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简介
正则表达式(regular expression)是可以匹配文本片段的模式。最简单的正则表达式就是普通字符串,可以匹配其自身。比如,正则表达式 ‘hello’ 可以匹配字符串 ‘hello’。
要注意的是,正则表达式并不是一个程序,而是用于处理字符串的一种模式,如果你想用它来处理字符串,就必须使用支持正则表达式的工具,比如 Linux 中的 awk, sed, grep,或者编程语言 Perl, Python, Java 等等。
正则表达式有多种不同的风格,下表列出了适用于 Python 或 Perl 等编程语言的部分元字符以及说明:
re 模块
在 Python 中,我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
有一点需要特别注意的是,正则表达式使用 对特殊字符进行转义,比如,为了匹配字符串 'python.org',我们需要使用正则表达式 'python.org',而 Python 的字符串本身也用 转义,所以上面的正则表达式在 Python 中应该写成 'python.org',这会很容易陷入 的困扰中,因此,我们建议使用 Python 的原始字符串,只需加一个 r 前缀,上面的正则表达式可以写成:
r'python.org'
re 模块提供了不少有用的函数,用以匹配字符串,比如:
compile 函数
match 函数
search 函数
findall 函数
finditer 函数
split 函数
sub 函数
subn 函数
re 模块的一般使用步骤如下:
使用 compile 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象
通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,获得匹配结果(一个 Match 对象)
最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他的操作
compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式,生成一个 Pattern 对象,它的一般使用形式如下:
re.compile(pattern[, flag])
其中,pattern 是一个字符串形式的正则表达式,flag 是一个可选参数,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等。
下面,让我们看看例子。
importre
# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern=re.compile(r'd+')
在上面,我们已将一个正则表达式编译成 Pattern 对象,接下来,我们就可以利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。Pattern 对象的一些常用方法主要有:
match 方法
search 方法
findall 方法
finditer 方法
split 方法
sub 方法
subn 方法
match 方法
match 方法用于查找字符串的头部(也可以指定起始位置),它是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下:
match(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。因此,当你不指定 pos 和 endpos 时,match 方法默认匹配字符串的头部。
当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。
看看例子。
>>>importre
>>>pattern=re.compile(r'd+')# 用于匹配至少一个数字
>>>m=pattern.match('one12twothree34four')# 查找头部,没有匹配
None
>>>m=pattern.match('one12twothree34four',2,10)# 从'e'的位置开始匹配,没有匹配
None
>>>m=pattern.match('one12twothree34four',3,10)# 从'1'的位置开始匹配,正好匹配
>>>printm# 返回一个 Match 对象
>>>m.group()# 可省略 0
'12'
>>>m.start()# 可省略 0
3
>>>m.end()# 可省略 0
5
>>>m.span()# 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))。
再看看一个例子:
>>>importre
>>>pattern=re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)',re.I)# re.I 表示忽略大小写
>>>m=pattern.match('Hello World Wide Web')
>>>printm# 匹配成功,返回一个 Match 对象
>>>m.group()# 返回匹配成功的整个子串
'Hello World'
>>>m.span()# 返回匹配成功的整个子串的索引
(,11)
>>>m.group(1)# 返回第一个分组匹配成功的子串
'Hello'
>>>m.span(1)# 返回第一个分组匹配成功的子串的索引
(,5)
>>>m.group(2)# 返回第二个分组匹配成功的子串
'World'
>>>m.span(2)# 返回第二个分组匹配成功的子串
(6,11)
>>>m.groups()# 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...)
