最近做Python课实验发现正则表达式和它在py中的的标准库re有很多能多琢磨一下的点，遂决定写成一篇小记，以后想复习能再来看看。
名词
因为不同文献书籍对正则表达式的描述有差别，我在这里列出一下本文用到的部分名词表述：
本小记中 | 其他说法 |
模式 | 表达式 / pattern |
子模式 | 子表达式 / 子组 / subpattern |
贪婪模式 | 贪心模式 / greedy mode |
非贪婪模式 | 非贪心模式 / 懒惰模式 / lazy mode |
非捕获组 | non-capturing groups |
向前查找 | look-ahead |
向后查找 | look-behind |
字符组 | character class |
子模式扩展语法
- look-behind语法问题
展开阅读这一节主要围绕(?<=[pattern])和(?<![pattern])两个子模式扩展语法展开。
s = 'Dr.David Jone,Ophthalmology,x2441 \ Ms.Cindy Harriman,Registry,x6231 \ Mr.Chester Addams,Mortuary,x6231 \ Dr.Hawkeye Pierce,Surgery,x0986' pattern=re.compile(r'(?<=\s*)([A-Za-z]*)(?=,)')在这个例子中我原本是想寻找字符串中人名的姓氏的，但脑袋一热写了个\s*，跑了一下当即给我返回了错误:re.error: look-behind requires fixed-width pattern我一会儿没反应过来，国内搜索引擎也没查到个大概。冷静下来后咱注意到了 requires fixed-width pattern 这一句，意思是需要已知匹配长度的模式（表达式），再看一眼前面的look-behind，突然咱就恍然大悟了：pattern=re.compile(r'(?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,)')这样写就没问题了，我们匹配到了所有的姓氏：print(pattern.findall(s)) # ['Jone', 'Harriman', 'Addams', 'Pierce']问题出在哪呢？所谓look-behind其实就是(?<=[pattern])一类子模式扩展语法。
- 注意分辨
(?<=[pattern])和(?=[pattern])，前者是放在待匹配正则表达式 之前的，后者是放在待匹配正则表达式 之后的。 - 这两个子模式扩展语法的功能是 匹配[pattern]的内容，但在结果中并不会返回这个子模式。
- 我们通过表格来说明一下，功能是如果匹配到了即返回
[pattern2]匹配 的内容：
(?<=[pattern1])[pattern2](?=[pattern3])√(?=[pattern1])[pattern2](?<=[pattern3])×[pattern4](?<=[pattern1])[pattern2](?=[pattern3])√[pattern4](?<=[pattern1])[pattern2](?=[pattern3])[pattern5]√(?<=[pattern1])[pattern2]√[pattern2](?=[pattern1])√- 拿上面的模式（表达式）举例：
(?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,)
从匹配内容上来说该模式（表达式）其实就是：\s([A-Za-z]*),
但 如果该模式（表达式）匹配到了内容，返回的 部分 是不包含(?<=\s)和(?=,)的匹配内容的：[A-Za-z]*
咳咳，有点偏了，继续讲回来。要匹配的正则表达式在(?<=[pattern])后面，所以匹配的时候是往后看的，所以(?<=[pattern])就叫look-behind。
连起来看look-behind requires fixed-width pattern这个错误，意思就是(?<=[pattern])中的待匹配子模式[pattern]的宽度一定要能确定！
我们之前的写法(?<=[pattern]*)用了一个元字符*，这个元字符代表前面的[pattern]会重复匹配 0次或更多次 ，所以宽度是不确定的，由此导致了报错。
除此之外，(?<![pattern]*)也是look-behind子模式，所以也适用于上面的情况。
同样注意分辨 (?<![pattern])和(?![pattern])，前者是放在待匹配正则表达式 之前的，后者是放在待匹配正则表达式 之后的。
这两个子模式扩展语法的功能是 如果没出现[pattern]的内容就匹配，但在结果中并不会返回这个子模式。
一句话总结：综上，在使用(?<=[pattern]*)和(?<![pattern])时，在[pattern]里请不要使用 ? , * , + 这些导致宽度不确定的元字符。
元字符 | 功能 | ||
? | 匹配前面的子模式0次或1次，或者指定前面的子模式进行非贪婪匹配 | ||
* | 匹配前面的子模式0次或多次 | ||
+ | 匹配前面的子模式1次或多次 |
要好好记住哦~
- 非捕获组和look-ahead,look-behind的区别
- 展开阅读在子模式扩展语法中非捕获组(non-capturing group)写作
(?:[pattern])，look-ahead是向前查找，look-behind是向后查找，我们列张表：
