正则表达式（Regular Expression）是字符串处理的常用工具，通常被用来检索、替换那些符合某个模式（Pattern）的文本。很多程序设计语言都支持正则表达式，像Perl、Java、C/C++。在 Python 中是通过标准库中的re 模块 提供对正则的支持。

一、正则表达式介绍

在使用 re 模块之前，先来了解一下正则表达式的基本语法。

1）用途

通过使用正则表达式，可以：

测试字符串内的模式。—— 例如，可以测试输入字符串，以查看字符串内是否出现电话号码模式或信用卡号码模式。这称为数据验证。
替换文本。—— 可以使用正则表达式来识别文档中的特定文本，完全删除该文本或者用其他文本替换它。
基于模式匹配从字符串中提取子字符串。—— 可以查找文档内或输入域内特定的文本。

2）语法

本文主要介绍正则的基本语法以及 re 模块的使用，不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请看其他教程。

下图列出了Python支持的一些正则表达式元字符和语法：

Python3标准库（二） re模块

3）贪婪模式与非贪婪模式

“贪婪模式”总是尝试匹配尽可能多的字符；“非贪婪模式”则相反，总是匹配尽可能少的字符。例如，用"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"。

二、使用 re 模块

下面我们开始来使用 re 模块。

1）编译正则表达式

re 模块提供了 re.compile() 函数将一个字符串编译成 pattern object，用于匹配或搜索。函数原型如下：

re.compile(pattern, flags=0)

re.compile() 还接受一个可选的参数 flag，用于指定正则匹配的模式。关于匹配模式，后面将会讲到。

p = re.compile('ab*', re.IGNORECASE)

2）反斜杠的困扰

在 python 的字符串中，\ 是被当做转义字符的。在正则表达式中，\ 也是被当做转义字符。这就导致了一个问题：如果你要匹配 \ 字符串，那么传递给 re.compile() 的字符串必须是"\\\\"。

由于字符串的转义，所以实际传递给 re.compile() 的是"\\"，然后再通过正则表达式的转义，"\\" 会匹配到字符"\"。这样虽然可以正确匹配到字符 \，但是很麻烦，而且容易漏写反斜杠而导致 Bug。那么有什么好的解决方案呢？

原始字符串很好的解决了这个问题，通过在字符串前面添加一个r，表示原始字符串，不让字符串的反斜杠发生转义。那么就可以使用r"\\"来匹配字符\了。

3）pattern object 执行匹配

一旦你编译得到了一个 pattern object，你就可以使用 pattern object 的方法或属性进行匹配了，下面列举几个常用的方法，更多请看这里。

regex.match(string[, pos[, endpos]])：

匹配从 pos 到 endpos 的字符子串的开头。匹配成功返回一个 match object，不匹配返回 None。
pos 的默认值是0，endpos 的默认值是 len(string)，所以默认情况下是匹配整个字符串的开头。

import re
pattern = re.compile("ar{1}")
print(pattern.match("army"))     # "ar"在开头，匹配成功
print(pattern.match("mary"))     # "ar"不在开头，匹配失败
print(pattern.match("mary", 1))  # "ar"不在开头，但在子串的开头

# 输出结果：
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='ar'>
# None
# <_sre.SRE_Match object; span=(1, 3), match='ar'>

regex.search(string[, pos[, endpos]])：

扫描整个字符串，并返回它找到的第一个匹配（Match object）。
和 regex.match() 一样，可以通过 pos 和 endpos 指定范围。

pattern = re.compile("ar{1}")
match = pattern.search("mary")   # search
print(match)

# 输出结果：
# <_sre.SRE_Match object; span=(1, 3), match='ar'>

regex.findall(string[, pos[, endpos]])：

找到所有匹配的子串，并返回一个 list 。
可选参数 pos 和 endpos 和上面一样。

pattern = re.compile(r"\d+")
lst = pattern.findall("abc1def2rst3xyz")   # findall
print(lst)

# 输出结果：
# ['1', '2', '3']

regex.finditer(string[, pos[, endpos]])：

找到所有匹配的子串，并返回由这些匹配结果（match object）组成的迭代器。
可选参数 pos 和 endpos 和上面一样。

pattern = re.compile(r"\d+")
p = pattern.finditer("abc1def2rst3xyz") 
for i in p:
    print(i)

# 输出结果：
# <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='1'>
# <_sre.SRE_Match object; span=(7, 8), match='2'>
# <_sre.SRE_Match object; span=(11, 12), match='3'>

4）match object 获取结果

在上面讲到，通过 pattern object 的方法（除 findall 外）进行匹配得到的返回结果都是 match object。每一个 match object 都包含了匹配到的相关信息，比如，起始位置、匹配到的子串。那么，我们如何从 match object 中提取这些信息呢？

match object 提供了一些方法，下面列举几个常用的方法，更多请看这里。

match.group([group1, ...])：

返回 match object 中的字符串。
每一个 ( ) 都是一个分组，分组编号从1开始，从左往右，每遇到一个左括号，分组编号+1。
组 0 总是存在的，它就是整个表达式。
没有参数时，group1默认为0，这时返回整个匹配到的字符串。
指定一个参数（整数）时，返回该分组匹配到的字符串。
指定多个参数时，返回由那几个分组匹配到的字符串组成的 tuple。