('Hello','World')
>>>m.group(3)# 不存在第三个分组
Traceback(most recent calllast):
File"",line1,in
IndexError:no suchgroup
search 方法
search 方法用于查找字符串的任何位置,它也是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果,它的一般使用形式如下:
search(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。
当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。
让我们看看例子:
>>>importre
>>>pattern=re.compile('d+')
>>>m=pattern.search('one12twothree34four')# 这里如果使用 match 方法则不匹配
>>>m.group()
'12'
>>>m=pattern.search('one12twothree34four',10,30)# 指定字符串区间
>>>m.group()
'34'
>>>m.span()
(13,15)
再来看一个例子:
# -*- coding: utf-8 -*-
importre
# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern=re.compile(r'd+')
# 使用 search() 查找匹配的子串,不存在匹配的子串时将返回 None
# 这里使用 match() 无法成功匹配
m=pattern.search('hello 123456 789')
ifm:
# 使用 Match 获得分组信息
print'matching string:',m.group()
print'position:',m.span()
执行结果:
matchingstring:123456
position:(6,12)
findall 方法
上面的 match 和 search 方法都是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回。然而,在大多数时候,我们需要搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。
findall 方法的使用形式如下:
findall(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。
findall 以列表形式返回全部能匹配的子串,如果没有匹配,则返回一个空列表。
看看例子:
import re
pattern=re.compile(r'd+')# 查找数字
result1=pattern.findall('hello 123456 789')
result2=pattern.findall('one1two2three3four4',,10)
print result1
printresult2
执行结果:
['123456','789']
['1','2']
finditer 方法
finditer 方法的行为跟 findall 的行为类似,也是搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match 对象)的迭代器。
看看例子:
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
pattern=re.compile(r'd+')
result_iter1=pattern.finditer('hello 123456 789')
result_iter2=pattern.finditer('one1two2three3four4',,10)
print type(result_iter1)
print type(result_iter2)
print'result1...'
form1inresult_iter1:# m1 是 Match 对象
print'matching string: {}, position: {}'.format(m1.group(),m1.span())
print'result2...'
form2inresult_iter2:
print'matching string: {}, position: {}'.format(m2.group(),m2.span())
执行结果:
result1...
matching string:123456,position:(6,12)
matching string:789,position:(13,16)
result2...
matching string:1,position:(3,4)
matching string:2,position:(7,8)
split 方法
split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下:
split(string[, maxsplit])
其中,maxsplit 用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。
看看例子:
importre
p=re.compile(r'[s,;]+')
printp.split('a,b;; c d')
执行结果:
['a', 'b', 'c', 'd']
sub 方法
sub 方法用于替换。它的使用形式如下:
sub(repl, string[, count])
其中,repl 可以是字符串也可以是一个函数:
如果 repl 是字符串,则会使用 repl 去替换字符串每一个匹配的子串,并返回替换后的字符串,另外,repl 还可以使用 id 的形式来引用分组,但不能使用编号 0;
如果 repl 是函数,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。
看看例子:
importre
p=re.compile(r'(w+) (w+)')
s='hello 123, hello 456'
deffunc(m):
return'hi'+' '+m.group(2)
printp.sub(r'hello world',s)# 使用 'hello world' 替换 'hello 123' 和 'hello 456'
printp.sub(r' ',s)# 引用分组
printp.sub(func,s)
printp.sub(func,s,1)# 最多替换一次
执行结果:
helloworld,helloworld
123hello,456hello
hi123,hi456
hi123,hello456
subn 方法
subn 方法跟 sub 方法的行为类似,也用于替换。它的使用形式如下:
subn(repl, string[, count])
它返回一个元组:
(sub(repl, string[, count]), 替换次数)
元组有两个元素,第一个元素是使用 sub 方法的结果,第二个元素返回原字符串被替换的次数。
看看例子:
importre
p=re.compile(r'(w+) (w+)')
s='hello 123, hello 456'
deffunc(m):
return'hi'+' '+m.group(2)
