python正则表达式

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。

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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。

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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

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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]:

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# 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()
1
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 \B \s \S 取决于当前区域设定
  • re.U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \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 [ ]:

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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]:

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import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello hanxiaoyang!')

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 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')
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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 \1\3'): 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]:

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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
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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]:

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# 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()
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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]:

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import re

p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
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['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。

In [21]:

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import re

p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')
1
['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]:

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import re

p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
print m.group()
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  • 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]:

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import re

p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello hanxiaoyang!'

print p.sub(r'\2 \1', s)

def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print p.sub(func, s)
1
2
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)。

In [28]:

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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)
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2
('say i, hanxiaoyang hello!', 2)
('I Say, Hello Hanxiaoyang!', 2)
文章目录
  1. 1. Python正则表达式
  2. 2. 1.语法
  3. 3. 2.验证工具
  4. 4. 3.挑战与提升
  5. 5. 4.Python案例
    1. 5.1. re模块
      1. 5.1.1. re.compile(strPattern[, flag]):
    2. 5.2. Match
      1. 5.2.1. match属性:
      2. 5.2.2. 方法:
    3. 5.3. Pattern
    4. 5.4. 使用pattern
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