本文引至: 正则模块

与正则最相关的应该算是字符串, 但是,在内置的py的str类型中, 并没有内置的正则方法. 我们可以看一下str的基本方法:
str
我觉得最有用的,应该算find,len,split,join 这4个方法了. 但对于字符串操作来说, 这简直too too simple. 所以, py提供了我们一个Re 模块, 来帮助我们使用正则对字符串进行相关操作. 另外, py中的正则是perl-like 所以, 支持的正则的特性比js多很多.

使用Re

首先, 我们需要导入正则模块.

import re

我们可以使用dir(re) 来查看里面主要有哪些方法. 或者你可以直接查阅python官网. 这样, 我们就可以使用相关的正则方法了.
在正式使用方法之前, 我们得学习一下, 如果在py中写正则. 因为py不同于其他语言使用// (slashes) 作为正则标识符, py使用r 作为正则表达式的flag.

# js中
/\d+/
# py中
r"\d+"

接下来, 我们会边介绍re模块的同时, 简单说明一下,python的正则语法.

match

match 用来找到string中被pattern 匹配的部分.
基本的syntax:

re.match(pattern, string, flags=0)

  • pattern: 正则表达式

  • string: 被匹配的字符串

  • flags: 用来表示正则匹配的模式, 比如忽略大小写, 全局匹配等

match 返回的是 re 自定义的match object. 当然, 如果没有匹配到的话, 则会返回None. 我们看个demo:

reg = re.match(r"\w", "wa");
# 加上flag: re.I -> 忽略大小写
reg = re.match(r"\w", "wa",re.I);

如果匹配到了, 我们该怎么从里面获得我们想要的呢?
很简单: match object 上面自带了两个方法: group和groups

  • group(num=0): 用来返回匹配到的内容,0返回的是全部匹配到的内容. 从1开始是返回通过(...)匹配到的内容

  • groups() : 返回所有通过(...)匹配到的子内容, 并且放在tuple 当中.

reg = re.match(r"\w", "w1a",re.I);
print(reg.group(0)) # 返回 w

reg = re.match(r"\b\w*\b(\s\b\w*\b)", "Cats are smarter than dogs");

print(reg.group(0)) # Cats are
print(reg.group(1)) # are
print(reg.groups()) # (' are',)

还有一个常用的方法是search. 目前并不知道, 他和match的区别在哪里.

search

search 方法用来查找第一个正则匹配到的str内容. 同样,如果匹配到,他也会返回match Object. 如果没有匹配到, 则会返回None. 所以, 他的match上的方法和上面是一样的

不过, 实际上两者还是有区别的。 根据官方的介绍, match 只能从string的开头部分开始匹配, 而search则可以从任何一个位置开始匹配. 相当于:

  • match 默认就是r"^xxxx" 酱汁.

  • search则和javascript中的/\w+/g 全局匹配类似.

具体看一个demo吧:

search = re.search(r"123", "aresmarter12323handogs");
match = re.match(r"123", "aresmarter12323handogs")
print(search.group()) # Cats are
print(match.group()) # AttributeError

使用match来说, 这一点就比较尴尬了.

sub

该方法是将匹配到的str 部分使用 指定字符串替代. 实际上, 和python的replace方法一样. 只是他是使用正则进行匹配的:
syntax:

re.sub(pattern, repl, string, max=0)

  • pattern: 正则表达式

  • repl: 就是replace 用来替代的字符串

  • string: 目标字符串

  • max: 替换次数.为0 则默认不替换, 为1则表示替换一处

看示例吧, 清楚一点

reg = re.sub(r"\d+","", "remove digital from xxx123xxx123xx");
print(reg) # remove digital from xxxxxxxx

reg = re.sub(r"\d+","", "remove digital from xxx123xxx123xx",1);
print(reg) # remove digital from xxxxxx123xx

compile

这是python提供的一个parse regexp 的方法函数. 实际上, 是为了更好的复用正则. 比如, 我有一处正则, 但是,我想多次用的话, 在没有compile的情况下, 就只能copy了. 这实际上和javascript中的 RegExp 对象是一个道理. 并且, 该方法上挂载了,所有依赖正则的方法, 也就是说, 需要输入pattern的地方,都可以直接使用dot来调用.
基本格式为:

re.compile(pattern, flags=0)

