python中import re_python中re模块知识点总结

一、什么是正则表达式？

正则表达式，又称规则表达式，通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

二、正则表达式的匹配规则

1.表示字符

·：匹配任意除换行符'\n'外的字符，但是在DOTALL模式中也可以匹配换行符'\n'

\：转义字符，使后一个字符改变原来的意思，如果字符串中想匹配*，可以使用\*，也可以使用字符集[*]

[...]：字符集，匹配字符集中列出的任意字符。字符可以逐个列出，也可以给出范围，比如[a-z]，[0-9]，第一个字符是^表示取反。所有特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含义。如果想使用']','-'或者'^'，可以在前面加上\，或者将]或者-放在首位，将^放在非首位

2.预定义字符集(可写在字符集[]中)

\d：数字[0-9]

\D：非数字[^0-9]

\s：空白字符[，\t,\n,\r,\f,\v]

\S：非空白字符[^\s]

\w：单词字符[a-zA-Z0-9_]

\W：非单词字符[^\w]

3.表示数量

*：匹配前一个字符0次或无限次，即可有可无

+：匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次

{m}：匹配前一个字符出现m次

{m,}：匹配前一个字符至少出现m次

{,n}：匹配前一个字符至多出现n次

{m,n}：匹配前一个字符出现从m到n次

4.表示边界

^：匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头

$：匹配字符串结尾。在多行模式中匹配每一行的结尾

\A：仅匹配字符串开头

\Z：仅匹配字符串结尾

\b：匹配单词边界，\w和\W之间

\B：匹配非单词边界，[^\b]

5.匹配分组

|：匹配左右任意一个表达式

(...)：被括起来的表达式作为一个分组，从表达式左边开始，每遇到一个'('，编号+1。分组表达式作为一个整体，后面可接数量词。表达式中的|仅在该分组中有效

(?P)：分组，除了原有的编号以外，再给分组取一个别名

(?P=)：引用别名为的分组匹配到的字符串

\：引用编号为的分组匹配到的字符串

6.特殊构造(不作为分组)

(?:...)：(...)的不分组版本，用于使用'|'或后面接上数量词，比如(?:[1-9]?\d|100)表示匹配数字0-100，(?:abc){2}表示匹配abcabc

剩下的一些不常见，略

三、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。与大多数编程语言相同，正则表达式里使用'\'作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，只需要在字符串前面加上'r'前缀。

re模块的一般使用步骤：

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

1.compile函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个 Pattern 对象。必须传入的第一个参数是'规则字符串'，另外可以通过第二个参数(flags)来指定匹配模式。

常见的匹配模式：

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写

re.M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为

re.S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为，可以匹配'\n'

import re

# 将正则表达式编译成 Pattern对象，并指定匹配模式为点任意匹配模式

pattern = re.compile(r'\d+',re.S)

2.Pattern 对象的一些常用方法

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。

Match对象常用的方法:

group(([group1, …])：用于获得一个或多个分组匹配的字符串，如果传入多个分组编号，则返回的结果为元组形式。当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；

groups()：获得所有分组匹配到的字符串所构成的元组

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))，获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始和结束位置构成的元组。

通过一些例子来熟悉一下：

In [1]: import re

In [2]: pattern = re.compile(r"(\w+) (\d+)")

In [3]: m = pattern.match('hello 123')

In [4]: m.group(1)

Out[4]: 'hello'

In [5]: m.group(1,2)

Out[5]: ('hello', '123')

In [6]: m.group()

Out[6]: 'hello 123'

In [7]: m.groups()

Out[7]: ('hello', '123')

In [8]: m.start(1)

Out[8]: 0

In [9]: m.start(2)

Out[9]: 6

In [10]: m.end(1)

Out[10]: 5

In [11]: m.span(1)

Out[11]: (0, 5)

In [12]: m.span(2)

Out[12]: (6, 9)

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)。

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

>>> m.group()

'12'

>>> m = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30) # 指定字符串区间

>>> m

>>> m.group()

'34'

>>> m.span()

(13, 15)

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。

看个例子：

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

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。

举例：

In [1]: import re

In [2]: pattern = re.compile(r"\d+")

In [3]: iter = pattern.finditer('hello123world456 haha789')

In [4]: iter

Out[4]:

In [5]: for m in iter:

...: print(m.group())

...:

123

456

789

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。

举个例子:

In [1]: import re

In [2]: pattern = re.compile(r"[\d\s]")

In [3]: pattern.split('hello1word2aaa bbb')

Out[3]: ['hello', 'word', 'aaa', 'bbb']

In [4]: pattern.split('hello1word2aaa bbb',2)

Out[4]: ['hello', 'word', 'aaa bbb']

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。

In [1]: import re

In [2]: pattern = re.compile(r'\d+')

In [3]: pattern.sub('100','hello20 world30')#将所有匹配到的数据替换成100

Out[3]: 'hello100 world100'

In [4]: pattern.sub('100','hello20 world30',1)#只替换第一个数据为100

Out[4]: 'hello100 world30'

In [5]: def add(temp):

...: '''将匹配到的数据加1'''

...: strNum = temp.group()

...: num = int(strNum)+1

...: return str(num)

In [6]: pattern.sub(add,'hello20 world30')#将所有匹配到的数据加1

Out[6]: 'hello21 world31'

In [7]: pattern.sub(add,'hello20 world30',1)#只将匹配到的第一个数据加1

Out[7]: 'hello21 world30'

四、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

在表示数量的"*","?","+","{m,n}"后面加上？，使贪婪变成非贪婪

In [1]: import re

In [2]: pattern = re.compile(r'\d+')

In [3]: pattern.match('123456789').group()

Out[3]: '123456789'

In [4]: pattern = re.compile(r'\d+?')#关闭贪婪模式

In [5]: pattern.match('123456789').group()#非贪婪模式下，?只匹配一个字符

Out[5]: '1'

In [6]: pattern = re.compile(r'

.*

')

In [7]: pattern.match('

test1

bb

test2

').group()

Out[7]: '

test1

bb

test2

'

In [8]: pattern = re.compile(r'

.*?

')#关闭贪婪模式

In [9]: pattern.match('

test1

bb

test2

').group()

Out[9]: '

test1

'

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