Python模块学习 ---- re 正则表达式

时间:2021-08-20 22:28:38

正则表达式中特殊的符号:

"."  表任意字符
"^ " 表string起始
"$" 表string 结束
“*” “+” “?”  跟在字符后面表示,0个——多个, 1个——多个, 0个或者1个
*?, +?, ??  符合条件的情况下,匹配的尽可能少//限制*,+,?匹配的贪婪性
{m} 匹配此前的字符,重复m次
{m,n} m到n次,m,n可以省略

举个例子 ‘a.*b’ 表示a开始,b结束的任意字符串
a{5}  匹配连续5个a

[]  表一系列字符  [abcd] 表a,b,c,d  [^a] 表示非a
|  A|B 表示A或者B , AB为任意的正则表达式  另外|是非贪婪的如果A匹配,则不找B
(…)  这个括号的作用要结合实例才能理解, 用于提取信息

/d  [0-9]
/D  非 /d
/s  表示空字符
/S  非空字符
/w  [a-zA-Z0-9_]
/W  非 /w

一:re的几个函数

1: compile(pattern, [flags])
    根据正则表达式字符串 pattern 和可选的flags 生成正则表达式 对象
   
    生成正则表达式 对象(见二)
   
    其中flags有下面的定义:
    I  表示大小写忽略
    L  使一些特殊字符集,依赖于当前环境        
    M  多行模式 使 ^ $ 匹配除了string开始结束外,还匹配一行的开始和结束
    S  “.“ 匹配包括‘/n’在内的任意字符,否则 . 不包括‘/n’ 
    U  Make /w, /W, /b, /B, /d, /D, /s and /S dependent on the Unicode character properties database   
    X 这个主要是表示,为了写正则表达式,更可毒,会忽略一些空格和#后面的注释
   
    其中S比较常用,
    应用形式如下
    import re
    re.compile(……,re.S)
   
2: match(pattern,string,[,flags])
    让string匹配,pattern,后面分flag同compile的参数一样
    返回MatchObject 对象(见三)
   
3: split( pattern, string[, maxsplit = 0])
    用pattern 把string 分开
    >>> re.split('/W+', 'Words, words, words.')
    ['Words', 'words', 'words', '']
    括号‘()’在pattern内有特殊作用,请查手册
   
4:findall( pattern, string[, flags])
   比较常用,
   从string内查找不重叠的符合pattern的表达式,然后返回list列表
  
5:sub( pattern, repl, string[, count])
   repl可以时候字符串,也可以式函数
   当repl是字符串的时候,
   就是把string 内符合pattern的子串,用repl替换了
  
   当repl是函数的时候,对每一个在string内的,不重叠的,匹配pattern
   的子串,调用repl(substring),然后用返回值替换substring
  
   >>> re.sub(r'def/s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)/s*/(/s*/):',
   ...        r'static PyObject*/npy_/1(void)/n{',
   ...        'def myfunc():')
   'static PyObject*/npy_myfunc(void)/n{'
  
  
   >>> def dashrepl(matchobj):
   ...     if matchobj.group(0) == '-': return ' '
   ...     else: return '-'
   >>> re.sub('-{1,2}', dashrepl, 'pro----gram-files')
   'pro--gram files'
 
二:正则表达式对象 (Regular Expression Objects )
  
    产生方式:通过 re.compile(pattern,[flags])回
   
    match( string[, pos[, endpos]]) ;返回string[pos,endpos]匹配
    pattern的MatchObject(见三)
   
    split( string[, maxsplit = 0])
    findall( string[, pos[, endpos]])  
    sub( repl, string[, count = 0])
    这几个函数和re模块内的相同,只不过是调用形式有点差别
   
    re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数,功能相同,但同一程序如果
    多次用的这些函数功能,正则表达式对象的几个函数效率高些
   
三:matchobject

    通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回
   
    该对象有如下方法和属性:
   
    方法:
    group( [group1, ...])
    groups( [default])
    groupdict( [default])
    start( [group])
    end( [group])
   
    说明这几个函数的最好方法,就是举个例子
   
    matchObj = re.compile(r"(?P<int>/d+)/.(/d*)")
    m = matchObj.match('3.14sss')
    #m = re.match(r"(?P<int>/d+)/.(/d*)", '3.14sss')
   
    print m.group()
    print m.group(0)
    print m.group(1)
    print m.group(2)
    print m.group(1,2)
   
    print m.group(0,1,2)
    print m.groups()
    print m.groupdict()
   
    print m.start(2)   
    print m.string
 
  输出如下:   
    3.14              
    3.14              
    3                 
    14                
    ('3', '14')       
    ('3.14', '3', '14')
    ('3', '14')       
    {'int': '3'}      
    2                 
    3.14sss
   
    所以group() 和group(0)返回,匹配的整个表达式的字符串
    另外group(i)  就是正则表达式中用第i个“()” 括起来的匹配内容
    ('3.14', '3', '14')最能说明问题了。