 如果不是在某个文件夹里面则将文件夹名称插入前面 ② 所有的文件名名称加上一个前缀 直接看代码吧: # encoding: UTF-8 import re # 将正则表达式编译成Pattern对象 p = re.compi

  • Python正则表达式非贪婪、多行匹配功能示例

    本文实例讲述了Python正则表达式非贪婪.多行匹配功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一些regular的tips: 1 非贪婪flag >>> re.findall(r"a(\d+?)","a23b") # 非贪婪模式 ['2'] >>> re.findall(r"a(\d+)","a23b") ['23'] 注意比较这种情况: >>> re.findall(r&q

  • Python正则表达式教程之三:贪婪/非贪婪特性

    之前已经简单介绍了Python正则表达式的基础与捕获,那么在这一篇文章里,我将总结一下正则表达式的贪婪/非贪婪特性. 贪婪 默认情况下,正则表达式将进行贪婪匹配.所谓"贪婪",其实就是在多种长度的匹配字符串中,选择较长的那一个.例如,如下正则表达式本意是选出人物所说的话,但是却由于"贪婪"特性,出现了匹配不当: >>> sentence = """You said "why?" and I say

  • Python正则表达式分组概念与用法详解

    本文实例讲述了Python正则表达式分组概念与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 正则表达式分组 分组就是用一对圆括号"()"括起来的正则表达式,匹配出的内容就表示一个分组.从正则表达式的左边开始看,看到的第一个左括号"("表示第一个分组,第二个表示第二个分组,依次类推,需要注意的是,有一个隐含的全局分组(就是0),就是整个正则表达式. 分完组以后,要想获得某个分组的内容,直接使用group(num)和groups()函数去直接提取就行. 例如:提取代码中的超链

  • python正则表达式re之compile函数解析

    re正则表达式模块还包括一些有用的操作正则表达式的函数.下面主要介绍compile函数. 定义: compile(pattern[,flags] ) 根据包含正则表达式的字符串创建模式对象. 通过python的help函数查看compile含义: help(re.compile) compile(pattern, flags=0) Compile a regular expression pattern, returning a pattern object. 通过help可以看到compile

  • Python使用正则表达式获取网页中所需要的信息

    使用正则表达式的几个步骤: 1.用import re 导入正则表达式模块: 2.用re.compile()函数创建一个Regex对象: 3.用Regex对象的search()或findall()方法,传入想要查找的字符串,返回一个Match对象: 4.调用Match对象的group()方法,返回匹配到的字符串. 在交互式环境中简单尝试一下,查询字符串中的固话: import re text = '小明家的固话是0755-123456,而小丽家的固话时0789-654321,小王家的电话是1234

  • Python正则表达式常用函数总结

    本文实例总结了Python正则表达式常用函数.分享给大家供大家参考,具体如下: re.match() 函数原型: match(pattern, string, flags=0)     Try to apply the pattern at the start of the string,      returning a match object, or None if no match was found. 函数作用: re.match函数尝试从字符串的开头开始匹配一个模式,如果匹配成功,返

随机推荐