printp.subn(r'hello world',s)
printp.subn(r' ',s)
printp.subn(func,s)
printp.subn(func,s,1)
执行结果:
('hello world, hello world',2)
('123 hello, 456 hello',2)
('hi 123, hi 456',2)
('hi 123, hello 456',1)
其他函数
事实上,使用 compile 函数生成的 Pattern 对象的一系列方法跟 re 模块的多数函数是对应的,但在使用上有细微差别。
match 函数
match 函数的使用形式如下:
re.match(pattern, string[, flags]):
其中,pattern 是正则表达式的字符串形式,比如 d+, [a-z]+。
而 Pattern 对象的 match 方法使用形式是:
match(string[, pos[, endpos]])
可以看到,match 函数不能指定字符串的区间,它只能搜索头部,看看例子:
importre
m1=re.match(r'd+','One12twothree34four')
ifm1:
print'matching string:',m1.group()
else:
print'm1 is:',m1
m2=re.match(r'd+','12twothree34four')
ifm2:
print'matching string:',m2.group()
else:
print'm2 is:',m2
执行结果:
m1is:None
matchingstring:12
search 函数
search 函数的使用形式如下:
re.search(pattern, string[, flags])
search 函数不能指定字符串的搜索区间,用法跟 Pattern 对象的 search 方法类似。
findall 函数
findall 函数的使用形式如下:
re.findall(pattern, string[, flags])
findall 函数不能指定字符串的搜索区间,用法跟 Pattern 对象的 findall 方法类似。
看看例子:
import re
printre.findall(r'd+','hello 12345 789')
# 输出
['12345','789']
finditer 函数
finditer 函数的使用方法跟 Pattern 的 finditer 方法类似,形式如下:
re.finditer(pattern, string[, flags])
split 函数
split 函数的使用形式如下:
re.split(pattern, string[, maxsplit])
sub 函数
sub 函数的使用形式如下:
re.sub(pattern, repl, string[, count])
subn 函数
subn 函数的使用形式如下:
re.subn(pattern, repl, string[, count])
到底用哪种方式
从上文可以看到,使用 re 模块有两种方式:
使用 re.compile 函数生成一个 Pattern 对象,然后使用 Pattern 对象的一系列方法对文本进行匹配查找;
直接使用 re.match, re.search 和 re.findall 等函数直接对文本匹配查找;
下面,我们用一个例子展示这两种方法。
先看第 1 种用法:
importre
# 将正则表达式先编译成 Pattern 对象
pattern=re.compile(r'd+')
printpattern.match('123, 123')
printpattern.search('234, 234')
printpattern.findall('345, 345')
再看第 2 种用法:
import re
printre.match(r'd+','123, 123')
printre.search(r'd+','234, 234')
printre.findall(r'd+','345, 345')
如果一个正则表达式需要用到多次(比如上面的 d+),在多种场合经常需要被用到,出于效率的考虑,我们应该预先编译该正则表达式,生成一个 Pattern 对象,再使用该对象的一系列方法对需要匹配的文件进行匹配;而如果直接使用 re.match, re.search 等函数,每次传入一个正则表达式,它都会被编译一次,效率就会大打折扣。
因此,我们推荐使用第 1 种用法。
匹配中文
在某些情况下,我们想匹配文本中的汉字,有一点需要注意的是,中文的 unicode 编码范围 主要在 [u4e00-u9fa5],这里说主要是因为这个范围并不完整,比如没有包括全角(中文)标点,不过,在大部分情况下,应该是够用的。
假设现在想把字符串 title = u'你好,hello,世界' 中的中文提取出来,可以这么做:
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
title=u'你好,hello,世界'
pattern=re.compile(ur'[一-龥]+')
result=pattern.findall(title)
printresult
注意到,我们在正则表达式前面加上了两个前缀 ur,其中 r 表示使用原始字符串,u 表示是 unicode 字符串。
执行结果:
[u'你好', u'世界']
贪婪匹配
在 Python 中,正则匹配默认是贪婪匹配(在少数语言中可能是非贪婪),也就是匹配尽可能多的字符。
比如,我们想找出字符串中的所有 div 块:
importre
content='aa
test1
bb
test2
cc'
pattern=re.compile(r'
.*
')
result=pattern.findall(content)
printresult
执行结果:
['
test1
bb
test2
']
由于正则匹配是贪婪匹配,也就是尽可能多的匹配,因此,在成功匹配到第一个
时,它还会向右尝试匹配,查看是否还有更长的可以成功匹配的子串。
如果我们想非贪婪匹配,可以加一个 ?,如下:
importre
content='aa
test1
bb
test2
cc'
pattern=re.compile(r'
.*?
')# 加上 ?
result=pattern.findall(content)
printresult
结果:
['
test1
', '
test2
']
小结
re 模块的一般使用步骤如下:
使用 compile 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象;
通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,获得匹配结果(一个 Match 对象);
最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他的操作;
Python 的正则匹配默认是贪婪匹配。
参考资料
正则表达式 – 维基百科
Python正则表达式指南
来源:geekvi
segmentfault.com/a/1190000007929344
Python开发整理发布,转载请联系作者获得授权
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