Python正则表达式指南

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:


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:


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。


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:

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:

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. MatchMatch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、\g引用分组,但不能使用编号0。\id与\g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。

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。


实例方法[ | re模块方法]:1.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。2.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。Python# 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 ### # world12345678910111213141516# 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 ### # world3.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。Pythonimport rep = re.compile(r'\d+')print p.split('one1two2three3four4')### output #### ['one', 'two', 'three', 'four', '']1234567import re p = re.compile(r'\d+')print p.split('one1two2three3four4') ### output #### ['one', 'two', 'three', 'four', '']4.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。Pythonimport rep = re.compile(r'\d+')print p.findall('one1two2three3four4')### output #### ['1', '2', '3', '4']1234567import re p = re.compile(r'\d+')print p.findall('one1two2three3four4') ### output #### ['1', '2', '3', '4']5.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 。Pythonimport rep = re.compile(r'\d+')for m in p.finditer('one1two2three3four4'):    print m.group(),### output #### 1 2 3 412345678import re p = re.compile(r'\d+')for m in p.finditer('one1two2three3four4'):    print m.group(), ### output #### 1 2 3 46.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、\g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。

Python

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!

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

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!

7.subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):

返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

Python

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)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

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,^_^

还有:

每个人都有适合自己的方法,有的人去选择自学,有的人选择看视频学习,有的人选择报名培训班,那在这个时候,你就要自己考虑清楚,到底那样对的帮助是最大的,个人觉得是跟着培训班最好的,毕竟人家的实战项目多,我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。

学习python有那些误区

具体里面的误区非常的多,那些就不需要我去写出来,我给你说的一般都是心态的问题,首先一个觉得自己会java和c++,然后我学习python就很牛,但是你要知道语言是有很多相同的地方,但是不是通用,一定要自己学习的仔细。还有一种就是觉得我不会英语,我要先去把英语学习好在来学python。因为自己想还坏主意然后学习,这样的都是容易找进误区的。

怎么样才能学好python

学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。

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