(?<=)正向向前查找positive look-ahead(?=)负向向后查找negative look-behind(?<!)负向向前查找negative look-ahead(?!)- 正向和负向指的分别是
出现则匹配和不出现则匹配。在上面一节里我们已经谈了一下look-ahead和look-behind，现在又出现个非捕获组。非捕获组(?:[pattern])的功能是匹配[pattern]，但不会记录这个组，整个例子看看：import re s = 'Cake is better than potato' pattern = re.compile(r'(?:is\s)better(\sthan)') print(pattern.search(s).group(0)) # is better than print(pattern.search(s).group(1)) # thanMatch对象的group(num/name)方法返回的是对应组的内容，子模式序号从1开始。group(0)返回的是整个模式的匹配内容（is better than），而group(1)返回的是第1个子模式的内容（than）。这里可以发现第1个子模式对应的是(\sthan)而不是(?:is\s)，也就是说(?:is\s)这个组未被捕获（没有被记录）问题来了，positive look-ahead（正向向前查找）(?=[pattern])和 positive look-behind（正向向后查找）(?<=[pattern])是 出现[pattern]则匹配，但并不返回该子模式匹配的内容，它们和(?:[pattern])有什么区别呢？拿下面这段代码的执行结果来列表：import re s = 'Cake is better than potato' pattern = re.compile(r'(?:is\s)better(\sthan)') pattern2 = re.compile(r'(?<=is\s)better(\sthan)')
- 根据上面的结果总结一下：
(?<=[pattern])和(?=[pattern])是匹配到了[pattern]不会返回、亦不会记录（捕获）[pattern]子模式，所以在上面例子中整个模式的匹配结果中没有is空格。(?:[pattern])是匹配到了[pattern]会返回，但不会记录（捕获）[pattern]子模式，所以在上面例子中整个的匹配结果中有is空格。(?:[pattern])，(?<=[pattern])，(?=[pattern])的共同点是 都不会记录[pattern]子模式（子组），所以上面例子中group(1)找到的第1个组的内容是(\sthan)匹配到的空格than。
基本语法相关
- 非贪婪模式
展开阅读要实现找出字符串中人名姓氏和对应的电话分机码，我会这样写：
import re s = 'Dr.David Jone,Ophthalmology,x2441 \ Ms.Cindy Harriman,Registry,x6231 \ Mr.Chester Addams,Mortuary,x6231 \ Dr.Hawkeye Pierce,Surgery,x0986' pattern = re.compile(r'(?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*?(?<=x)(\d{4})') print(pattern.findall(s)) # [('Jone', '2441'), ('Harriman', '6231'), ('Addams', '6231'), ('Pierce', '0986')]主要思路是前面的模式根据空格和逗号先匹配到姓，后面的模式通过x开头和\d{4}匹配到四位电话分机码。前面和后面的模式之间我最开始写的是.*，*元字符会将.的匹配重复0次或多次，然后我们就得到了这样的匹配结果：[('Jone', '0986')]（直接一步到位了喂！(#`O′)元字符表我好歹还是看了几次的，能制止这种贪婪匹配的符号就是?了，但因为我记得?非贪婪的表现是匹配尽可能短的字符串，再想了一下*元字符重复匹配次数最少不是0次嘛！那这问号可不能加在.*后面了！然后我就试了下面几种：(?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*(?<=x)(\d{4})? (?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*(?<=x)?(\d{4})? (?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*(?<=x)?(\d{4}) (?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*(?<=x)(\d{4})\s (?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*(?<=x)(\d{4})?\s当然这些模式匹配的结果都没能如我愿，实在忍不住了，我还是把中间部分改成了.*?，然后就成了！(?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*?(?<=x)(\d{4})想了一下，原来所谓的 匹配尽可能短的字符串 并不是从元字符的功能角度上去说的。就2between1and3这个字符串来说：
- 如果我单独写一个
.*?进行匹配，就会匹配个寂寞， - 但如果我在两边加上限定：
