Python 的 re 模块
在 Python 中,我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
有一点需要特别注意的是,正则表达式使用 对特殊字符进行转义,所以如果我们要使用原始字符串,只需加一个 r 前缀,示例:
r'chuanzhiboke\t\.\tpython'
re 模块的一般使用步骤如下:
-
使用
compile()
函数将正则表达式的字符串形式编译为一个Pattern
对象 -
通过
Pattern
对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,获得匹配结果,一个 Match 对象。 - 最后使用
Match
对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他的操作
compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式,生成一个 Pattern 对象,它的一般使用形式如下:
import re # 将正则表达式编译成 Pattern 对象 pattern = re.compile(r'\d+')
在上面,我们已将一个正则表达式编译成 Pattern 对象,接下来,我们就可以利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。
Pattern 对象的一些常用方法主要有:
- match 方法:从起始位置开始查找,一次匹配
- search 方法:从任何位置开始查找,一次匹配
- findall 方法:全部匹配,返回列表
- finditer 方法:全部匹配,返回迭代器
- split 方法:分割字符串,返回列表
- sub 方法:替换
match 方法
match 方法用于查找字符串的头部(也可以指定起始位置),它是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下:
match(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。因此,当你不指定 pos 和 endpos 时,match 方法默认匹配字符串的头部。
当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。
>>> import re >>> pattern = re.compile(r'\d+') # 用于匹配至少一个数字 >>> m = pattern.match('one12twothree34four') # 查找头部,没有匹配 >>> print m None >>> m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配,没有匹配 >>> print m None >>> m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配,正好匹配 >>> print m # 返回一个 Match 对象 <_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0> >>> m.group(0) # 可省略 0 '12' >>> m.start(0) # 可省略 0 3 >>> m.end(0) # 可省略 0 5 >>> m.span(0) # 可省略 0 (3, 5)
在上面,当匹配成功时返回一个 Match 对象,其中:
-
group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串,当要获得整个匹配的子串时,可直接使用 group() 或 group(0);
-
start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置(子串第一个字符的索引),参数默认值为 0;
- end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置(子串最后一个字符的索引+1),参数默认值为 0;
- span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。
再看看一个例子:
>>> import re >>> pattern = re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)', re.I) # re.I 表示忽略大小写 >>> m = pattern.match('Hello World Wide Web') >>> print m # 匹配成功,返回一个 Match 对象 <_sre.SRE_Match object at 0x10bea83e8> >>> m.group(0) # 返回匹配成功的整个子串 'Hello World' >>> m.span(0) # 返回匹配成功的整个子串的索引 (0, 11) >>> m.group(1) # 返回第一个分组匹配成功的子串 'Hello' >>> m.span(1) # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引 (0, 5) >>> m.group(2) # 返回第二个分组匹配成功的子串 'World' >>> m.span(2) # 返回第二个分组匹配成功的子串 (6, 11) >>> m.groups() # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...) ('Hello', 'World') >>> m.group(3) # 不存在第三个分组 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: no such group
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search 方法
search 方法用于查找字符串的任何位置,它也是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果,它的一般使用形式如下:
search(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。
当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。
让我们看看例子:
>>> import re >>> pattern = re.compile('\d+') >>> m = pattern.search('one12twothree34four') # 这里如果使用 match 方法则不匹配 >>> m <_sre.SRE_Match object at 0x10cc03ac0> >>> m.group() '12' >>> m = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30) # 指定字符串区间 >>> m <_sre.SRE_Match object at 0x10cc03b28> >>> m.group() '34' >>> m.span() (13, 15)
再来看一个例子:
# -*- coding: utf-8 -*- import re # 将正则表达式编译成 Pattern 对象 pattern = re.compile(r'\d+') # 使用 search() 查找匹配的子串,不存在匹配的子串时将返回 None # 这里使用 match() 无法成功匹配 m = pattern.search('hello 123456 789') if m: # 使用 Match 获得分组信息 print 'matching string:',m.group() # 起始位置和结束位置 print 'position:',m.span()
执行结果:
matching string: 123456
position: (6, 12)
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findall 方法
上面的 match 和 search 方法都是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回。然而,在大多数时候,我们需要搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。
findall 方法的使用形式如下:
findall(string[, pos[, endpos]])
其中,string 是待匹配的字符串,pos 和 endpos 是可选参数,指定字符串的起始和终点位置,默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。
findall 以列表形式返回全部能匹配的子串,如果没有匹配,则返回一个空列表。
看看例子:
import re pattern = re.compile(r'\d+') # 查找数字 result1 = pattern.findall('hello 123456 789') result2 = pattern.findall('one1two2three3four4', 0, 10) print result1 print result2
执行结果:
['123456', '789']
['1', '2']
再先看一个栗子:
# re_test.py import re #re模块提供一个方法叫compile模块,提供我们输入一个匹配的规则 #然后返回一个pattern实例,我们根据这个规则去匹配字符串 pattern = re.compile(r'\d+\.\d*') #通过partten.findall()方法就能够全部匹配到我们得到的字符串 result = pattern.findall("123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15") #findall 以 列表形式 返回全部能匹配的子串给result for item in result: print item
运行结果:
123.141593 3.15
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finditer 方法
finditer 方法的行为跟 findall 的行为类似,也是搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match 对象)的迭代器。
看看例子:
# -*- coding: utf-8 -*- import re pattern = re.compile(r'\d+') result_iter1 = pattern.finditer('hello 123456 789') result_iter2 = pattern.finditer('one1two2three3four4', 0, 10) print type(result_iter1) print type(result_iter2) print 'result1...' for m1 in result_iter1: # m1 是 Match 对象 print 'matching string: {}, position: {}'.format(m1.group(), m1.span()) print 'result2...' for m2 in result_iter2: print 'matching string: {}, position: {}'.format(m2.group(), m2.span())
执行结果:
<type 'callable-iterator'>
<type 'callable-iterator'>
result1...
