我们在面对生物数据,比如序列信息(比如碱基序列、氨基酸序列等)的时候, 会时常要问,这其中是否包含着且含有多少某种已知的模式,一段DNA中是否包含转录起始特征TATA box、一段RNA中是否包含某种lncRNA、一段肽链中是否包含锌指结构等等;另一方面,我们在操作数据时,会时常遇到诸如把某个字符(对象)换成另一种字符(对象)的替换操作,而其本质还是如何搜索符合某种(替换)模式的对象。
在这些几乎天天都可以碰到的模式匹配/搜索问题中,正则表达式就是一把解决问题的利剑!
在Python的re模块中,常用的有四个方法(match、search、findall、finditer)都可以用于匹配字符串,今天我们先来了解一下re.match()。
re.match()必须从字符串开头匹配!match方法尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none。主要参数如下:
re.match(pattern, string, flags=0)
# pattern 匹配的正则表达式
# string 要匹配的字符串
# flags 标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等
基础用法
举个栗子来理解一下它的用法:
import re
print(re.match('dxy', 'dxy.com')) # 在起始位置匹配print(re.match('dxy', 'dxy.com').span()) # 在起始位置匹配print(re.match('dxy', 'www.dxy.com')) # 不在起始位置匹配运行结果:
(0, 3)
None
从例子中我们可以看出,re.match()方法返回一个匹配的对象,而不是匹配的内容。通过调用span()可以获得匹配结果的位置。而如果从起始位置开始没有匹配成功,即便其他部分包含需要匹配的内容,re.match()也会返回None。
分组捕获
一般一个小括号括起来就是一个捕获组。我们可以使用group()来提取每组匹配到的字符串。
group()会返回一个包含所有小组字符串的元组,从 0 到 所含的小组号。
0:表示正则表达式中符合条件的字符串。
1:表示正则表达式中符合条件的字符串中的第一个() 中的字符串。
2:表示正则表达式中符合条件的字符串中的第二个() 中的字符串。
以此类推....
直接调用groups()则直接返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。
再举一个栗子:
import re
msg = 'name:Alice,age:6'
obj = re.match('name:(\w+),age:(\d+)', msg)
print(obj.group(0)) # name:Alice,age:6 原始字符
print(obj.group(1)) # Alice 第一匹配
print(obj.group(2)) # 6
print(obj.groups()) # ('Alice', '6')
运行结果:
name:Alice,age:6
Alice
6
('Alice', '6')