\d+.*?\d+（.*?匹配的内容必须在数字包夹之中）， - 若为
.*贪婪模式，匹配结果会是between1and，但正因为是.*?非贪婪模式，匹配的是 结果字符串宽度更小 的部分between。
- 综上，非贪婪指的是在 符合当前模式的情况下 使得最终匹配结果 尽可能地短。
在使用非贪婪模式?符号时要考虑 语境 ，结合上下文去设计功能。 - 中括号中的元字符
展开阅读写这一节是因为Python课老师说中括号[]里的元字符都只是被当作普通字符来看待了，然鹅，在做实验的时候我发现并不是这样。(・ε・｀)看看这个匹配单个Python标识符的正则表达式：
^\D[\w]* # Python标识符开头不能是数字这个模式能顺利匹配hello_world2，_hey_there这一类字符串。等等，这样的话不就代表\w这种元字符可以在[]中用了嘛！我们再试试这些：^\D[z\wza]* # 仍然可以匹配标识符，\w真的起了作用 ^\D[z\dza]* # 可以匹配 hz2333a，\d也起了作用 ^\D[z\nza]* # 可以匹配到带换行符的 hz\naaa，\n也起了作用很容易能发现\w，\s，\n，\v，\t，\r一类元字符其实都是可以在中括号[]中正常发挥 元字符的作用 的，其他还有\b等元字符。在中括号中使用他们无非是 有没有意义 的问题，Python并不会报错。那么再试试这些吧：^\D[\w+]* # 能匹配到 hello+world ^\D[\w+*]* # 能匹配到 hello+world*2 ^\D[\w+*?]* # 能匹配到 hello+wo?rld*2 ^\D[(\w+*)]* # 能匹配到 hello+(world)*2 ^\D[(\w{1,3}+*)]* # 能匹配到 hello+(world)*2,{1,3} ^\D[\w$]* # 能匹配到 hello$world ^\D[\(\w\*\?\\)\$]* # 能匹配到hello$wor\ld*?到了这里，我发现老师说的在[]中被当作普通字符的元字符只是一部分罢了，主要是*，?，+，{}，()，$这些元字符。从上面的例子可以看出来，中括号里这些元字符相当于：\*，\?，\+，\{\}，\(\)，\$适用于中括号[]的元字符主要有两个：^逆向符，-范围指定符，比如：[^a-z]匹配的就是a-z小写字母集之外的随意一个字符。总结一下：
\w，\s，\n，\v，\t，\r，... 一类元字符与其相反意义（例如\w对\W）的元字符是完全可以使用在[]中的，无非是有没有意义的问题。*，?，+，{}，()，$，... 一类其他符号元字符也可以使用在[]中，全被当作 普通字符 对待。- 中括号里用上述的元字符Python都不会报错，请放心~₍₍٩( ᐛ )۶₎₎
- 子模式引用方法\num
- 展开阅读教材上列子模式功能时提了一下
\num这个用法，但真的只是提了一下：
此处的num是指一个表示子模式序号的正整数。例如，"(.)\1"匹配两个连续的相同字符
- 刚开始我是真没懂这是啥意思，以为是重复引用前面的子模式：
(\d)[A-Za-z_]+\1我试过用这个模式去对12hello3这个字符串进行匹配，然后返回了个寂寞...什么gui，这里的\1难道不是重复(\d)再匹配个数字吗？随后我改了一下待匹配字符串，就有结果了：
- 好家伙，原来
\num引用的 不是子模式本身，而是 已知子模式的匹配结果上面的例子中(\d)是第1个子模式，匹配结果如果是 2，那么后面\1的地方也一定要是 2 才会进行匹配，我们再来几个例子：(\d)(\d)[A-Za-z_]+\2\1 # 能匹配到 34hello43 (\d)(\d)[A-Za-z_]+\1world\2 # 能匹配到 34hello3world4 (\d)(\d)[A-Za-z_]+\1*world\2 # 能匹配到 34hello33333world4简单总结：
\num引用的是对应的子模式匹配的结果，注意这里只能是子模式的序号。- 子模式的序号 从1开始。
- 如果你需要引用子模式，可以用子模式扩展语法
(?<子模式名>)和(?=子模式名)，例如：import re s = '34hello33333world4' pattern = re.compile(r'(?P<f>\d)(\d)[A-Za-z_]+(?P=f)*world\2') print(pattern.match(s).group(0)) # 能匹配到 34hello33333world4 - 在中括号
[]中\num是没有效果的（和上一节来一波联动）。
re模块修饰符
- 如何同时使用多个flags
展开阅读
像re.compile，re.search，re.match，re.findall这几个函数都允许修饰符flags作为参数，我们拿re.compile举例：import re s='''Hello line1 hello line2 hello line3 ''' pattern=re.compile('^hElLo',re.I) print(pattern.findall(s))
这不得劲啊！我想进行多行匹配又想保证忽略大小写怎么办？(￣▽￣)"
彳亍，那就这样写！pattern=re.compile('^hElLo',re.I | re.M)
这里的|可以称作一个管道符(似乎是Shell里的叫法)。名字啥的倒无所谓了，使用了这个符号我们就能使用多个标志啦！（虽然通常情况下不会使用超过两个）
我口味刁钻，我偏不用|符，哼！(￢︿￢)
好啊，没问题啊！那我们先去子模式买点扩展语法!
