一、什么是正则表达式？
正则表达式，又称规则表达式，通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
二、正则表达式的匹配规则
1.表示字符
- ·：匹配任意除换行符’\n’外的字符，但是在dotall模式中也可以匹配换行符’\n’
- \：转义字符，使后一个字符改变原来的意思，如果字符串中想匹配*，可以使用\*，也可以使用字符集[*]
- […]：字符集，匹配字符集中列出的任意字符。字符可以逐个列出，也可以给出范围，比如[a-z]，[0-9]，第一个字符是^表示取反。所有特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含义。如果想使用’]’,’-‘或者’^’，可以在前面加上\，或者将]或者-放在首位，将^放在非首位
2.预定义字符集（可写在字符集[]中）
- \d：数字[0-9]
- \d：非数字[^0-9]
- \s：空白字符[<空格>，\t,\n,\r,\f,\v]
- \s：非空白字符[^\s]
- \w：单词字符[a-za-z0-9_]
- \w：非单词字符[^\w]
3.表示数量
- *：匹配前一个字符0次或无限次，即可有可无
- +：匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次
- {m}：匹配前一个字符出现m次
- {m,}：匹配前一个字符至少出现m次
- {,n}：匹配前一个字符至多出现n次
- {m,n}：匹配前一个字符出现从m到n次
4.表示边界
- ^：匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头
- $：匹配字符串结尾。在多行模式中匹配每一行的结尾
- \a：仅匹配字符串开头
- \z：仅匹配字符串结尾
- \b：匹配单词边界，\w和\w之间
- \b：匹配非单词边界，[^\b]
5.匹配分组
- |：匹配左右任意一个表达式
- (…)：被括起来的表达式作为一个分组，从表达式左边开始，每遇到一个'(‘，编号+1。分组表达式作为一个整体，后面可接数量词。表达式中的|仅在该分组中有效
- (?p<name>)：分组，除了原有的编号以外，再给分组取一个别名
- (?p=<name>)：引用别名为<name>的分组匹配到的字符串
- \<number>：引用编号为<number>的分组匹配到的字符串
6.特殊构造(不作为分组)
- (?:…)：(…)的不分组版本，用于使用’|’或后面接上数量词，比如(?:[1-9]?\d|100)表示匹配数字0-100，(?:abc){2}表示匹配abcabc
- 剩下的一些不常见，略
三、re模块
在 python中，我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。与大多数编程语言相同，正则表达式里使用’\’作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。python里的原生字符串很好地解决了这个问题，只需要在字符串前面加上’r’前缀。
re模块的一般使用步骤：
- 使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 pattern 对象
- 通过 pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找
1.compile函数
compile 函数用于编译正则表达式，生成一个 pattern 对象。必须传入的第一个参数是’规则字符串’，另外可以通过第二个参数(flags)来指定匹配模式。
常见的匹配模式：
- re.i(re.ignorecase): 忽略大小写
- re.m(multiline): 多行模式，改变’^’和’$’的行为
- re.s(dotall): 点任意匹配模式，改变’.’的行为，可以匹配’\n’
import re # 将正则表达式编译成 pattern对象，并指定匹配模式为点任意匹配模式 pattern = re.compile(r'\d+',re.s)
2.pattern 对象的一些常用方法
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。
match对象常用的方法:
- group(([group1, …])：用于获得一个或多个分组匹配的字符串，如果传入多个分组编号，则返回的结果为元组形式。当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；
- groups()：获得所有分组匹配到的字符串所构成的元组
- 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))，获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始和结束位置构成的元组。
通过一些例子来熟悉一下：
in [1]: import re
in [2]: pattern = re.compile(r"(\w+) (\d+)")
in [3]: m = pattern.match('hello 123')
in [4]: m.group(1)
out[4]: 'hello'
in [5]: m.group(1,2)
out[5]: ('hello', '123')
in [6]: m.group()
out[6]: 'hello 123'
in [7]: m.groups()
out[7]: ('hello', '123')
in [8]: m.start(1)
out[8]: 0
in [9]: m.start(2)
out[9]: 6
in [10]: m.end(1)
out[10]: 5
in [11]: m.span(1)
out[11]: (0, 5)
in [12]: m.span(2)
out[12]: (6, 9)
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)。
看看例子
>>> import re
>>> pattern = re.compile('\d+')
>>> m = pattern.search('one12twothree34four') # 这里如果使用 match 方法则不匹配
>>> m
<_sre.sre_match object at 0x10cc03ac0>
>>> m.group()
'12'
>>> m = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30) # 指定字符串区间
>>> m
<_sre.sre_match object at 0x10cc03b28>
>>> m.group()
'34'
>>> m.span()
(13, 15)
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。
看个例子：
import re
#re模块提供一个方法叫compile模块，提供我们输入一个匹配的规则
#然后返回一个pattern实例，我们根据这个规则去匹配字符串
pattern = re.compile(r'\d+\.\d*')
#通过partten.findall()方法就能够全部匹配到我们得到的字符串
result = pattern.findall("123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15")
#findall 以 列表形式 返回全部能匹配的子串给result
for item in result:
print(item)
运行结果:
123.141593
3.15
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。
举例：
in [1]: import re
in [2]: pattern = re.compile(r"\d+")
in [3]: iter = pattern.finditer('hello123world456 haha789')
in [4]: iter
out[4]: <callable_iterator at 0x7fb824fe2a90>
in [5]: for m in iter:
...: print(m.group())
...:
123
456
789
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。
举个例子:
in [1]: import re
in [2]: pattern = re.compile(r"[\d\s]")
in [3]: pattern.split('hello1word2aaa bbb')
out[3]: ['hello', 'word', 'aaa', 'bbb']
in [4]: pattern.split('hello1word2aaa bbb',2)
out[4]: ['hello', 'word', 'aaa bbb']
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。
in [1]: import re
in [2]: pattern = re.compile(r'\d+')
in [3]: pattern.sub('100','hello20 world30')#将所有匹配到的数据替换成100
out[3]: 'hello100 world100'
in [4]: pattern.sub('100','hello20 world30',1)#只替换第一个数据为100
out[4]: 'hello100 world30'
in [5]: def add(temp):
...: '''将匹配到的数据加1'''
...: strnum = temp.group()
...: num = int(strnum)+1
...: return str(num)
in [6]: pattern.sub(add,'hello20 world30')#将所有匹配到的数据加1
out[6]: 'hello21 world31'
in [7]: pattern.sub(add,'hello20 world30',1)#只将匹配到的第一个数据加1
out[7]: 'hello21 world30'
四、贪婪模式与非贪婪模式
- 贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配
- 非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配
- 在表示数量的”*”,”?”,”+”,”{m,n}”后面加上？，使贪婪变成非贪婪
in [1]: import re
in [2]: pattern = re.compile(r'\d+')
in [3]: pattern.match('123456789').group()
out[3]: '123456789'
in [4]: pattern = re.compile(r'\d+?')#关闭贪婪模式
in [5]: pattern.match('123456789').group()#非贪婪模式下，?只匹配一个字符
out[5]: '1'
in [6]: pattern = re.compile(r'<div>.*</div>')
in [7]: pattern.match('<div>test1</div>bb<div>test2</div>').group()
out[7]: '<div>test1</div>bb<div>test2</div>'
in [8]: pattern = re.compile(r'<div>.*?</div>')#关闭贪婪模式
in [9]: pattern.match('<div>test1</div>bb<div>test2</div>').group()
out[9]: '<div>test1</div>'
到此这篇关于python中re模块知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关python中re模块的使用内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