matching string: 123456, position: (6, 12)
matching string: 789, position: (13, 16)
result2...
matching string: 1, position: (3, 4)
matching string: 2, position: (7, 8)
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split 方法
split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下:
split(string[, maxsplit])
其中,maxsplit 用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。
看看例子:
import re p = re.compile(r'[\s\,\;]+') print p.split('a,b;; c d')
执行结果:
['a', 'b', 'c', 'd']
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sub 方法
sub 方法用于替换。它的使用形式如下:
sub(repl, string[, count])
其中,repl 可以是字符串也可以是一个函数:
-
如果 repl 是字符串,则会使用 repl 去替换字符串每一个匹配的子串,并返回替换后的字符串,另外,repl 还可以使用 id 的形式来引用分组,但不能使用编号 0;
-
如果 repl 是函数,这个方法应当只接受一个参数(Match 对象),并返回一个字符串用于替换(返回的字符串中不能再引用分组)。
- count 用于指定最多替换次数,不指定时全部替换。
看看例子:
import re p = re.compile(r'(\w+) (\w+)') # \w = [A-Za-z0-9] s = 'hello 123, hello 456' print p.sub(r'hello world', s) # 使用 'hello world' 替换 'hello 123' 和 'hello 456' print p.sub(r'\2 \1', s) # 引用分组 def func(m): return 'hi' + ' ' + m.group(2) print p.sub(func, s) print p.sub(func, s, 1) # 最多替换一次
执行结果:
hello world, hello world
123 hello, 456 hello
hi 123, hi 456
hi 123, hello 456
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匹配中文
在某些情况下,我们想匹配文本中的汉字,有一点需要注意的是,中文的 unicode 编码范围 主要在 [u4e00-u9fa5],这里说主要是因为这个范围并不完整,比如没有包括全角(中文)标点,不过,在大部分情况下,应该是够用的。
假设现在想把字符串 title = u'你好,hello,世界' 中的中文提取出来,可以这么做:
import re title = u'你好,hello,世界' pattern = re.compile(ur'[\u4e00-\u9fa5]+') result = pattern.findall(title) print result
注意到,我们在正则表达式前面加上了两个前缀 ur,其中 r 表示使用原始字符串,u 表示是 unicode 字符串。
执行结果:
[u'\u4f60\u597d', u'\u4e16\u754c']
注意:贪婪模式与非贪婪模式
- 贪婪模式:在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配 ( * );
- 非贪婪模式:在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配 ( ? );
- Python里数量词默认是贪婪的。
示例一 : 源字符串:abbbc
- 使用贪婪的数量词的正则表达式
ab*
,匹配结果: abbb。*
决定了尽可能多匹配 b,所以a后面所有的 b 都出现了。
- 使用非贪婪的数量词的正则表达式
ab*?
,匹配结果: a。即使前面有
*
,但是?
决定了尽可能少匹配 b,所以没有 b。
示例二 : 源字符串:aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc
-
使用贪婪的数量词的正则表达式:
<div>.*</div>
-
匹配结果:
<div>test1</div>bb<div>test2</div>
这里采用的是贪婪模式。在匹配到第一个“
</div>
”时已经可以使整个表达式匹配成功,但是由于采用的是贪婪模式,所以仍然要向右尝试匹配,查看是否还有更长的可以成功匹配的子串。匹配到第二个“</div>
”后,向右再没有可以成功匹配的子串,匹配结束,匹配结果为“<div>test1</div>bb<div>test2</div>
”
-
使用非贪婪的数量词的正则表达式:
<div>.*?</div>
-
匹配结果:
<div>test1</div>
正则表达式二采用的是非贪婪模式,在匹配到第一个“
</div>
”时使整个表达式匹配成功,由于采用的是非贪婪模式,所以结束匹配,不再向右尝试,匹配结果为“<div>test1</div>
”。