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    Python正则表达式

    by 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com)

    正则表达式是处理字符串的强大工具,拥有独特的语法和独立的处理引擎。

    我们在大文本中匹配字符串时,有些情况用str自带的函数(比如find, in)可能可以完成,有些情况会稍稍复杂一些(比如说找出所有“像邮箱”的字符串,所有和julyedu相关的句子),这个时候我们需要一个某种模式的工具,这个时候正则表达式就派上用场了。

    说起来正则表达式效率上可能不如str自带的方法,但匹配功能实在强大太多。对啦,正则表达式不是Python独有的,如果已经在其他语言里使用过正则表达式,这里的说明只需要简单看一看就可以上手啦。

     

    1.语法

    废话少说,直接上技能

    下面是一张有些同学比较熟的图,我们俗称python正则表达式小抄,把写正则表达式当做一个开卷考试,显然容易得多。

    当你要匹配 一个/多个/任意个 数字/字母/非数字/非字母/某几个字符/任意字符,想要 贪婪/非贪婪匹配,想要捕获匹配出来的 第一个/所有 内容的时候,记得这里有个小手册供你参考。

     

       

     

    2.验证工具

    我们最喜爱的正则表达式在线验证工具之一是http://regexr.com/

    谁用谁知道,用过一次以后欲罢不能。

     

     

    3.挑战与提升

    长期做自然语言处理的同学正则表达式都非常熟,曾经有半年写了大量的正则表达式,以至于同事间开玩笑说,只要是符合某种规律或者模式的串,肯定分分钟能匹配出来。

    对于想练习正则表达式,或者短期内快速get复杂技能,or想挑战更复杂的正则表达式的同学们。 请戳正则表达式进阶练习

    so, 各位宝宝enjoy yourself

     

    4.Python案例

    re模块

    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

    • 1.将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例
    • 2.使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个Match实例)
    • 3.使用Match实例获得信息,进行其他的操作。
    In [13]:
    # 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, hanxiaoyang! How are you?')
     
    if match:
        # 使用Match获得分组信息
        print match.group()
    
     
    hello, hanxiaoyang!
    
     

    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。

    当然,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile('pattern', re.I | re.M)等价于re.compile('(?im)pattern')

    flag可选值有:

    • re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)
    • re.M(MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为(参见上图)
    • re.S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
    • re.L(LOCALE): 使预定字符类 w W  B s S 取决于当前区域设定
    • re.U(UNICODE): 使预定字符类 w W  B s S d D 取决于unicode定义的字符属性
    • re.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:
    In [ ]:
    regex_1 = re.compile(r"""d +  # 数字部分
                             .    # 小数点部分
                             d *  # 小数的数字部分""", re.X)
    regex_2 = re.compile(r"d+.d*")
    
     

    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。

    match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。
    In [14]:
    import re
    m = re.match(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)', 'hello hanxiaoyang!')
    #利用空格分为两组,空格前为一组,空格后为一组 print "m.string:", m.string print "m.re:", m.re #re模块实例化后的一个对象 print "m.pos:", m.pos #从哪里开始匹配,可以自行指定,如果没有指定的话,默认从0开始 print "m.endpos:", m.endpos print "m.lastindex:", m.lastindex print "m.lastgroup:", m.lastgroup print "m.group(1,2):", m.group(1, 2) #匹配结果按照元祖形式返回来,1表示元祖第一项,2表示第二项 print "m.groups():", m.groups() #返回所有的分组 print "m.groupdict():", m.groupdict() # print "m.start(2):", m.start(2) #第二个分组的起始位置 print "m.end(2):", m.end(2) #第二个分组的终止位置 print "m.span(2):", m.span(2) #把开始和结束按照元祖的形式一起返回 print r"m.expand(r'2 13'):", m.expand(r'2 13')
     
    m.string: hello hanxiaoyang!
    m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x10b111be0>
    m.pos: 0
    m.endpos: 18
    m.lastindex: 3
    m.lastgroup: sign
    m.group(1,2): ('hello', 'hanxiaoyang')
    m.groups(): ('hello', 'hanxiaoyang', '!')
    m.groupdict(): {'sign': '!'}
    m.start(2): 6
    m.end(2): 17
    m.span(2): (6, 17)
    m.expand(r'2 13'): hanxiaoyang hello!
    
     

    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。
    In [15]:
    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
    
     
    p.pattern: (w+) (w+)(?P<sign>.*)
    p.flags: 16
    p.groups: 3
    p.groupindex: {'sign': 3}
    
     

    使用pattern

    • 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)。 
        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'$'。
    • search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
      这个方法从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))
    In [18]:
    # encoding: UTF-8 
    import re 
     
    # 将正则表达式编译成Pattern对象 
    pattern = re.compile(r'H.*g') 
     
    # 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 Hanxiaoyang!') 
     
    if match: 
        # 使用Match获得分组信息 
        print match.group() 
    
     输出结果:
    Hanxiaoyang
    • 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。
    In [19]:
    import re
    p = re.compile(r'd+')   #指定分割模式:都以数字来分割(连续有几个出现都进行匹配)
    print p.split('one1two2232three3four4')
    
     
    ['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。
      • 在原始串上做匹配取得我们想要的信息
    In [21]:
    import re
     
    p = re.compile(r'd+')
    print p.findall('one1two2three3four4')
    
     
    ['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。
    In [23]:
    import re
     
    p = re.compile(r'd+')
    for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
        print m.group()
     
    • 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。
    In [26]:
    import re
     
    p = re.compile(r'(w+) (w+)')  #只要遇到空格就划分成两个小组
    s = 'i say, hello hanxiaoyang!'
     
    print p.sub(r'2 1', s)       #将两个个分组换位置
     
    def func(m):
        return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()  #分组的首字母大写
     
    print p.sub(func, s)
    
     输出结果:
    say i, hanxiaoyang hello!
    I Say, Hello Hanxiaoyang!
    
     
    • subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
      • 返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。  获取出匹配的次数
    In [28]:
    import re
     
    p = re.compile(r'(w+) (w+)')
    s = 'i say, hello hanxiaoyang!'
     
    print p.subn(r'2 1', s)
     
    def func(m):
        return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
     
    print p.subn(func, s)
    
     
    ('say i, hanxiaoyang hello!', 2)
    ('I Say, Hello Hanxiaoyang!', 2)
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