简介 正则表达式(regular expression)是正则可以匹配文本片段的模式。最简单的表达正则表达式就是普通字符串,可以匹配其自身。模明笔比如,块简正则表达式 ‘hello’ 可以匹配字符串 ‘hello’。正则 要注意的表达是,正则表达式并不是模明笔一个程序,而是块简用于处理字符串的一种模式,如果你想用它来处理字符串,正则就必须使用支持正则表达式的表达工具,比如 Linux 中的模明笔 awk, sed, grep,或者编程语言 Perl,块简 Python, Java 等等。 正则表达式有多种不同的正则风格,下表列出了适用于 Python 或 Perl 等编程语言的表达部分元字符以及说明: re 模块 在 Python 中,我们可以使用内置的模明笔 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,比如,源码库为了匹配字符串 ‘python.org’,我们需要使用正则表达式 python\.org,而 Python 的字符串本身也用 \ 转义,所以上面的正则表达式在 Python 中应该写成 python\\.org,这会很容易陷入 \ 的困扰中,因此,我们建议使用 Python 的原始字符串,只需加一个 r 前缀,上面的正则表达式可以写成: rpython\.org re 模块提供了不少有用的函数,用以匹配字符串,比如: compile 函数 match 函数 search 函数 findall 函数 finditer 函数 split 函数 sub 函数 subn 函数 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) ***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: re.compile(pattern[, flag]) 其中,pattern 是一个字符串形式的正则表达式,flag 是一个可选参数,表示匹配模式,服务器租用比如忽略大小写,多行模式等。 下面,让我们看看例子。 import re # 将正则表达式编译成 Pattern 对象 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 search 方法 findall 方法 finditer 方法 split 方法 sub 方法 subn 方法 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云服务器头部。 当匹配成功时,返回一个 Match 对象,如果没有匹配上,则返回 None。 看看例子。 >>> 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 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***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***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***个分组匹配成功的子串 Hello >>> m.span(1) # 返回***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): 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() 再来看一个例子: # -*- coding: utf-8 -*- # 将正则表达式编译成 Pattern 对象 # 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 if m: # 使用 Match 获得分组信息 print matching string:,m.group() 执行结果: matching string: 123456 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) print result1 执行结果: [123456, 789] 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) print type(result_iter1) print result1... for m1 in result_iter1: # m1 是 Match 对象 print result2... for m2 in result_iter2: 执行结果: result1... matching string: 123456, position: (6, 12) matching string: 789, position: (13, 16) result2... matching string: 1, position: (3, 4) 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***分割次数,不指定将全部分割。 看看例子: import re p = re.compile(r[\s\,\;]+) 执行结果: [a, b, c, d] 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+)) def func(m): print p.sub(rhello world, s) # 使用 hello world 替换 hello 123 和 hello 456 print p.sub(r\2 \1, s) # 引用分组 print p.sub(func, s) 执行结果: hello world, hello world 123 hello, 456 hello hi 123, hi 456 subn 方法 subn 方法跟 sub 方法的行为类似,也用于替换。它的使用形式如下: subn(repl, string[, count]) 它返回一个元组: (sub(repl, string[, count]), 替换次数) 元组有两个元素,***个元素是使用 sub 方法的结果,第二个元素返回原字符串被替换的次数。 看看例子: import re p = re.compile(r(\w+) (\w+)) def func(m): print p.subn(rhello world, s) print p.subn(r\2 \1, s) print p.subn(func, s) 执行结果: (hello world, hello world, 2) (123 hello, 456 hello, 2) (hi 123, hi 456, 2) 其他函数 事实上,使用 compile 函数生成的 Pattern 对象的一系列方法跟 re 模块的多数函数是对应的,但在使用上有细微差别。 match 函数 match 函数的使用形式如下: re.match(pattern, string[, flags]): 其中,pattern 是正则表达式的字符串形式,比如 \d+, [a-z]+。 而 Pattern 对象的 match 方法使用形式是: match(string[, pos[, endpos]]) 可以看到,match 函数不能指定字符串的区间,它只能搜索头部,看看例子: import re m1 = re.match(r\d+, One12twothree34four) if m1: print matching string:,m1.group() else: m2 = re.match(r\d+, 12twothree34four) if m2: print matching string:, m2.group() else: 执行结果: m1 is: None search 函数 search 函数的使用形式如下: re.search(pattern, string[, flags]) search 函数不能指定字符串的搜索区间,用法跟 Pattern 对象的 search 方法类似。 findall 函数 findall 函数的使用形式如下: re.findall(pattern, string[, flags]) findall 函数不能指定字符串的搜索区间,用法跟 Pattern 对象的 findall 方法类似。 看看例子: import re print re.findall(r\d+, hello 12345 789) # 输出 finditer 函数 finditer 函数的使用方法跟 Pattern 的 finditer 方法类似,形式如下: re.finditer(pattern, string[, flags]) split 函数 split 函数的使用形式如下: re.split(pattern, string[, maxsplit]) sub 函数 sub 函数的使用形式如下: re.sub(pattern, repl, string[, count]) subn 函数 subn 函数的使用形式如下: re.subn(pattern, repl, string[, count]) 到底用哪种方式 从上文可以看到,使用 re 模块有两种方式: 使用 re.compile 函数生成一个 Pattern 对象,然后使用 Pattern 对象的一系列方法对文本进行匹配查找; 直接使用 re.match, re.search 和 re.findall 等函数直接对文本匹配查找; 下面,我们用一个例子展示这两种方法。 先看第 1 种用法: import re # 将正则表达式先编译成 Pattern 对象 print pattern.match(123, 123) print pattern.search(234, 234) 再看第 2 种用法: import re print re.match(r\d+, 123, 123) print re.search(r\d+, 234, 234) 如果一个正则表达式需要用到多次(比如上面的 \d+),在多种场合经常需要被用到,出于效率的考虑,我们应该预先编译该正则表达式,生成一个 Pattern 对象,再使用该对象的一系列方法对需要匹配的文件进行匹配;而如果直接使用 re.match, re.search 等函数,每次传入一个正则表达式,它都会被编译一次,效率就会大打折扣。 因此,我们推荐使用第 1 种用法。 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: # -*- coding: utf-8 -*- import re title = u你好,hello,世界 pattern = re.compile(ur[\u4e00-\u9fa5]+) 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] 贪婪匹配 在 Python 中,正则匹配默认是贪婪匹配(在少数语言中可能是非贪婪),也就是匹配尽可能多的字符。 比如,我们想找出字符串中的所有 div 块: import re content = aa pattern = re.compile(r print result 执行结果: [<div>test1</div>bb<div>test2</div>] 由于正则匹配是贪婪匹配,也就是尽可能多的匹配,因此,在成功匹配到***个 </div> 时,它还会向右尝试匹配,查看是否还有更长的可以成功匹配的子串。 如果我们想非贪婪匹配,可以加一个 ?,如下: import re content = aa pattern = re.compile(r print result 结果: [<div>test1</div>, <div>test2</div>] 小结 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); ***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; Python 的正则匹配默认是贪婪匹配。