看个demo吧:

getDigital = re.compile(r'\d+',re.I)
a_str = 'remove digital from xxxxxx123xx'
removeDigital = getDigital.sub('',a_str)
print(removeDigital) # remove digital from xxxxxxxx

看情况用吧

findall

从上面的match和search开始,我就觉得很有必要吧findall 提出来, 因为, 该方法比match和search来说更常见. 按照使用频率我们可以排序:

  • findall > search > match

findall的作用就是, 全局匹配.
格式为:

re.findall(pattern, string, flags=0)

他返回的内容并不是match object, 而是一个list, 用来表示在整个string中, 被pattern 匹配到的内容.
(和match差不了多少)
看一下demo:

get_digital = re.findall(r'\d+',"123 I am a space 13123")
print(get_digital) # ['123', '13123']

fullmatch

fullmatch 用来表示正则和string是完全匹配的关系. 相当于从头到尾, 如果匹配到, 这返回相关内容, 否则返回None. fullmatch 相当于 r"\A your regular expression \Z". (你也可以使用^替代 \A, $ 替代\Z)
格式为:

fullmatch(pattern, string, flags=0)

看个demo:

get_digital = re.fullmatch(r'\d{3,11}',"331213322")
same_effect = re.match(r'^\d{3,11}$',"331213322")
print(get_digital.group()) # 使用fullmatch
print(same_effect.group()) # 使用\A \Z 进行匹配

split

和str中的split方法比起来, 他的作用就是多出一个正则匹配. 返回的是list.
格式为:

split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

看个demo吧:

split_str = re.split(r'\d','this is 1 this is 2')
print(split_str) # ['this is ', ' this is ', '']

最后再介绍一个escape 方法. 常常用在处理恶意字符当中.

escape

用来过滤其他字符, 只会保留ASCII和数字(在v3.3版本之前 支持_, 不过现在不支持了). 他的返回值就是一个新的str.
格式为:

escape(string)

看个demo:

esc = re.escape('I"m a evil <script> window.location.href="villainhr.com"</script>')
print(esc) # 最后得到的内容全部使用\ 进行转义.
# I\"m\ a\ evil\ \<script\>\ window\.location\.href\=\"villainhr\.com\"\<\/script\>

介绍完了基本的方法, 我们来深入的看看, match object上面到底存在些什么方法和属性.

Match Object

match object是 match 和 search 返回的结果. 上文介绍了, MO(match object) 中存在的两个基本方法, group() 以及 groups(). 参考官方文档, 我们可以了解到, MO还存在其他一些很有用的方法。

  • start([group]): 找到某个group 在str中开始的位置. 返回的是Number。

reg = re.match(r"\w+\d+(\w+)", "first1232second");
print(reg.group(1),'start from',reg.start(1)) # second start from 9
  • end([group]): 和start 一样, 返回某个group的结束位置.

reg = re.match(r"\w+\d+(\w+)", "first1232second");
print(reg.group(1),'end up with',reg.end(1)) # second end up with 15

官方提供了几种使用start和end快速获取匹配内容的办法.

    • 匹配第二个分组之前的内容:(记住,第二个分组就是index为2,index为1是所有匹配到的内容)

exa = "first1232second third"
reg = re.search(r"\d+(\w+)\s(\w+)", exa);
print(exa[:reg.start(2)]) # first1232second 
    • 匹配第二个分组到第一个分组之间的内容:

exa = "first1232second , third"
reg = re.search(r"\d+(\w+)\s[/'',.]\s(\w+)", exa);
print(exa[reg.end(1):reg.start(2)]) #  , 

其他的, 到具体业务场景再说吧.

