1. 正则表达式基础

1.1. 简单介绍

正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。得益于这一点,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同;但不用担心,不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式,只需要简单看一看就可以上手了。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程:
Python面试题之Python正则表达式指南_正则表达式

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。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法:  

Python面试题之Python正则表达式指南_正则表达式_02

 

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。

​?​

123456789101112131415

​# 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 \B \s \S 取决于当前区域设定
  • 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
  • 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:

​?​

1234

​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:

​?​

12

​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:

  1. string: 匹配时使用的文本。
  2. re: 匹配时使用的Pattern对象。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. span([group]): 返回(start(group), end(group))。
  7. 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<id>、\g<name>引用分组,但不能使用编号0。\id与\g<id>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。

​?​

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132

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

 ​​### 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 \1\3'): 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:

  1. pattern: 编译时用的表达式字符串。
  2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
  3. groups: 表达式中分组的数量。
  4. 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。

​?​

12345678910111213

​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]:

  1. 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。
  2. 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。
    ​?​

12345678910111213141516

​# 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​


  1. 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。
    ​?​

1234567

​import​​​ ​​re​

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

​print​​​ ​​p.split(​​​​'one1two2three3four4'​​​​)​

 ​​### output ###​

​# ['one', 'two', 'three', 'four', '']​


  1. 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。
    ​?​

1234567

​import​​​ ​​re​

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

​print​​​ ​​p.findall(​​​​'one1two2three3four4'​​​​)​

 ​​### output ###​

​# ['1', '2', '3', '4']​


  1. 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。
    ​?​

12345678

​import​​​ ​​re​

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

​for​​​ ​​m ​​​​in​​​ ​​p.finditer(​​​​'one1two2three3four4'​​​​):​

​print​​​ ​​m.group(),​

 ​​### output ###​

​# 1 2 3 4​


  1. 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<id>、\g<name>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。
    ​?​

123456789101112131415

​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!​


  1. subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]): 返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
    ​?​

123456789101112131415

​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​