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1、正则表达式1.1 正则表达式字符串1.1.1 元字符1.1.2 字符转义1.1.3 开始与结束字符1.2 字符类1.2.1 定义字符类1.2.2 字符串取反1.2.3 区间1.2.4 预定义字符类1.3 量词1.3.1 量词的使用1.3.2 贪婪量词和懒惰量词1.4 分组1.4.1 分组的使用1.4.2 分组命名1.4.3 反向引用分组1.4.4 非捕获分组1.5 re模块1.5.1 search()和match()函数1.5.2 findall()和finditer()函数1.5.3 字符串分割1.5.4 字符串替换1、正则表达式
正则表达式(Regular Expression,在代码中常简写为regex、 regexp、RE 或re)是预先定义好的一个“规则字符率”,通过这个“规则字符串”可以匹配、查找和替换那些符合“规则”的文本。
虽然文本的查找和替換功能可通过字符串提供的方法实现,但是实现起来极为困难,而且运算效率也很低。而使用正则表达式实现这些功能会比较简单,而且效率很高,唯一的困难之处在于编写合适的正则表达式。python 中正则表达式应用非常广泛,如数据挖掘、数据分析、网络爬虫、输入有效性验证等,Python 也提供了利用正则表达式实现文本的匹配、查找和替换等操作的 re 模块。
1.1 正则表达式字符串
正则表达式是一种字符串，正则表达式字符串是由普通字符和元字符组成的。
普通字符：普通字符是按照字符字面意义表示的字符。 元字符：元字符是预先定义好的一些特定字符，比如w、.都属于元字符。1.1.1 元字符
元字符(Metacharacters)是用来描述其他字符的特殊字符,它由基本元字符和普通字符构成。基本元字符是构成元字符的组成要素。基本元字符主要有14个,具体如下图所示。
| 字符 | 说明 |
|---|---|
| 转义符，表示转义 | |
| . | 表示任意一个字符 |
| + | 表示重复1次或多次 |
| * | 表示重复0次或多次 |
| ? | 表示重复0次或1次 |
| | | 选择符号，表示“或关系”，例如：A | B 表示匹配A或B |
| {} | 定义量词 |
| [] | 定义字符类 |
| () | 定义分组 |
| ^ | 可以表示取反，或匹配一行的开始 |
| $ | 匹配一行的结束 |
上面表格中w+是元字符,它由两个基本元字符(和+)和一个普通字符 w构成。另外,还有.元字符,它由两个基本元字符和,构成。
学习正则表达式某种意义上讲就是在学习元字符的使用,元字符是正则表达式的重点也是难点。下面会分门别类地介绍元字符的具体使用。
1.1.2 字符转义
在正则表达式中有时也需要字符转义,比如 w字符不表示英文字母 w,而是表示任何语言的单词字符(如英文字母、亚洲文字等)、数字和下画线等内容时,需要在w 字母前加上反斜杠。反斜杠也是基本元字符,与 Python 语言中的字符转义是类似的。不仅可以对普通字符进行转义,还可以对基本元字符进行转义。如上面的表格，其中点.字符是希望按照点.的字面意义使用，作为.com域名的一部分,而不是作为.基本元字符使用,所以需要加反斜杠进行转义,即.才是表示点.的字面意义。
1.1.3 开始与结束字符
本节通过一个示例介绍在 Python中如何使用正则表达式。
在1.1.1 节介绍基本元字符时介绍了^和$,它们可以用于匹配一行字符串的开始和结束。当以^开始时,要求一行字符串的开始位置匹配:当以$结束时,要求一行字符串的结位置匹配。所以正则表达式w+@jiakecong.com和^w+@jiakecong.com$是不同的。
示例
Pythonimport rep1 = r'w+@jiakecong.com'p2 = r'^w+@jiakecong.com$'text = "Tony 's email is tony_guan111@jiakecong.com"m = re.search(p1, text)print(m)m = re.search(p2, text)print(m)email = "tony_guan111@jiakecong.com"m = re.search(p2, email)print(m)
输出结果如下：
HTML<re.Match object; span=(17, 43), match='tony_guan111@jiakecong.com'>None<re.Match object; span=(0, 26), match='tony_guan111@jiakecong.com'>
1.2 字符类
在正则表达式中可以使用字符类，一个字符类定义一组字符，其中的任一一个字符出现在输入字符串中即匹配成功。注意每次匹配只能匹配字符类中的一个字符。
1.2.1 定义字符类
定义一个普通的字符类需要使用[和]元字符类。例如想在输入字符串中匹配java或java，可以使用正则表达式[Jj]ava，
示例代码如下：
Pythonp = r'[Jj]ava'm = re.search(p, 'I like Java and Python')print(m)m = re.search(p, 'I like JAVA and Python')print(m)m = re.search(p, 'I like java and python')print(m)
输出结果如下：
<re.Match object; span=(7, 11), match='Java'>None<re.Match object; span=(7, 11), match='java'>