在Python里还有个子模式扩展语法可以给整个模块应用多个修饰符(flags)，它就是(?修饰符们)：pattern=re.compile('(?im)^hElLo') # i->忽略大小写，m->多行匹配 pattern=re.compile('(?sm)^hElLo') # s->换行符识别，m->多行匹配
值得注意的是这个子模式扩展语法请最好放在 整个模式的最前面，不然Python会报“不建议”警告：DeprecationWarning: Flags not at the start of the expression. - 常用的几个修饰符
- 展开阅读
.支持换行符\nre.M对多行进行匹配，对元字符^和$有影响re.I匹配时忽略大小写re.X允许模式中有空格和多行，方便阅读- 注：Python3里面没有re.U。在举例之前先来个记忆方法：
re.S和元字符.有关，可以背.S，扩写成单词背成DOT SEARCH，代表这个匹配和点元字符有关。re.I是忽略大小写，直接字面意思背成IGNORE CASE即可。re.M是多行匹配，也可以直接字面意思背成MULTILINE。re.X嘛...想不到了，就死背吧(ノへ￣、)
- 先从
re.I开始，这一个其实就是让模式忽略大小写去进行匹配：import re s='''Hello line1 hello line2 hello line3 ''' pattern=re.compile('hElLo') print(pattern.findall(s)) # [] pattern2=re.compile('hElLo',re.I) print(pattern2.findall(s)) # ['Hello', 'hello', 'hello']re.M的话主要影响了两个元字符的匹配：^开头匹配和$尾部匹配
普通情况下，^匹配整个字符串的开头，而$匹配的是 单行字符串的末尾 或者 多行字符串中最后一行的结尾。
但使用了re.M后，对于多行字符串来说，^不仅匹配了字符串的开头，还 匹配了每一行的开头；而$也匹配了 每一行的结尾和字符串的结尾，接下来举几个例子：import re s='''Hello line1 hello line2 hello line3 ''' print( re.findall('^hElLo\slINe\d',s,re.I) ) # ['Hello line1'] print( re.findall('hElLo\slINe\d$',s,re.I) ) # ['hello line3'] print( re.findall('^hElLo\slINe\d$',s,re.I) ) # [] print( re.findall('^hElLo\slINe\d',s,re.I | re.M) ) # ['Hello line1', 'hello line2', 'hello line3'] print( re.findall('hElLo\slINe\d$',s,re.I | re.M) ) # ['Hello line1', 'hello line2', 'hello line3'] print( re.findall('^hElLo\slINe\d$',s,re.I | re.M) ) # ['Hello line1', 'hello line2', 'hello line3']
默认情况下元字符.只能匹配除换行符\n以外的任意字符。
而re.S让元字符.能匹配包括换行符\n在内的 所有字符！
例子：import re s='''Hello line1 hello line2 hello line3 ''' print( re.findall('line(.*)hello',s) ) # [] print( re.findall('line(.*)hello',s,re.S) ) # ['1\nhello line2\n'] print( re.findall('line(.*?)hello',s,re.S) ) # ['1\n', '2\n']re.X是一个能增加正则表达式可读性的修饰符，让写正则变得更优雅~ ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ
我们先直接上例子：import re s = 'Dr.David Jone,Ophthalmology,x2441 \ Ms.Cindy Harriman,Registry,x6231 \ Mr.Chester Addams,Mortuary,x6231 \ Dr.Hawkeye Pierce,Surgery,x0986' pattern = re.compile(r'(?<=\s)([A-Za-z]*)(?=,).*?(?<=x)(\d{4})') print(pattern.findall(s))
正则越复杂，在单行里的可读性就越差，这不彳亍，我们要优雅！(￣_,￣ )，于是可以这样写：pattern = re.compile(r''' (?<=\s) # 根据空格匹配姓氏大概位置 ([A-Za-z]*) # 姓氏是由英文字母组成的 (?=,) # 姓氏后面有个逗号 .*? # 匹配姓氏和电话分机号之间的内容 (?<=x) # 找到电话分机号共同前缀x (\d{4}) # 电话分机号一律是4位 ''', re.X)
就差一个红酒杯????了有木有，优雅多了！可读性大幅增加o(*≧▽≦)ツ
由上面的例子可以看出，re.X忽略了多行模式中的空白、换行和#等字符。
这里放一段官方文档对于re.X的描述：
Whitespace within the pattern is ignored, except when in a character class, or when preceded by an unescaped backslash, or within tokens like *?, (?: or (?P<...>. When a line contains a # that is not in a character class and is not preceded by an unescaped backslash, all characters from the leftmost such # through the end of the line are ignored.
