一、简介
正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。
1.1、不同匹配规则下的效率
import re
import timeit
print(timeit.timeit(setup='''import re; reg = re.compile('<(?P<tagname>\w*)>.*</(?P=tagname)>')''', stmt='''reg.match('<h1>xxx</h1>')''', number=1000000))
print(timeit.timeit(setup='''import re''', stmt='''re.match('<(?P<tagname>\w*)>.*</(?P=tagname)>', '<h1>xxx</h1>')''', number=1000000))
输出结果：
0.6219121725501264
1.3752913932349302
可以看到第一种规则比第二种规则要快的多，所有一般在写的时候建议用第一种，即：先定义一个正则对象，然后再用正则对象进行匹配
二、正则表达式中常用的字符含义
2.1、普通字符和11个元字符：
| 普通字符 |
匹配自身
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abc
|
abc
|
|
.
|
匹配任意除换行符"\n"外的字符(在DOTALL模式中也能匹配换行符 |
a.c
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abc
|
|
\
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转义字符，使后一个字符改变原来的意思
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a\.c;a\\c
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a.c;a\c
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|
*
|
匹配前一个字符0或多次
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abc*
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ab;abccc
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|
+
|
匹配前一个字符1次或无限次
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abc+
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abc;abccc
|
|
?
|
匹配一个字符0次或1次
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abc?
|
ab;abc
|
|
^
|
匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头 | ^abc |
abc
|
|
$
|
匹配字符串末尾，在多行模式中匹配每一行的末尾 | abc$ |
abc
|
| | | 或。匹配|左右表达式任意一个，从左到右匹配，如果|没有包括在()中，则它的范围是整个正则表达式 |
abc|def
|
abc
def
|
| {} | {m}匹配前一个字符m次，{m,n}匹配前一个字符m至n次，若省略n，则匹配m至无限次 |
ab{1,2}c
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abc
abbc
|
|
[]
|
字符集。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，如[abc]或[a-c]。[^abc]表示取反，即非abc。 所有特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含义。用\反斜杠转义恢复特殊字符的特殊含义。 |
a[bcd]e
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abe
ace
ade
|
|
()
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被括起来的表达式将作为分组，从表达式左边开始没遇到一个分组的左括号“（”，编号+1. 分组表达式作为一个整体，可以后接数量词。表达式中的|仅在该组中有效。 |
(abc){2} a(123|456)c |
abcabc
a456c
|
这里需要强调一下反斜杠\的作用：
- 反斜杠后边跟元字符去除特殊功能（即将特殊字符转义成普通字符）
- 反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能（即预定义字符）
- 引用序号对应的字组所匹配的字符串
a=re.search(r'(tina)(fei)haha\2','tinafeihahafei tinafeihahatina').group() print(a) 结果： tinafeihahafei
2.2、预定义字符集（可以写在字符集[...]中）
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\d
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数字:[0-9] |
a\bc
|
a1c
|
|
\D
|
非数字:[^\d] |
a\Dc
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abc
|
|
\s
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匹配任何空白字符:[<空格>\t\r\n\f\v] |
a\sc
|
a c
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| \S | 非空白字符:[^\s] |
a\Sc
|
abc
|
|
\w
|
匹配包括下划线在内的任何字字符:[A-Za-z0-9_] |
a\wc
|
abc
|
|
\W
|
匹配非字母字符，即匹配特殊字符 |
a\Wc
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a c
|
|
\A
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仅匹配字符串开头,同^ | \Aabc |
abc
|
|
\Z
|
仅匹配字符串结尾，同$ |
abc\Z
|
abc
|
|
\b
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匹配\w和\W之间，即匹配单词边界匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 |
\babc\b a\b!bc |
空格abc空格 a!bc |
|
\B
|
[^\b] |
a\Bbc
|
abc
|
这里需要强调一下\b的单词边界的理解：
w = re.findall('\btina','tian tinaaaa')
print(w)
s = re.findall(r'\btina','tian tinaaaa')
print(s)
v = re.findall(r'\btina','tian#tinaaaa')
print(v)
a = re.findall(r'\btina\b','tian#tina@aaa')
print(a)
执行结果如下：
[]
['tina']
['tina']
['tina']
2.3、特殊分组用法：
|
(?P<name>)
|
分组，除了原有的编号外再指定一个额外的别名 | (?P<id>abc){2} |
abcabc
|
|
(?P=name)
|
引用别名为<name>的分组匹配到字符串 | (?P<id>\d)abc(?P=id) |
1abc1
5abc5
|
|
\<number>
|
引用编号为<number>的分组匹配到字符串 | (\d)abc\1 |
1abc1
5abc5
|
三、re模块中常用功能函数
3.1、compile()
编译正则表达式模式，返回一个对象的模式。（可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一点效率。）
格式：
re.compile(pattern,flags=0)
pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。常用的flags有：
| 标志 |
含义
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re.S(DOTALL)
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使.匹配包括换行在内的所有字符 |
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re.I（IGNORECASE）
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使匹配对大小写不敏感
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|
re.L（LOCALE）
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做本地化识别（locale-aware)匹配，法语等
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re.M(MULTILINE)
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多行匹配，影响^和$
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re.X(VERBOSE)
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该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解
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re.U
