python中的正則表示式(re模組)
一、簡介
正則表示式本身是一種小型的、高度專業化的程式語言,而在python中,通過內嵌整合re模組,程式媛們可以直接呼叫來實現正則匹配。正則表示式模式被編譯成一系列的位元組碼,然後由用C編寫的匹配引擎執行。
二、正則表示式中常用的字元含義
1、普通字元和11個元字元:
普通字元 |
匹配自身 |
abc |
abc |
. |
匹配任意除換行符"\n"外的字元(在DOTALL模式中也能匹配換行符 |
a.c |
abc |
\ |
轉義字元,使後一個字元改變原來的意思 |
a\.c;a\\c |
a.c;a\c |
* |
匹配前一個字元0或多次 |
abc* |
ab;abccc |
+ |
匹配前一個字元1次或無限次 |
abc+ |
abc;abccc |
? |
匹配一個字元0次或1次 |
abc? |
ab;abc |
^ |
匹配字串開頭。在多行模式中匹配每一行的開頭 | ^abc |
abc |
$ |
匹配字串末尾,在多行模式中匹配每一行的末尾 | abc$ |
abc |
| | 或。匹配|左右表示式任意一個,從左到右匹配,如果|沒有包括在()中,則它的範圍是整個正則表示式 |
abc|def |
abc def |
{} | {m}匹配前一個字元m次,{m,n}匹配前一個字元m至n次,若省略n,則匹配m至無限次 |
ab{1,2}c |
abc abbc |
[] |
字符集。對應的位置可以是字符集中任意字元。字符集中的字元可以逐個列出,也可以給出範圍,如[abc]或[a-c]。[^abc]表示取反,即非abc。 所有特殊字元在字符集中都失去其原有的特殊含義。用\反斜槓轉義恢復特殊字元的特殊含義。 |
a[bcd]e |
abe ace ade |
() |
被括起來的表示式將作為分組,從表示式左邊開始沒遇到一個分組的左括號“(”,編號+1. 分組表示式作為一個整體,可以後接數量詞。表示式中的|僅在該組中有效。 | (abc){2} a(123|456)c |
abcabc a456c |
這裡需要強調一下反斜槓\的作用:
- 反斜槓後邊跟元字元去除特殊功能;(即將特殊字元轉義成普通字元)
- 反斜槓後邊跟普通字元實現特殊功能;(即預定義字元)
- 引用序號對應的字組所匹配的字串。
a=re.search(r'(tina)(fei)haha\2','tinafeihahafei tinafeihahatina').group() print(a) 結果: tinafeihahafei
2、預定義字符集(可以寫在字符集[...]中)
\d |
數字:[0-9] |
a\bc |
a1c |
\D |
非數字:[^\d] |
a\Dc |
abc |
\s |
匹配任何空白字元:[<空格>\t\r\n\f\v] |
a\sc |
a c |
\S | 非空白字元:[^\s] |
a\Sc |
abc |
\w |
匹配包括下劃線在內的任何字字元:[A-Za-z0-9_] |
a\wc |
abc |
\W |
匹配非字母字元,即匹配特殊字元 |
a\Wc |
a c |
\A |
僅匹配字串開頭,同^ | \Aabc |
abc |
\Z |
僅匹配字串結尾,同$ |
abc\Z |
abc |
\b |
匹配\w和\W之間,即匹配單詞邊界匹配一個單詞邊界,也就是指單詞和空格間的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 | \babc\b a\b!bc | 空格abc空格 a!bc |
\B |
[^\b] |
a\Bbc |
abc |
這裡需要強調一下\b的單詞邊界的理解: w = re.findall('\btina','tian tinaaaa') print(w) s = re.findall(r'\btina','tian tinaaaa') print(s) v = re.findall(r'\btina','tian#tinaaaa') print(v) a = re.findall(r'\btina\b','tian#[email protected]') print(a) 執行結果如下: [] ['tina'] ['tina'] ['tina']
3、特殊分組用法:
(?P<name>) |
分組,除了原有的編號外再指定一個額外的別名 | (?P<id>abc){2} |
abcabc |
(?P=name) |
引用別名為<name>的分組匹配到字串 | (?P<id>\d)abc(?P=id) |
1abc1 5abc5 |
\<number> |
引用編號為<number>的分組匹配到字串 | (\d)abc\1 |
1abc1 5abc5 |
三、re模組中常用功能函式
1、compile()
編譯正則表示式模式,返回一個物件的模式。(可以把那些常用的正則表示式編譯成正則表示式物件,這樣可以提高一點效率。)
格式:
re.compile(pattern,flags=0)
pattern: 編譯時用的表示式字串。
flags 編譯標誌位,用於修改正則表示式的匹配方式,如:是否區分大小寫,多行匹配等。常用的flags有:
標誌 |
含義 |
re.S(DOTALL) |
使.匹配包括換行在內的所有字元 |
re.I(IGNORECASE) |
使匹配對大小寫不敏感 |
re.L(LOCALE) |
做本地化識別(locale-aware)匹配,法語等 |
re.M(MULTILINE) |
多行匹配,影響^和$ |
re.X(VERBOSE) |
該標誌通過給予更靈活的格式以便將正則表示式寫得更易於理解 |
re.U |
根據Unicode字符集解析字元,這個標誌影響\w,\W,\b,\B |
import re tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..." rr = re.compile(r'\w*oo\w*') print(rr.findall(tt)) #查詢所有包含'oo'的單詞 執行結果如下: ['good', 'cool']
2、match()
決定RE是否在字串剛開始的位置匹配。//注:這個方法並不是完全匹配。當pattern結束時若string還有剩餘字元,仍然視為成功。想要完全匹配,可以在表示式末尾加上邊界匹配符'$'
格式:
re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match('com','comwww.runcomoob').group()) print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group()) 執行結果如下: com com
3、search()
格式:
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search函式會在字串內查詢模式匹配,只要找到第一個匹配然後返回,如果字串沒有匹配,則返回None。
print(re.search('\dcom','www.4comrunoob.5com').group()) 執行結果如下: 4com
*注:match和search一旦匹配成功,就是一個match object物件,而match object物件有以下方法:
- group() 返回被 RE 匹配的字串
- start() 返回匹配開始的位置
- end() 返回匹配結束的位置
- span() 返回一個元組包含匹配 (開始,結束) 的位置
- group() 返回re整體匹配的字串,可以一次輸入多個組號,對應組號匹配的字串。
a. group()返回re整體匹配的字串, b. group (n,m) 返回組號為n,m所匹配的字串,如果組號不存在,則返回indexError異常 c.groups()groups() 方法返回一個包含正則表示式中所有小組字串的元組,從 1 到所含的小組號,通常groups()不需要引數,返回一個元組,元組中的元就是正則表示式中定義的組。
