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  • python之正则(re)

    测试正则表达式的一个重要网站

    下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程:
    这里写图片描述

    正则表达式的大致匹配过程是:依次拿出表达式和文本中的字符比较,如果每一个字符都能匹配,则匹配成功;一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同,但也是很好理解的,看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

    这里写图片描述

    1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

    正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪的则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。例如:正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”,将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*?”,将找到”a”。

    1.3. 反斜杠的困扰

    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。假如你需要匹配文本中的字符””,那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\”:前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r””表示。同样,匹配一个数字的”d”可以写成r”d”。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。

    1.4. 匹配模式

    正则表达式提供了一些可用的匹配模式,比如忽略大小写、多行匹配等,这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。

    2. re模块

    2.1. 开始使用re

    Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例,然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个Match实例),最后使用Match实例获得信息,进行其他的操作。

    # 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 world!')
    
    if match:
        # 使用Match获得分组信息
        print match.group()
    
    ### 输出 ###
    # hello

    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。另外,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile(‘pattern’, re.I | re.M)与re.compile(‘(?im)pattern’)是等价的。
    可选值有:

    • re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)
    • M(MULTILINE): 多行模式,改变’^’和’$’的行为(参见上图)
    • S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变’.’的行为
    • L(LOCALE): 使预定字符类 w W  B s S 取决于当前区域设定
    • 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
    • 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:
    a = re.compile(r"""d +  # the integral part
                       .    # the decimal point
                       d *  # some fractional digits""", re.X)
    b = re.compile(r"d+.d*")

    re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代,唯一的好处是少写一行re.compile()代码,但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为:

    m = re.match(r'hello', 'hello world!')
    print m.group()

    re模块还提供了一个方法escape(string),用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回,在需要大量匹配元字符时有那么一点用。

    2.2. 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。

    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。
    import re
    m = re.match(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
    
    print "m.string:", m.string
    print "m.re:", m.re
    print "m.pos:", m.pos
    print "m.endpos:", m.endpos
    print "m.lastindex:", m.lastindex
    print "m.lastgroup:", m.lastgroup
    
    print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
    print "m.groups():", m.groups()
    print "m.groupdict():", m.groupdict()
    print "m.start(2):", m.start(2)
    print "m.end(2):", m.end(2)
    print "m.span(2):", m.span(2)
    print r"m.expand(r'2 13'):", m.expand(r'2 13')
    
    ### output ###
    # m.string: hello world!
    # m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
    # m.pos: 0
    # m.endpos: 12
    # m.lastindex: 3
    # m.lastgroup: sign
    # m.group(1,2): ('hello', 'world')
    # m.groups(): ('hello', 'world', '!')
    # m.groupdict(): {'sign': '!'}
    # m.start(2): 6
    # m.end(2): 11
    # m.span(2): (6, 11)
    # m.expand(r'2 13'): world hello!

    2.3. 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。
    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
    
    ### output ###
    # p.pattern: (w+) (w+)(?P<sign>.*)
    # p.flags: 16
    # p.groups: 3
    # p.groupindex: {'sign': 3}

    实例方法[ | re模块方法]:

    • 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);re.match()无法指定这两个参数,参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
      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’$’。
      示例参见2.1小节。
    • search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
      这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。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));re.search()无法指定这两个参数,参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
    # encoding: UTF-8 
    import re 
    
    # 将正则表达式编译成Pattern对象 
    pattern = re.compile(r'world') 
    
    # 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 world!') 
    
    if match: 
        # 使用Match获得分组信息 
        print match.group() 
    
    ### 输出 ### 
    # world
    • 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。
    import re
    
    p = re.compile(r'd+')
    print p.split('one1two2three3four4')
    
    ### output ###
    # ['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。
    import re
    
    p = re.compile(r'd+')
    print p.findall('one1two2three3four4')
    
    ### output ###
    # ['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。
    import re
    
    p = re.compile(r'd+')
    for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
        print m.group(),
    
    ### output ###
    # 1 2 3 4
    • 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。
    import re
    
    p = re.compile(r'(w+) (w+)')
    s = 'i say, hello world!'
    
    print p.sub(r'2 1', s)
    
    def func(m):
        return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
    
    print p.sub(func, s)
    
    ### output ###
    # say i, world hello!
    # I Say, Hello World!
    • subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
      返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
    import re
    
    p = re.compile(r'(w+) (w+)')
    s = 'i say, hello world!'
    
    print p.subn(r'2 1', s)
    
    def func(m):
        return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
    
    print p.subn(func, s)
    
    ### output ###
    # ('say i, world hello!', 2)
    # ('I Say, Hello World!', 2)

    以上就是Python对于正则表达式的支持。熟练掌握正则表达式是每一个程序员必须具备的技能,这年头没有不与字符串打交道的程序了。笔者也处于初级阶段,与君共勉,^_^

    另外,图中的特殊构造部分没有举出例子,用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下,如何匹配不是以abc开头的单词,^_^
    参考自:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

    补充—前缀u’XXX’ r’XXX’ b’XXX’

    (1)以r或R开头的python中的字符串表示(非转义的)原始字符串

    python里面的字符,如果开头处有个r,比如:

    (r’^time/plus/d{1,2}/$’, hours_ahead)

    说明字符串r”XXX”中的XXX是普通字符。

    有普通字符相比,其他相对特殊的字符,其中可能包含转义字符,即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的” ”表示换行,” ”表示Tab等。

    而如果是以r开头,那么说明后面的字符,都是普通的字符了,即如果是“ ”那么表示一个反斜杠字符,一个字母n,而不是表示换行了。

    以r开头的字符,常用于正则表达式,对应着re模块。

    举例:

    原始字符串操作符(r/R),能方便处理反斜杠:

    f =  open(r'C:Program FilesAdobeReader 9.0Setup Filessetup.ini','r')
    for  i in  f:
        print  i
        f.close()
    

    (2)以u或U开头的字符串表示unicode字符串

    Unicode是书写国际文本的标准方法。如果你想要用非英语写文本,那么你需要有一个支持Unicode的编辑器。
    类似地,Python允许你处理Unicode文本——你只需要在字符串前加上前缀u或U。
    举例:

    u"This is a Unicode string."

    (3)以b开头代表bytes

    python3.x里默认的str是(py2.x里的)unicode, bytes是(py2.x)的str, b”“前缀代表的就是bytes
    python2.x里, b前缀没什么具体意义, 只是为了兼容python3.x的这种写法

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zswbky/p/8454080.html
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