  • span([group]): 返回指定group 在原来str中占的范围.

reg = re.match(r"\w+\d+(\w+)", "first1232second");
print(reg.group(1),'its span is',reg.span(1)) # 返回
# second its span is (9, 15)
  • lastindex: 返回最后一个分组的index. 如果没有匹配到分组, 则返回None. lastindex 实际上可以用来表示匹配到分组的长度(记得 +1 就行了)

reg = re.search(r"\d+(\w+)", "first1232second");
print(reg.lastindex) # 返回 1
  • lastgroup: 返回最后一个分组的命名. 这估计就要牵扯到,正则的命名了. 我们来看一个简单的demo:

exa = "first1232second , third third"
reg = re.search(r"\d+(?P<name>\w+)\s[/'',.]\s(?P<sam>\w+)\s", exa);
print(reg.lastgroup) # sam

在python中, 我们可以使用(?P< xxx>)的格式进行命名. 实际上, lastgroup用到的并不多, 可以说非常少.
基本上, 关于re的方法,以及MO的方法和属性都已经介绍完毕了.

接下来我们补充一下,关于flags 和 分组的使用(结合group)

regexp supplement

分组的作用

上文说到了分组表示, 但是还没有深入说一下, 相关分组到底有什么x用. 使用分组简单的说来有两个好处,一个是sub方法, 一个是group 方法.

这里, 我们先说一下 group方法吧.
我们可以使用\number这样的默认分组,也可以使用 直接定义命名(?P<xxx>)。 如果使用前者, 那么我们的group方法, 可以说根本发挥不了什么效果.
Old style:

exa = "first1232second , third"
reg = re.search(r"\d+(\w+)", exa);
print(reg.group(1))

由于分组是从1开始, 所以,我们这里也就理解了, 为什么group(0) 不算分组而算全部匹配的内容.
我们使用命名的方式,使用group来获取一下.
New style:

exa = "my id is 12334213"
reg = re.search(r"(?P<id>\d+)", exa);
print(reg.group('id'))

如果使用这样的方式来的话, 语义清晰, 方便快捷. 五星推荐.

分组还有另外一个好处,就是使用sub方法, 能够快速实现HTML替换.
直接看demo吧:

exa = '<text top="33" font="0"><b>test</b></text>'
new_text = re.sub(r"<b>(.*?)</b>", r'\1',exa);
print(new_text)

当然, 你也可以直接使用命名的方法:

exa = '<text top="33" font="0"><b>test</b></text>'
new_text = re.sub(r"<b>(?P<innerHTML>.*?)</b>", r'\g<innerHTML>',exa);
print(new_text)

这就是分组的作用.

另外, 我们还得需要看看 re提供的几个正则flag

flag

这里就列几个比较常用的吧:

name effect
re.I 忽略大小写匹配
re.M 多行匹配. 通常情况下,^$ 会从str的开头限定到结果,如果是多行的话也是这样. 使用了re.M的flag之后, 就可以设定, 在str的每一行都使用^...$里面的内容进行匹配
re.S 该flag是正针对于.而设置的. 因为.是可以匹配任意字符,但不包括换行符. 但,如果你加上这个flag后, 那么.就可以匹配所有字符
re.X 相当于一种宽松型regexp. 这种方式的意图是告诉你,可以使用一种comment 的方式,来写正则,让你更宽的理解他. 并且,regexp中的空格全部无效,除非你显示使用\s

根据官网提供的demo,我们来解释一下re.X的作用.

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

看demo, 我觉得就已经足够了.

关于正则的基本内容就到这里, 我们最后来看看总结吧.

python3 正则


villainhr
7.8k 声望2.2k 粉丝

« 上一篇
浅谈排序算法
下一篇 »
聊聊python文件