Python正则表达式指南 推荐

2023-12-05 0 814
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  • 1. 正则表达式基础
    • 1.1. 简单介绍
    • 1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式
    • 1.3. 反斜杠的困扰
    • 1.4. 匹配模式
  • 2. re模块
    • 2.1. 开始使用re
    • 2.2. Match
    • 2.3. Pattern

本文介绍了Python对于正则表达式的支持,包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式,这些主题请查看其他教程。

注意:本文基于Python2.4完成;如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基,whatever。

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:
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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:

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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,^_^

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