python的正则表达式

1 元字符：

1.1 .

.除了换行符以外的任何单个字符

1.2 ^

^只匹配起始字符

temp1=re.findall('^morra','nsudi werwuirnmorra')
temp2=re.findall('^morra','morransudi werwuirn')

print(temp1)    #[]
print(temp2)    #['morra']

1.3 $

$只匹配结尾字符

temp2=re.findall('morra$','morransudi werwuirn')
temp1=re.findall('morra$','nsudi werwuirnmorra')

print(temp1)    #['morra']
print(temp2)    #[]

1.4 *

*匹配0到多次，等同于{0,}

temp1=re.findall('morra*','wwwmorr')
temp2=re.findall('morra*','wwwmorra')
temp3=re.findall('morra*','wwwmorraa')     #贪婪匹配

print(temp1)    #['morr']
print(temp2)    #['morra']
print(temp3)    #['morraa']

1.5 +

+匹配1到多次，{1,}

temp1=re.findall('morra+','wwwmorr')
temp2=re.findall('morra+','wwwmorra')
temp3=re.findall('morra+','wwwmorraa')

print(temp1)    #[]
print(temp2)    #['morra']
print(temp3)    #['morraa']

1.6 ?

？匹配0到1次，{0,1}

temp1=re.findall('morra?','wwwmorr')
temp2=re.findall('morra?','wwwmorra')
temp3=re.findall('morra?','wwwmorraa')

print(temp1)    #['morr']
print(temp2)    #['morra']
print(temp3)    #['morra']

1.7 { }

{ }自定义匹配次数:{1}匹配1次，{1,2}匹配1到2次

temp1=re.findall('morra{0}','wwwmorr')
temp2=re.findall('morra{2}','wwwmorra')
temp3=re.findall('morra{2}','wwwmorraa')

print(temp1)    #['morr']
print(temp2)    #[]
print(temp3)    #['morraa']

1.8 [ ]

[ ]字符集，只匹配单个字符

temp2=re.findall('morr[ab]','wwwmorra')
temp3=re.findall('morr[ab]','wwwmorrab')

print(temp2)    #['morra']
print(temp3)    #['morra']

注意：元字符在字符集里就不再具有特殊意义，变成了普通字了，但是d w s除外

temp4=re.findall('morr[?]','wwwmorr?')    #['morr?']
temp1=re.findall('[ab]','wwwmorrab.ab')    #['a', 'b', 'a', 'b']
temp2=re.findall('[1-9]','wwwmorr1234')    #['1', '2', '3', '4']

例外
temp5 = re.findall('[d]', 'www.m12orr1234')      #['1', '2', '1', '2', '3', '4']
temp6 = re.findall('[w]', 'www.m12')      #['w', 'w', 'w', 'm', '1', '2']
temp7 = re.findall('[s]', 'www.m12or r1234')      #[' ']

1.9 ^

^反向匹配
temp1=re.findall('[^1-9]','www.m12orr1234') #匹配除数字意外的所有字符
print(temp1) #['w', 'w', 'w', '.', 'm', 'o', 'r', 'r']

1.10

是最重要的元字符，可实现的功能如下：
(1) 后面跟元字符就是去除其特殊功能。
(2) 后面跟普通字符可以实现一些特殊功能，
(3) 引用序号对应的字组所匹配的字符串。

1.10.1 后面跟元字符就是去除其特殊功能。

temp1 = re.findall('$', 'www.m12$orr1234')
print(temp1)    #['$']

1.10.2 后面跟普通字符可以实现一些特殊功能。

可实现的功能如下：
d 匹配任何单个十进制数，等同于[0-9],如果想匹配多个可以使用dd,d+,d{2}

temp1 = re.findall('d', 'www.m12orr1234')
temp2 = re.findall('dd', 'www.m12orr1234')
temp3 = re.findall('ddd', 'www.m12orr1234')
temp4 = re.findall('d{2,3}', 'www.m12orr1234')  # 匹配2次，或3次

print(temp1)  # ['1', '2', '1', '2', '3', '4']
print(temp2)  # ['12', '12', '34']
print(temp3)  # ['123']
print(temp4)  # ['12', '123']

D 匹配任何非数字字符，等同于[^0-9]
s 匹配任何空白字符，等同于[ fv]
S 匹配任何非空白字符，等同于[^ fv]
w 匹配任何字母数字字符，等同于[A-Za-z0-9]
W 匹配任何非字母数字字符，等同于[^A-Za-z0-9]
 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置

temp = re.findall(r"abc", "asdas abc 1231231")
print(temp)     #['abc']

temp = re.findall("abc\b", "asdas abc 1231231")
print(temp)     #['abc']

temp = re.findall(r"abc", "asdas*abc*1231231")
print(temp)     #['abc']，同样也可以识别特殊字符和单词之间的边界

temp = re.findall(r"abc2", "asdas*abc2*31231")
print(temp)     #['abc2']，同样也可以识别特殊字符和单词之间的边界

temp = re.findall(r"I", "I MISS IOU")
print(temp)     #['I', 'I']