pattern = re.compile(r"(\w+) (\w+)")
m = pattern.match("Kobe Bryant, Lakers")
print(m)               # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 11), match='Kobe Bryant'>
print(m.group())       # Kobe Bryant
print(m.group(1))      # Kobe
print(m.group(2))      # Bryant
print(m.group(1, 2))   # ('Kobe', 'Bryant')

match.groups()：

返回由所有分组匹配到的字符串组成的 tuple。

>>> m = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")
>>> m.groups()
('24', '1632')

match.start([group])：

没有参数时，返回匹配到的字符串的起始位置。
指定参数（整数）时，返回该分组匹配到的字符串的起始位置。

pattern = re.compile(r"(\w+) (\w+)")
m = pattern.match("Kobe Bryant, Lakers")
print(m.start())       # 0
print(m.start(2))      # 5

match.end([group])：

没有参数时，返回匹配到的字符串的结束位置。
指定参数（整数）时，返回该分组匹配到的字符串的结束位置。

pattern = re.compile(r"(\w+) (\w+)")
m = pattern.match("Kobe Bryant, Lakers")
print(m.end())       # 11
print(m.end(1))      # 4

match.span([group])：

返回一个二元 tuple 表示匹配到的字符串的范围，即 (start, end)。
指定参数时，返回该分组匹配到的字符串的 (start, end)。

pattern = re.compile(r"(\w+) (\w+)")
m = pattern.match("Kobe Bryant, Lakers")
print(m.span())     # (0, 11)
print(m.span(2))    # (5, 11)

5）模块级别的函数

上面讲到的函数都是对象的方法，要使用它们必须先得到相应的对象。本节将介绍一些Module-Level Functions，比如 match()，search()，findall() 等等。你不需要创建一个 pattern object 就可以直接调用这些函数。

re.compile(pattern, flags=0)：上面已经介绍过。

re.match(pattern, string, flags=0)：

pattern = re.compile(r"(\w+) (\w+)")
m = pattern.match("Kobe Bryant, Lakers")
# 相当于
m = re.match(r"(\w+) (\w+)","Kobe Bryant, Lakers")

re.search(pattern, string, flags=0)：

pattern = re.compile(r"(\w+) (\w+)")
m = pattern.search("Kobe Bryant, Lakers")
# 相当于
m = re.search(r"(\w+) (\w+)","Kobe Bryant, Lakers")

re.findall(pattern, string, flags=0)：与上面类似。

re.finditer(pattern, string, flags=0)：与上面类似。

6）编译标志（匹配模式）

在讲 re.compile() 函数时，曾说到该函数还接受可选的第二个参数，用以设置匹配模式。可选的匹配模式有：

re.IGNORECASE：忽略大小写，同 re.I。
re.MULTILINE：多行模式，改变^和$的行为，同 re.M。
re.DOTALL：点任意匹配模式，让'.'可以匹配包括'\n'在内的任意字符，同 re.S。
re.LOCALE：使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定，同 re.L。
re.ASCII：使 \w \W \b \B \s \S 只匹配 ASCII 字符，而不是 Unicode 字符，同 re.A。
re.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。主要是为了让正则表达式更易读，同re.X。例如，以下两个正则表达式是等价的：

a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                   \.    # the decimal point
                   \d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")

三、修改字符串

第二部分讲的是字符串的匹配和搜索，但是并没有改变字符串。下面就讲一下可以改变字符串的操作。

1）分割字符串

split()函数在匹配的地方将字符串分割，并返回一个 list。同样的，re 模块提供了两种 split 函数，一个是 pattern object 的方法，一个是模块级的函数。

regex.split(string, maxsplit=0)：

maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

pattern = re.compile(r"[A-Z]+")
m = pattern.split("abcDefgHijkLmnoPqrs")
print(m)

# 输出结果：
# ['abc', 'efg', 'ijk', 'mno', 'qrs']

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)：

模块级函数，功能与 regex.split() 相同。
flags用于指定匹配模式。

m = re.split(r"[A-Z]+","abcDefgHijkLmnoPqrs")
print(m)

# 输出结果：
# ['abc', 'efg', 'ijk', 'mno', 'qrs']

2）搜索与替换

另一个常用的功能是找到所有的匹配，并把它们用不同的字符串替换。re 模块提供了sub()和subn()来实现替换的功能，而它们也分别有自己两个不同版本的函数。

regex.sub(repl, string, count=0)：

使用 repl 替换 string 中每一个匹配的子串，返回替换后的字符串。若找不到匹配，则返回原字符串。
repl 可以是一个字符串，也可以是一个函数。
当repl是一个字符串时，任何在其中的反斜杠都会被处理。
当repl是一个函数时，这个函数应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换。
count 用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

def fun(m):
    return m.group().upper()

pattern = re.compile(r"like", re.I)
s1 = pattern.sub(r"love", "I like you, do you like me?")
s2 = pattern.sub(fun, "I like you, do you like me?")
print(s1)
print(s2)

# 输出结果：
# I love you, do you love me?
# I LIKE you, do you LIKE me?

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：

模块级函数，与 regex.sub() 函数功能相同。
flags 用于指定匹配模式。

regex.subn(repl, string, count=0)：

同 sub()，只不过返回值是一个二元 tuple，即(sub函数返回值, 替换次数)。

re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：

模块级函数，功能同 regex.subn()。

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