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  • Regex 正则表达式入门

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    0,什么是正则表达式

    正则表达式Regular Expression简写为Regex),又称为规则表达式,它是一种强大的文本匹配模式,其用于在字符串中查找匹配符合特定规则的子串。

    正则表达式是独立于编程语言而存在的,它并不依赖于某种编程语言。只要一种编程语言实现了正则表达式引擎,那么这种编程语言,就具备了正则表达式模式匹配的功能。每种工具编程语言对正则表达式的实现,虽有细节上的不同,但基本的使用是相同的。

    正则表达式的基本工作原理如下:

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    1,正则表达式的由来

    1956 年,美国数学家Stephen Kleene 在两位神经生理学家(Warren McCullochWalter Pitts)的早期工作的基础上,发表了一篇标题为神经网事件的表示法的论文,由此引入了正则表达式的概念。

    之后,Unix 之父Ken Thompson把这一成果应用于计算搜索算法的一些早期研究。随后,他将这一符号系统应用于Unix 系统中的 qed 编辑器,这是正则表达式的第一个实用程序。

    此后,正则表达式被广泛的应用于类Unix 系统的工具中,如 grepperl 等。

    2,正则表达式工具

    RegexBuddy 是一个很不错的软件。

    Regexr 是一个在线工具。

    3,正则表达式语法

    正则表达式由一些普通字符(比如英文字母,数字)和元字符(代表特定含义)组成。

    正则表达式作为一个字符模板,在字符串中匹配一个或多个符合特定规则的子串。

    3.1,元字符

    元字符就是包含特定含义的字符。如果想匹配这些元字符,需要使用转义字符 进行转义。

    下表是一些常用的元字符:

    字符 含义
    转义字符,常用于转义元字符
    . 匹配除换行符 之外的任何单字符
    $ 匹配字符串的结尾位置
    ^ 匹配字符串的开始位置。当写在中括号[]内时,表示不匹配该中括号中的字符集合
    [^xy] 匹配非x非y字符
    () 被小括号包含的多个字符,将作为一整个字符
    (pattern) 写在小括号()内的表达式,表示一个分组,用于提取内容
    (?:pattern) 只表示一个分组,不提取内容
    [] 被中括号包含的多个字符,这多个字符的关系是逻辑或的关系
    [xyz] 字符集合,匹配xyz
    [0-9] 匹配09之间的数字
    [a-z] 匹配az之间的字符
    [^a-z] 匹配不在az范围内的任意字符
    | 写在两个字符之间,代表逻辑或的关系
    x|y 匹配xy
     匹配一个单词边界
    B 匹配非单词边界
    d 匹配一个数字字符,等价于[0-9]
    D 匹配一个非数字字符,等价于[^0-9]
    s 匹配任何空白字符,包括空格制表符
    S 匹配任何非空白字符
    w 匹配字母数字下划线,等价于[A-Za-z0-9_]
    W 匹配非字母非数字非下划线,等价于[^A-Za-z0-9_]
    f 匹配换页符
    匹配换行符
    匹配回车符
    匹配制表符
    v 匹配垂直制表符

    3.2,限定符

    限定符也属于元字符,用来限定一个子表达式出现的次数。

    字符 含义
    * 匹配前面的子表达式零次多次
    + 匹配前面的子表达式一次多次
    ? 匹配前面的子表达式零次一次
    {n} 匹配前面的子表达式n次
    {n,} 匹配前面的子表达式至少n次
    {n,m} 匹配前面的子表达式n 到m 次

    4,正则表达式示例

    我们逐个介绍一下每种元字符的使用方式,下面的例子我们都使用RegexBuddy 软件来演示。

    4.1,转义字符

    转义字符用来对一些元字符进行转义,使这些元字符失去其特定的含义,只表示一个普通的字符。

    比如我们想匹配字符串aaa^bbb 中的a^b 子串,我们需要用模式a^b 来匹配,^ 之前需要加一个转义字符


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    4.2,元字符.