1.10.3 引用序号对应的字组所匹配的字符串。

temp = re.search(r'(alex)(eric)com1', 'alexericcomalex').group()   #alexericcomalex，1就是第一组等同于alex
temp2 = re.search(r'(alex)(eric)com2', 'alexericcomeric').group()  #alexericcomeric，2就是第二组等同于eric

2 正则函数

返回一个对象：match、search、finditer
返回一个列表：findall、split

2.1 match

match，从头匹配，使用的比较多

def match(pattern, string, flags=0):
    """
    match(规则，字符串，标志位)
    flag(标志位)用于修改正则表达式的匹配方式，常见的工作方式如下：
    re.I    使匹配对大小写不敏感
    re.L    做本地化识别（local-aware）匹配
    re.M    多行匹配，影响^和$，不匹配换行符
    re.S    使.匹配包括换行在内的所有字符
    """
    
    """Try to apply the pattern at the start of the string, returning
    a match object, or None if no match was found."""
    return _compile(pattern, flags).match(string)

2.2search

匹配字符串，匹配到一个后，就不再往下匹配了。

- 非贪婪匹配
从前面可以看到'*','+','?'都是贪婪的。但是一旦在d+后面加上？之后，就表示非贪婪匹配。

temp = re.search(r'a(d+?)','a23b').group()   #a2
temp = re.search(r'a(d+?)b','a23b').group()    #ab，当()再a、b中间的时候?的作用失效，整个匹配又成了贪婪模式
match()

2.3findall

将所有匹配到的所有内容都放置在一个列表中。

2.3.1 findall的优先匹配原则

findall与search、match等不同的是，他会优先取组里的内容，可以使用?:来关闭

temp = re.findall(r"www.(bing|google).com", "123 www.bing.com123www.google.com123")
print(temp)        #['bing', 'google']，只把组里的内容匹配到了

temp = re.findall(r"www.(?:bing|google).com", "123 www.bing.com123www.google.com123") 
print(temp)        #['www.bing.com', 'www.google.com'],#在(后面加上?:可以关闭findall的优先捕获功能

2.3.2 匹配顺序

一旦有字符被匹配到，就会把匹配到的字符拿走，然后再匹配剩下的字符，如下。

n = re.findall("d+wd+","a2b3c4d5")
print(n)    #['2b3', '4d5']，

2.3.3 匹配空值

当匹配规则为空时，如果没有匹配到也会把空值放到结果中：

n = re.findall("","a2b3c4d5")
print(n)    #['', '', '', '', '', '', '', '', '']

因此在写python正则的时候，要尽量使正则不为空

n = re.findall(r"(w)+", "alex")    #推荐写法
print(n)  # ['x']

n = re.findall(r"(w)*", "alex")    #不推荐写法
print(n)  # ['x','']

2.3.4 findall的分组匹配

temp = re.findall('a(d+)','a23b')    #['23']
temp = re.findall('a(d+?)','a23b')    #['2']，非贪婪模式匹配
temp = re.findall(r'a(d+?)b', 'a23b')  # ['23']，当()再a、b中间的时候?的作用失效，整个匹配又成了贪婪模式
match()

如果正则里有一个组，那么会把组里匹配到的元素加入到最终的列表里。
如果正则里有一个组，会把元素合并到一个元组里，然后作为列表的一个元素。

n = re.findall(r"(w)", "alex")
print(n)  # ['a', 'l', 'e', 'x']

n = re.findall(r"(w)(w)(w)(w)", "alex")
print(n)  # [('a', 'l', 'e', 'x')]，有几个括号就取几次

n = re.findall(r"(w){4}", "alex")
print(n)  # ['x']，有几个括号就取几次

n = re.findall(r"(w)*", "alex")
print(n)  # ['x','']，有几个括号就取几次

2.4 finditer

finditer返回的是个可迭代的对象

p = re.compile(r'd+')
source = '12  dsnjfkbsfj1334jnkb3kj242'
w1 = p.finditer(source)
w2 = p.findall(source)
print(w1)       #<callable_iterator object at 0x102079e10>
print(w2)       #['12', '1334', '3', '242']

for match in w1:
    print(match.group(), match.span())
    """
    12 (0, 2)
    1334 (14, 18)
    3 (22, 23)
    242 (25, 28)
    """

p = re.compile(r'd+')

iterate = p.finditer('')
for match in iterate:
    match.group(), match.span()