import re a = "123abc456" print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整體 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456 ###group(1) 列出第一個括號匹配部分,group(2) 列出第二個括號匹配部分,group(3) 列出第三個括號匹配部分。###
4、findall()
re.findall遍歷匹配,可以獲取字串中所有匹配的字串,返回一個列表。
格式:
re.findall(pattern, string, flags=0)
p = re.compile(r'\d+') print(p.findall('o1n2m3k4')) 執行結果如下: ['1', '2', '3', '4']
import re tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..." rr = re.compile(r'\w*oo\w*') print(rr.findall(tt)) print(re.findall(r'(\w)*oo(\w)',tt))#()表示子表示式 執行結果如下: ['good', 'cool'] [('g', 'd'), ('c', 'l')]
5、finditer()
搜尋string,返回一個順序訪問每一個匹配結果(Match物件)的迭代器。找到 RE 匹配的所有子串,並把它們作為一個迭代器返回。
格式:
re.finditer(pattern, string, flags=0)
iter = re.finditer(r'\d+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...') for i in iter: print(i) print(i.group()) print(i.span()) 執行結果如下: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='12'> 12 (0, 2) <_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match='44'> 44 (8, 10) <_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match='11'> 11 (24, 26) <_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match='10'> 10 (31, 33)
6、split()
按照能夠匹配的子串將string分割後返回列表。
可以使用re.split來分割字串,如:re.split(r'\s+', text);將字串按空格分割成一個單詞列表。
格式:
re.split(pattern, string[, maxsplit])
maxsplit用於指定最大分割次數,不指定將全部分割。
print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5')) 執行結果如下: ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']
7、sub()
使用re替換string中每一個匹配的子串後返回替換後的字串。
格式:
re.sub(pattern, repl, string, count)
import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." print(re.sub(r'\s+', '-', text)) 執行結果如下: JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
其中第二個函式是替換後的字串;本例中為'-'
第四個引數指替換個數。預設為0,表示每個匹配項都替換。
re.sub還允許使用函式對匹配項的替換進行復雜的處理。
如:re.sub(r'\s', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0);將字串中的空格' '替換為'[ ]'。
import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." print(re.sub(r'\s+', lambda m:'['+m.group(0)+']', text,0)) 執行結果如下: JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...
8、subn()
返回替換次數
格式:
subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
print(re.subn('[1-2]','A','123456abcdef')) print(re.sub("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C')) print(re.subn("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C')) 執行結果如下: ('AA3456abcdef', 2) I have A, I have B ,I have C ('I have A, I have B ,I have C', 3)
四、一些注意點
1、re.match與re.search與re.findall的區別:
re.match只匹配字串的開始,如果字串開始不符合正則表示式,則匹配失敗,函式返回None;而re.search匹配整個字串,直到找到一個匹配。
a=re.search('[\d]',"abc33").group() print(a) p=re.match('[\d]',"abc33") print(p) b=re.findall('[\d]',"abc33") print(b) 執行結果: 3 None ['3', '3']
2、貪婪匹配與非貪婪匹配
*?,+?,??,{m,n}? 前面的*,+,?等都是貪婪匹配,也就是儘可能匹配,後面加?號使其變成惰性匹配
a = re.findall(r"a(\d+?)",'a23b') print(a) b = re.findall(r"a(\d+)",'a23b') print(b) 執行結果: ['2'] ['23']
a = re.match('<(.*)>','<H1>title<H1>').group() print(a) b = re.match('<(.*?)>','<H1>title<H1>').group() print(b) 執行結果: <H1>title<H1> <H1>
a = re.findall(r"a(\d+)b",'a3333b') print(a) b = re.findall(r"a(\d+?)b",'a3333b') print(b) 執行結果如下: ['3333'] ['3333'] ####################### 這裡需要注意的是如果前後均有限定條件的時候,就不存在什麼貪婪模式了,非匹配模式失效。
3、用flags時遇到的小坑
print(re.split('a','1A1a2A3',re.I))#輸出結果並未能區分大小寫 這是因為re.split(pattern,string,maxsplit,flags)預設是四個引數,當我們傳入的三個引數的時候,系統會預設re.I是第三個引數,所以就沒起作用。如果想讓這裡的re.I起作用,寫成flags=re.I即可。
五、正則的小實踐
1、匹配電話號碼
p = re.compile(r'\d{3}-\d{6}') print(p.findall('010-628888'))
2、匹配IP
re.search(r"(([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5]\.)","192.168.1.1")