    元字符. 可匹配任意(除了换行符 )的单字符,意思就是. 可以代表任意(除了换行符 )的单字符。


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    4.3,开始位置^与结束位置$

    符号^ 表示匹配的子串在行首,符号$ 表示匹配的子串在行尾


    匹配行首

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    匹配行尾

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    行首行尾

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    4.4,逻辑或|

    符号| 写在两个子表达式之间表示逻辑或的意思。

    例如模式串ab|cd,匹配abcd


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    4.5,限定符

    限定符用于限定一个子表达式出现的次数,一共6 种,这里给出一些示例。

    符号*

    模式串ab*c,表示字符ac 之间需要出现0 次多次字符b


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    符号+

    模式串ab+c,表示字符ac 之间需要出现1 次多次字符b,即至少出现1次字符b


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    符号?

    模式串ab?c,表示字符ac 之间需要出现0 次1次字符b


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    符号{n}{n,}{n,m}

    • ab{3}c:符号b 出现的次数必须是3
    • ab{3,}c:符号b 出现的次数必须大于等于3
    • ab{3,5}c:符号b 出现的次数必须在35 之间,包括35

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    4.6,字符簇[]

    写在中括号[] 内的多个字符代表逻辑或的意思。

    模式串a[bef]c,表示ac中间的字符必须是bef


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    当符号^ 写在中括号[] 内时,表示逻辑非的意思。

    模式串a[^bef]c,表示ac中间的字符不能是bef


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    符号- 写在中括号[],表示范围的意思:

    示例 含义
    [a-z] 表示az 之间的任意字符
    [A-Z] 表示AZ 之间的任意字符
    [0-9] 表示09 之间的任意数字,含义同d
    [^0-9] 表示任意非数字,含义同D
    [A-Za-z0-9_] 表示任意字母数字下划线 ,含义同w
    [^A-Za-z0-9_] 表示任意非字母非数字非下划线 ,含义同W
    [ f ] 表示任意的空白字符,含义同s
    [^ f ] 表示任意的非空白字符,含义同S

    4.7,字符组合()

    写在小括号()中的多个字符,会被看成一个整体。


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    4.8,单词边界B

    符号 是指一个单词边界,比如空白字符和标点符号等。
    符号B 表示非单词边界


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    5,贪婪与非贪婪模式

    正则表达式中贪婪的意思就是贪多,意思就是正则在匹配的过程中,总是去匹配尽可能多的字符,符号? 可以将贪婪转换为非贪婪


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    6,在Python 中使用正则

    Python 中提供了re 模块,用于支持正则表达式功能。

    python 中一般在表达式前加r,表示原始字符,不用考虑转义的问题。例如r'abc'

    下面打开python 终端:

    • 首先引入模块,import re
    • help(re) 可查看re 模块帮助手册
    • dir(re) 可查看其支持的属性和方法
    >>> python		`打开python 终端`
    _____________________________________________
    Python 2.7.17 (default, Nov  7 2019, 10:07:09) 
    [GCC 7.4.0] on linux2
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    
    >>> import re   # 引入re 模块
    >>> 
    >>> help(re)	# 查看帮助手册
    >>>
    >>> dir(re)		# 查看re 支持的属性和方法
    

    6.1,re 模块常用方法

    方法 含义
    match 用于匹配表达式
    search 查找匹配项
    findall 查找所有的匹配项
    compile 编译正则表达式

    详细解释:

    match(pattern, string, flags=0)
            Try to apply the pattern at the start of the string, returning
            a match object, or None if no match was found.
    
    search(pattern, string, flags=0)
            Scan through string looking for a match to the pattern, returning
            a match object, or None if no match was found.
            
    findall(pattern, string, flags=0)
            Return a list of all non-overlapping matches in the string.
            
            If one or more groups are present in the pattern, return a
            list of groups; this will be a list of tuples if the pattern
            has more than one group.
            
            Empty matches are included in the result.
    
    compile(pattern, flags=0)
            Compile a regular expression pattern, returning a pattern object.
    