2.5 分组匹配

a = '123abc456'
temp1 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(0)   #123abc456
temp2 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1)   #123
temp3 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(2)   #abc
temp4 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(3)   #456
temp5 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1,3)   #('123', '456')
temp6 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1,2,3)  #('123', 'abc', '456')

print(temp1)
print(temp2)
print(temp3)
print(temp4)
print(temp5)
print(temp6)

match、search、findall都有两个匹配方式：简单匹配和分组匹配

2.5.1 无分组：

import re

origin = "hello morra bcd morra lge morra acd 19"
r = re.match("hw+", origin)

print(r.group())    #hello，获取匹配到的所有结果
print(r.groups())   #()，获取模型中匹配到的分组结果
print(r.groupdict())    #{}，获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

2.5.2 有分组：

import re

origin = "hello morra bcd morra lge morra acd 19"
r = re.match("h(w+)", origin)

print(r.group())    #hello，获取匹配到的所有结果
print(r.groups())   #('ello',)，获取模型中匹配到的分组结果
print(r.groupdict())    #{}，获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

2.5.3 多个分组

import re

origin = "hello morra bcd morra lge morra acd 19"
r = re.match("(?P<n1>h)(?P<n2>w+)", origin)

print(r.group())    #hello，获取匹配到的所有结果
print(r.groups())   #('h', 'ello')，获取模型中匹配到的分组结果
print(r.groupdict())    #{'n2': 'ello', 'n1': 'h'}，获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

2.6 分割：

def split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0):

    return _compile(pattern, flags).split(string, maxsplit)
#maxsplit=0，最多分割次数

2.6.1 split优先匹配

由于split和findall一样结果返回的是所有元素的列表，因此他和findall一样具有优先匹配特性

2.6.2 有组与无组

origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"
n = re.split("aw+",origin,1)
print(n)    #['hello ', ' bcd abcd lge acd 19']，无组分割，结果不含自己

origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"
n = re.split("(aw+)",origin,1)
print(n)    #['hello ', 'alex', ' bcd abcd lge acd 19']，有组分割，结果会包含自己

origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"
n = re.split("a(w+)",origin,1)
print(n)    #['hello ', 'lex', ' bcd abcd lge acd 19']，有组分割，结果会包含自己

2.6.3 特殊情况分析

temp = re.split('d+','one1two2three3four4')
print(temp)     #['one', 'two', 'three', 'four', '']

temp = re.split('d+','1one1two2three3four4')
print(temp)     #['', 'one', 'two', 'three', 'four', '']

temp = re.split('[bc]', 'abcd')
print(temp)  # ['a', '', 'd']   #思考题

2.7 替换：

2.7.1 sub

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C')  # I have A,I have B,I have C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=0)  # I have A,I have B,I have C，count默认为0，全部替换

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=1)  # I have A,I got B,I gut C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=2)  # I have A,I have B,I gut C
temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', 2)  # I have A,I have B,I gut C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=3)  # I have A,I have B,I have C
temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', 3)  # I have A,I have B,I have C

2.7.2 subn

subn最后会统计被替换的次数:

temp = re.subn('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C')  #('I have A,I have B,I have C', 3)，一共被替换了三次

2.8 编译：

compile可以吧一个规则编译到一个对象里，在多次批量调用的时候比较方便

text = "g123dwsdsam cool coolksf"
regex = re.compile(r'w*oow*') 
temp = regex.findall(text)  # 查找所有包含'oo'的单词
print(temp)                #['cool', 'coolksf']

3 应用

3.1 计算器

import re

source = "1 - 2 * (( 60-30 + (-9-2-5-2*3-5/3-40*4/2-3/5+6*3)*(-9-2-5-2*5/3 +7/3*99/4*2998 + 10 * 568 /14)) -(-4*3)/(16-3*2))"
temp = re.search("([^()]+)",source).group()       #匹配括号里的内容
print(temp)


source2 = '2**3'        #幂运算
re.search('d+.?d*([*/]|**)d+.?d*',source2)      # d+.?d* 匹配一个数（整数或浮点数），[*/]|**匹配乘除,或幂运算
print(source2)

print(2**3)

3.2 匹配IP

source = "13*192.168.1.11212321334"
temp= re.search(r"(([01]?d?d|2[0-4]d|25[0-5]).){3}([01]?d?d|2[0-4]d|25[0-5])",source).group()

print(temp)     #192.168.1.112

4 补充

为了防止python语法和正则语法冲突，在正则匹配规则前面加前面建议加r

temp = re.findall(r"abc", "asdas abc 1231231")
print(temp)     #['abc']

temp = re.findall("abc\b", "asdas abc 1231231")
print(temp)     #['abc']