- 也就是说空格的忽略也有例外：
当空格在字符组(character class)，也就是中括号[]里的时候，不会被忽略。
import re
s = '''Dr.David Jone,Ophthalmology,x2441
Ms.Cindy Harriman,Registry,x6231
Mr.Chester Addams,Mortuary,x6231
Dr.Hawkeye Pierce,Surgery,x0986'''
# 我们用 不会忽略中括号内的空格 这个特性来匹配上面字符串中的人名，如Dr.David Jone
print(re.findall(r'''
^[a-zA-Z.]*?
[\w]* # 中括号里没有空格
(?=,)
''', s, re.X | re.M))
# 一个都匹配不上
print(re.findall(r'''
^[a-zA-Z.]*?
[ \w]* # 中括号里有空格
(?=,)
''', s, re.X | re.M))
# 能够匹配上:['Dr.David Jone', 'Ms.Cindy Harriman', 'Mr.Chester Addams', 'Dr.Hawkeye Pierce']
当模式中的空格前面有转义斜杠\，这个空格不会被忽略。
import re
s = '''Dr.David Jone,Ophthalmology,x2441
Ms.Cindy Harriman,Registry,x6231
Mr.Chester Addams,Mortuary,x6231
Dr.Hawkeye Pierce,Surgery,x0986'''
# 我们用 不会忽略中括号内的空格 这个特性来匹配上面字符串中的人名，如Dr.David Jone
print(re.findall(r'''
^[a-zA-Z.]*?
# 这儿只有个普通的空格
[\w]*
(?=,)
''', s, re.X | re.M))
# 一个都匹配不上
print(re.findall(r'''
^[a-zA-Z.]*?
\ # 这儿有个被转义的空格
[\w]*
(?=,)
''', s, re.X | re.M))
# 匹配上了：['Dr.David Jone', 'Ms.Cindy Harriman', 'Mr.Chester Addams', 'Dr.Hawkeye Pierce']
当空格在*?，(?:，(?P<...>这种语法里时，不会被忽略。经过测试，我觉得这一条和上一条转义不会被忽略其实是一个道理（官方文档也没写的很详细）。测试中，这样写不会被忽略：
\ *?
(?:\ )
(?P<...>\ )
很明显能发现实际上还是 空格转义，当然也有可能是我理解错了。
不管怎样，这样匹配空格的方法在实际操作中肯定是 非常少用 的，别人读这样的正则表达式时一眼望去还真难发现哪个角落有没有个空格 (#`O′)
对于#注释符而言情况就要简单多了，在模式中只有两种情况#不会被忽略：
#存在于字符组(character class)，也就是中括号[]里的时候。
#被反斜杠\转义。
After All
正则表达式并不是什么时候都用得上的，尤其是很多时候正则的效率相对于字符串处理还真不算好。
但是，在字符串处理写起来非常繁琐的情况下，正则的确也帮我们节省了不少时间，提升了工作效率。
在咱看来，正则表达式和SQL语句有一个共性，就是其在其所处的体系中是通式般的存在：正则表达式几乎可以在所有编程语言中进行使用，而SQL语句也可以在标准化关系数据库管理系统中进行使用。
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