上述代码中除了JAVA不匹配正则表达式[Jj]ava，其他都匹配
1.2.2 字符串取反
在正则表达式中指定不想出现的字符，可以在字符类前加^符号。
示例代码如下：
Pythonimport rep = r'[^0123456789]'m = re.search(p, '1000')print(m)m = re.search(p, 'python')print(m)
上述代码定义的正则表达式[^0123456789] ，它表示输入字符串中出现非0-9数字即匹配，即出现在[0123456789]以外的任意一字符即匹配
1.2.3 区间
上面示例中的[^0123456789]正则表达式，事实上有些麻烦，这种连续的数字可以使用区间表示。区间是用连字符-表示的，例如[0123456789]采用区间表示为[0-9] ， [^0123456789]采用区间表示为[^0-9]。区间还可以表示连续的英文字母字符类，例如[a-z]表示所有小写字母字符类，[A-Z]表示所有大写字母字符类。
另外，也可以表示多个不同区间，[A-Za-z0-9]表示所有字母和数字字符类，[0-25-7]表示0、1、2、5、6、7几个字符组成的字符类。
示例代码如下：
Pythonimport rem = re.search('[A-Za-z0-9]', 'A10.3')print(m)m = re.search(r'[0-25-7]', 'A3489C')print(m)输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 1), match='A'>None
1.2.4 预定义字符类
有些字符类很常用，例如[0-9]等。为了书写方便，正则表达式提供了预定义的字符类，例如预定义字符类d等价于[0-9]字符类。
预定义字符类如下图所示：
| 字符 | 说明 |
|---|---|
| . | 匹配任意一个字符 |
| 匹配反斜杠字符 | |
| n | 匹配换行 |
| r | 匹配回车 |
| f | 匹配一个换页符 |
| t | 匹配一个水平制表符 |
| v | 匹配一个垂直制表符 |
| s | 匹配一个空格符，等价于[tnrfv] |
| S | 匹配一个非空格符，等价于[^s] |
| d | 匹配一个数字字符，等价于[0-9] |
| D | 匹配一个非数字字符，等价[^0-9] |
| w | 匹配任意语言的单词字符、数字和下划线'_'等字符，如果正则表达式标志设置为ASCII，则只匹配[a-zA-Z0-9] |
| W | 等价于[^w] |
示例代码如下：
Pythonimport rep = r'D'm = re.search(p, 'assss')print(m)m = re.search(p, '1000')print(m)text = '你们好hello'm = re.search(r'w', text)print(m)
输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 1), match='a'>None<re.Match object; span=(0, 1), match='你'>
上述代码正则表达式D就等于[^0123456789]。另一个正则表达式w表示任意字符，会在text字符串中查找匹配字符，找到的结果是你字符。
1.3 量词
之前学习的正则表达式元字符只能匹配显示一次字符或字符串，如果想匹配显示多次字符或字符串可以使用量词
1.3.1 量词的使用
量词表示字符或字符串重复的次数，正则表达式中的量词如下表：
| 字符 | 说明 |
|---|---|
| ? | 出现0或1次 |
| * | 出现0或多次 |
| + | 出现1或多次 |
| {n} | 出现n次 |
| {n,m} | 至少出现n次，但不超过m次 |
| {n,} | 至少出现n次 |
量词的使用示例代码如下：
import rem = re.search(r'd?', '87654321')print(m)m = re.search(r'd?', 'ABC')print(m)m = re.search(r'd*', '87654321')print(m)m = re.search(r'd*', 'ABC')print(m)m = re.search(r'd+', '87654321')print(m)m = re.search(r'd+', 'ABC')print(m)m = re.search(r'd{8}', '87654321')print(m)m = re.search(r'd{8}', 'ABC')print(m)m = re.search(r'd{7,8}', '87654321')print(m)m = re.search(r'd{9, }', '87654321')print(m)输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 1), match='8'><re.Match object; span=(0, 0), match=''><re.Match object; span=(0, 8), match='87654321'><re.Match object; span=(0, 0), match=''><re.Match object; span=(0, 8), match='87654321'>None<re.Match object; span=(0, 8), match='87654321'>None<re.Match object; span=(0, 8), match='87654321'>None