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根据Unicode字符集解析字符，这个标志影响\w,\W,\b,\B
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import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'\w*oo\w*')
print(rr.findall(tt)) #查找所有包含'oo'的单词
执行结果如下：
['good', 'cool']
3.2、match()
决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配。//注：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'$'
格式：
re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match('com','comwww.runcomoob').group())
print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group())
执行结果如下：
com
com
3.3、search()
格式：
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。
print(re.search('\dcom','www.4comrunoob.5com').group()) 执行结果如下： 4com
*注：match和search一旦匹配成功，就是一个match object对象，而match object对象有以下方法：
- group() 返回被 RE 匹配的字符串
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
- group() 返回re整体匹配的字符串，可以一次输入多个组号，对应组号匹配的字符串
a. group（）返回re整体匹配的字符串，
b. group (n,m) 返回组号为n，m所匹配的字符串，如果组号不存在，则返回indexError异常
c.groups（）groups() 方法返回一个包含正则表达式中所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号，通常groups()不需要参数，返回一个元组，元组中的元就是正则表达式中定义的组。
import re a = "123abc456" print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整体 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456
###group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。###
3.4、findall()
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
格式：
re.findall(pattern, string, flags=0)
p = re.compile(r'\d+') print(p.findall('o1n2m3k4')) 执行结果如下： ['1', '2', '3', '4']
示例：
import re tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..." rr = re.compile(r'\w*oo\w*') print(rr.findall(tt)) print(re.findall(r'(\w)*oo(\w)',tt))#()表示子表达式 执行结果如下： ['good', 'cool'] [('g', 'd'), ('c', 'l')]
3.5、finditer()
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。找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
格式：
re.finditer(pattern, string, flags=0)
iter = re.finditer(r'\d+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...') for i in iter: print(i) print(i.group()) print(i.span()) 执行结果如下： <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='12'> 12 (0, 2) <_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match='44'> 44 (8, 10) <_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match='11'> 11 (24, 26) <_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match='10'> 10 (31, 33)
3.6、split()
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r'\s+', text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
格式：
re.split(pattern, string[, maxsplit])
maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5')) 执行结果如下： ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']
3.7、sub()
使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
格式：
re.sub(pattern, repl, string, count)
import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r'\s+', '-', text))
执行结果如下：
JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
其中第二个函数是替换后的字符串；本例中为'-'
第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。
re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。
如：re.sub(r'\s', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0)；将字符串中的空格' '替换为'[ ]'
import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." print(re.sub(r'\s+', lambda m:'['+m.group(0)+']', text,0)) 执行结果如下： JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...
3.8、subn()
返回替换次数
格式：
subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
print(re.subn('[1-2]','A','123456abcdef')) print(re.sub("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C')) print(re.subn("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C')) 执行结果如下： ('AA3456abcdef', 2) I have A, I have B ,I have C ('I have A, I have B ,I have C', 3)
四、一些注意点
4.1、re.match与re.search与re.findall的区别：
re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
a=re.search('[\d]',"abc33").group() print(a) p=re.match('[\d]',"abc33") print(p) b=re.findall('[\d]',"abc33") print(b) 执行结果： 3 None ['3', '3']
4.2、贪婪匹配与非贪婪匹配
*?,+?,??,{m,n}? 前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加?号使其变成惰性匹配
a = re.findall(r"a(\d+?)",'a23b') print(a) b = re.findall(r"a(\d+)",'a23b') print(b) 执行结果： ['2'] ['23']a = re.match('<(.*)>','<H1>title<H1>').group() print(a) b = re.match('<(.*?)>','<H1>title<H1>').group() print(b) 执行结果： <H1>title<H1> <H1>a = re.findall(r"a(\d+)b",'a3333b') print(a) b = re.findall(r"a(\d+?)b",'a3333b') print(b) 执行结果如下： ['3333'] ['3333'] ####################### 这里需要注意的是如果前后均有限定条件的时候，就不存在什么贪婪模式了，非匹配模式失效。
4.3、用flags时遇到的小坑
print(re.split('a','1A1a2A3',re.I))#输出结果并未能区分大小写 这是因为re.split(pattern，string，maxsplit,flags)默认是四个参数，当我们传入的三个参数的时候，
系统会默认re.I是第三个参数，所以就没起作用。如果想让这里的re.I起作用，写成flags=re.I即可。
五、正则的小实践
5.1、匹配电话号码
p = re.compile(r'\d{3}-\d{6}') print(p.findall('010-628888'))
5.2、匹配IP
re.search(r"(([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5]\.)","192.168.1.1")