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【自然语言处理】NLP入门（七）：1、正则表达式与Python中的实现（7）：常用正则表达式、re模块：findall、match、search、split、sub、compile

Qomolangma

发布于 2024-07-30 04:37:00

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一、前言

本文将介绍常用正则表达式、re模块常用方法：findall、match、search、split、sub、compile等

二、正则表达式与Python中的实现

1、字符串构造

5、字符串常用函数

在Python中有很多内置函数可以对字符串进行操作。如len()、ord()、chr()、max()、min()、bin()、oct()、hex()等。

【自然语言处理】NLP入门（四）：1、正则表达式与Python中的实现（4）：字符串常用函数

6、字符串常用方法

由于字符串属于不可变序列类型，常用方法中涉及到返回字符串的都是新字符串，原有字符串对象不变

【自然语言处理】NLP入门（五）：1、正则表达式与Python中的实现（5）：字符串常用方法：对齐方式、大小写转换详解

【自然语言处理】NLP入门（六）：1、正则表达式与Python中的实现（6）：字符串常用方法：find()、rfind()、index()、rindex()、count()、replace()

7、正则表达式

正则表达式是一个特殊的字符序列，利用事先定义好的一些特定字符以及它们的组合组成一个“规则”，检查一个字符串是否与这种规则匹配来实现对字符的过滤或匹配。

Python中，re模块提供了正则表达式操作所需要的功能。
元字符是一些在正则表达式中有特殊用途、不代表它本身字符意义的一组字符。

/^1[34578][0-9]$/

1. 常用正则表达式

至于各种元字符及其使用规则，详见后文~

用户名：
只允许使用字母、数字和下划线：

^[a-zA-Z0-9_]+$

密码：
至少包含一个大写字母、一个小写字母和一个数字，长度至少为8个字符：

^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d).{8,}$

十六进制值：
匹配有效的十六进制颜色值（6个十六进制字符）：

^#([A-Fa-f0-9]{6})$

电子邮箱：
匹配常见的电子邮箱格式：

^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$

URL：
匹配常见的URL格式，包括http、https和www：

^(https?://)?(www\.)?[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z]{2,}(/.*)?$

IP地址：
匹配IPv4地址：

^([1-9]|[1-9]\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])(\.([0-9]|[1-9]\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])){3}$

HTML标签：
匹配HTML标签（包括可选的属性）：

^<([a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*)\s*([^>]*)>*<\/\1>$

删除代码注释：
删除/* */形式的代码注释：

/\*([^*]|[\r\n]|(\*+([^*/]|[\r\n])))*\*+/

Unicode编码中的汉字范围：
匹配Unicode编码中的中文字符范围：\u4E00-\u9FFF

[\u4E00-\u9FFF]

2. 常用正则表达式元字符

. 匹配任意单个字符,除了换行符
^ 匹配字符串开头
$ 匹配字符串结尾
* 匹配前一个字符0次或多次
+ 匹配前一个字符1次或多次
? 匹配前一个字符0次或1次
[] 匹配括号内的任一字符
() 分组
\d 匹配数字
\w 匹配字母数字或下划线
\s 匹配空白字符

具体使用方法详见后文：【自然语言处理】NLP入门（八）：1、正则表达式与Python中的实现（8）：正则表达式元字符详解

3. re模块

re.findall()

re.findall(pattern, string, flags=0)方法用于在字符串中查找所有与正则表达式pattern匹配的子串,并以列表形式返回。如果没有找到匹配项,则返回空列表。

格式：
- re.findall (pattern , string , flags)
说明：
- pattern: 模式字符串
- string:要匹配的字符串
- flags:可选参数,比如re.I 不区分大小写

import re

# 匹配所有数字
print(re.findall(r'\d+', 'a1b2c3d4')) # ['1', '2', '3', '4']

# 匹配所有单词 
print(re.findall(r'\w+', 'He is a good man.')) # ['He', 'is', 'a', 'good', 'man']

# 使用分组
matches = re.findall(r'(\w+)\s*=\s*(\d+)', 'x=8 y=9 z=10')
print(matches) # [('x', '8'), ('y', '9'), ('z', '10')]

re.match()

re.match(pattern, string, flags=0)
- 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果匹配成功,返回一个匹配对象,否则返回None。

import re

pattern = r'ab' 
string = 'abcdef' 

match_obj = re.match(pattern, string)
print("Match found:", match_obj.group())

re.search()

re.search(pattern, string, flags=0)
- 扫描整个字符串,寻找匹配模式的第一个位置,返回一个匹配对象。

import re

pattern = r'def'
string = 'abcdef'

search_obj = re.search(pattern, string)
print("Search found:", search_obj.group())

re.split()

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
- 利用正则表达式对字符串进行分割,返回一个列表。

import re

pattern = r'\s' # 以空白字符为分隔符
string = 'This is a sentence.'

split_list = re.split(pattern, string)
print(split_list)

re.sub()

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
- 在字符串中替换所有匹配正则表达式的子串。

import re

pattern = r'dog'
replacement = 'cat'
string = 'My dog is brown.'

new_string = re.sub(pattern, replacement, string)
print(new_string)

re.compile()

re.compile(pattern, flags=0)
- 将正则表达式的模式预编译为一个模式对象,可被多次使用。

import re

pattern = re.compile(r'ab+c')
string = 'abbc'

match_obj = pattern.match(string)
print(match_obj.group())

合体示例

import re

# re.match 从头开始匹配
print(re.match(r'\d+', '18abc'))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='18'>
print(re.match(r'\d+', 'a18bc'))  # None

# re.search 扫描整个字符串查找匹配
print(re.search(r'\d+', 'a18bc')) # <re.Match object; span=(1, 3), match='18'>  

# re.split 根据模式分割字符串
print(re.split(r'\d+', 'a1b2c3d')) # ['a', 'b', 'c', 'd']

# re.sub 替换匹配的子串 
print(re.sub(r'\d+', 'X', 'a1b2c3d')) # aXbXcXd

# 预编译模式对象
pattern = re.compile(r'\d+')
print(pattern.match('18abc'))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='18'>