1.3.2 贪婪量词和懒惰量词
量词还可以细分为贪婪量词和懒惰量词，贪婪量词会尽可能多地匹配字符，懒惰量词会尽可能少地匹配字符。大多数计算机语言的正则表达式量词默认是贪婪的，要想使用懒惰量词在量词后面加?即可
示例代码如下：
import rem = re.search(r'd{5,8}', '87654321')print(m)m = re.search(r'd{5,8}?', '87654321')print(m)输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 8), match='87654321'><re.Match object; span=(0, 5), match='87654'>
上述代码使用了贪婪量词{5,8} ，输入字符串87654321是长度8位的数字字符串，尽可能多地匹配字符结果是87654321。代码使用懒惰量词{5,8}? ，输入字符串87654321是长度8位的数字字符串，尽可能少的匹配字符结果是87654。
1.4 分组
在此之前学习的量词只能重复显示一个字符，如果想让一个字符串作为整体使用量词，可将整个字符串放到一对小括号中，这就是分组(也称子表达式)
1.4.1 分组的使用
对正则表达式进行分组不经可以对一个字符串整体使用量词，还可以在正则表达式中引用已经存在的分组。
示例代码如下：
import rep = r'(121){2}'m = re.search(p, '121121abcabc')print(m)print(m.group()) # 返回匹配的字符串print(m.group(1)) # 返回第一组内容p = r'(d{3,4})-(d{7,8})'m = re.search(p, '010-87654321')print(m)print(m.group()) # 返回匹配字符串print(m.groups()) # 获得所有组内容输出结果如下：
Python<re.Match object; span=(0, 6), match='121121'>121121121<re.Match object; span=(0, 12), match='010-87654321'>010-87654321('010', '87654321')上述代码定义的正则表达式(121)是将121字符串分为一组，(121){2}表示对121重复两次，即121121。代码调用match对象的group()方法返回匹配的字符串，
group()方法语法如下：
match.group([group1, ...])
其中参数group1是组编号，在正则表达式中组编号是从1开始的，所以代码正则表达式m.group(1)表示返回第一组内容
代码r'(d{3,4})-(d{7,8})'正则表达式可以用来验证固定电话号码，在-之前是3-4位的区号，-之后是7-8位的电话号码。在该正则表达式中有两个分组。代码m.groups()方法是返回所有分组，返回值是一个元组
1.4.2 分组命名
在Python程序中访问分组时，除了可以通过组编号进行访问，还可以通过组名进行访问，前提是要在正则表达式中为组命名。组命名通过在组开头添加?P<分组名>实现。
示例代码如下：
import rep = r'(?P<area_code>d{3,4})-(?P<phone_code>d{7,8})'m = re.search(p, '010-87654321')print(m)print(m.group()) # 返回匹配字符串print(m.groups()) # 获得所有组内容# 通过组编号返回组内容print(m.group(1))print(m.group(2))# 通过组名返回组内容print(m.group('area_code'))print(m.group('phone_code'))输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 12), match='010-87654321'>010-87654321('010', '87654321')0108765432101087654321上述代码其实和1.4.1的代码是一样的，只是给正则表达式命名了，以后就可以通过组编号或组名字来访问
1.4.3 反向引用分组
除了可以在程序diamante中访问正则表达式匹配之后的分组内容，还可以再正则表达式内部引用之前的分组。
下面通过示例熟悉以下反向引用分组。假设由于工作需要想解析一段XML代码，需要找到某一个开始标签和结束标签，
示例代码如下：
import rep = r'<([w]+)>.*</([w]+)>'m = re.search(p, '<a>abc</a>')print(m)p = r'<([w]+)>.*</([w]+)>'m = re.search(p, '<a>abc')print(m)
输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 10), match='<a>abc</a>'><re.Match object; span=(0, 10), match='<a>abc'>
上述代码的正则表达式分成了两组，两组内容完全一样。但是测试结果发现他们都是匹配的，但是<a>abc明显不是有效的XML代码，因为开始标签和结束标签应该是一致的。可见代码r'<([w]+)>.*</([w]+)>'并不能保证开始标签和结束标签是一致的。为了解决此问题，可以引用反向引用，即让第二组反向引用第一组。在正则表达式中反向引用语法是组编号，组编号是从1开始的。