    可以看到,每个方法中都有一个flag 参数,它表示匹配模式,默认值为0,表示普通模式。

    flag 参数的值有以下几种选择,可以使用符号| 连接多种选择:

    `I/IGNORECASE`  Perform case-insensitive matching.
    `L/LOCALE`      Make w, W, , B, dependent on the current locale.
    `M/MULTILINE`   "^" matches the beginning of lines (after a newline)
                    as well as the string.
                    "$" matches the end of lines (before a newline) as well
                    as the end of the string.
    `S/DOTALL`      "." matches any character at all, including the newline.
    `X/VERBOSE`     Ignore whitespace and comments for nicer looking RE's.
    `U/UNICODE`     Make w, W, , B, dependent on the Unicode locale.
    

    6.2,match 方法

    re.match 尝试从字符串的起始位置开始匹配:

    • 成功:返回SRE_Match 对象
    • 失败:返回None
    >>> m = re.match(r'abc', 'abcde')
    >>> print m  # 匹配成功
    <_sre.SRE_Match object at 0x7f91544cff80>	
    >>> 
    >>> 
    >>> m = re.match(r'abc', 'fabcde')
    >>> print m  # `fabcde` 不是以`abc` 开头,匹配失败                  
    None                     
    >>>
    

    6.3,search 方法

    re.search 扫描整个字符串,直到找到第一个成功的匹配:

    • 成功:返回SRE_Match 对象
    • 失败:返回None
    >>> m = re.search(r'abc', 'abcde')
    >>> print m  # 匹配成功
    <_sre.SRE_Match object at 0x7f91544cff80>
    >>>
    >>> m = re.search(r'abc', 'fabcde')
    >>> print m # 匹配成功
    <_sre.SRE_Match object at 0x7f9154521b90>
    

    6.4,findall 方法

    re.findall 在字符串中查找所有匹配的子串:

    • 成功:返回一个列表
    • 失败:返回空列表[]
    >>> re.findall(r'abc', 'fabcdeabc')
    ['abc', 'abc']		# 找到两个`abc` 子串
    >>> 
    >>> re.findall(r'abce', 'fabcdeabc')
    []                  # 没找到子串
    >>> 
    

    6.5,compile 方法

    在使用正则时,re 模块会先将正则表达式进行编译,然后才会去字符串中匹配。

    如果一个正则表达式会使用很多次,我们可以使用re.compile 方法对表达式进行预编译,这样就不会在每次用到这个表达式时都进行编译,有助于提高效率。

    该方法返回一个SRE_Pattern 对象,该对象又包含matchsearchfindall 等方法,使用方法如下:

    >>> reg =  re.compile(r'abc')      # 编译
    >>> 
    >>> type(reg)
    <type '_sre.SRE_Pattern'>
    >>>
    >>> reg.findall('fabcdeabc')      # 找到两个
    ['abc', 'abc']  
    >>> 
    >>> reg.match('fabcdeabc')        # 没有匹配上
    >>> 
    >>> reg.search('fabcdeabc')       # 匹配上
    <_sre.SRE_Match object at 0x7f9154521b90>
    

    6.6,SRE_Match 对象

    SRE_Match 对象用于获取分组,写在小括号()内的表达式是一个分组。

    >>> # 正则中包含两个分组
    >>> m = re.match(r'(d*)-(w*)', '123-abc-')
    >>> m
    <_sre.SRE_Match object at 0x7f91544e0ae0>
    >>> m.group(0) # 获取整个匹配的串,同 m.group()
    '123-abc'
    >>> m.group(1) # 获取第一个分组
    '123'
    >>> m.group(2) # 获取第二个分组
    'abc'
    >>>
    

    6.7,match,search,findall 比较

    我们来看下matchsearchfindall 三个方法的异同点:

    • match:必须从字符串的开头匹配,只会有一个匹配项,返回结果是SRE_Match 对象
    • search:扫描整个字符串,直到匹配到第一个为止,只会有一个匹配项,返回结果是SRE_Match 对象
    • findall:扫描整个字符串,返回所有的匹配项,返回结果是一个字符串列表

    (完。)


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