示例代码如下：
import rep = r'<([w]+)>.*</1>' # 使用了反向引用 ①m = re.search(p, '<a>abc</a>')print(m) # 匹配m = re.search(p, '<a>abc')print(m) # 不匹配
输出结果如下：
<re.Match object; span=(0, 10), match='<a>abc</a>'>None
上述代码第①行时定义正则表达式，其中1是反向引用第一个组，从运行结果可见字符串<a>abc</a>是匹配的，而<a>abc字符串不匹配
1.4.4 非捕获分组
前面介绍的分组称为捕获分组。捕获分组的匹配子表达式结果被暂时保存到内存中，以备表达式或其他程序引用，这个过程称为"捕获"，捕获结果可以通过组编号或组名进行引用。但是有时并不想引用子表达式的匹配结果，不想捕获匹配结果，只是将小括号作为一个整体进行匹配，此时可以使用非捕获分组，在组开头使用?，可以实现非捕获分组
示例代码如下：
import res = 'img1.jpg,img2.jpg,img3.bmp'# 捕获分组p = r'w+(.jpg)'mlist = re.findall(p, s) ①print(mlist)# 非捕获分组p = r'w+(?:.jpg)'mlist = re.findall(p, s) ②print(mlist)
输出结果如下：
['.jpg', '.jpg']['img1.jpg', 'img2.jpg']
上述代迭代对象每次可以返回一个match对象，如果匹配失败则返回None
示例代码如下：
import rep = r'[Jj]ava'text = 'I like Java and java'match_list = re.findall(p, text) ①print(match_list)match_iter = re.finditer(p, text) ②for m in match_iter: ③ print(m.group())
输出结果如下：
['Java', 'java']Javajava
上述代码第①行的findall()函数返回match列表对象。代码第②行的finditer()函数返回可迭代对象。代码第③行通过for循环遍历可迭代对象
1.5.3 字符串分割
字符串分割使用split函数，该函数按照匹配的子字符串进行字符串分割，返回字符串列表对象
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
其中参数pattern是正则表达式；参数string是要分割的字符串；参数maxsplit是最大分割次数，maxsplit默认值为零，表示分割次数没有限制；参数flags是编译标志
示例代码如下：
import rep = r'd+'text = 'AB12CD34EF'clist = re.split(p, text) www.easck.com ①print(clist)clist = re.split(p, text, maxsplit=1) ②print(clist)clist = re.split(p, text, maxsplit=2) ③print(clist)
输出结果如下：
['AB', 'CD', 'EF']['AB', 'CD34EF']['AB', 'CD', 'EF']
上述代码调用split()函数通过数字对AB12CD34EF字符串进行分割，d+正则表达式匹配一到多个数字。代码第①行split()函数中参数maxsplit和flags是默认的，分割的次数没有限制，分割结果是['AB', 'CD', 'EF']列表
代码第②行split()函数指定maxsplit为1，分割结果是['AB', 'CD34EF']列表，列表元素的个数是maxsplit+1。
代码第③行split()函数指定maxsplit为2，2是最大可能的分割次数，因此maxsplit≥2与maxsplit=0是一样的。
1.5.4 字符串替换
字符串替换使用sub()函数，该函数用于替换匹配的子字符串，返回值是替换之后的字符串。
re.sub(pattern, rep1, string, count=0, flags=0)
其中参数pattern是正则表达式；参数rep1是替换字符串；参数string是要提供的字符串；参数count是要替换的最大数量，默认值为零，表示替换数量没有限制；参数flags是编译标志
示例代码如下：
import rep = r'd+'text = 'AB12CD34EF'replace_text = re.sub(p, ' ', text) ①print(replace_text)replace_text = re.sub(p, ' ', text, count=1) ②print(replace_text)replace_text = re.sub(p, ' ', text, count=2) ③print(replace_text)
输出结果如下：
AB CD EF
AB CD34EF
AB CD EF
上述代码调用sub()函数替换AB12CD34EF字符串中的数字。代码第①行sub()函数中参数count和flags都是默认的，替换的最大数量没有限制，替换结果是AB CD EF
代码第②行sub()函数指定count为1，替换结果是AB CD34EF代码第③行sub()函数指定count为2，2是最大可能的替换次数，因此count≥2与count=0是一样的。
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