搜尋
首頁後端開發Python教學關於Python正規表示式re模組的介紹

簡介

正規表示式(regular expression)是可以符合文字片段的模式。最簡單的正規表示式就是普通字串,可以符合自己。例如,正規表示式 ‘hello’ 可以符合字串 ‘hello’。

要注意的是,正規表示式並不是一個程序,而是用來處理字串的一種模式,如果你想用它來處理字串,就必須使用支援正規表示式的工具,例如Linux 中的awk, sed, grep,或是程式語言Perl, Python, Java 等等。

正規表示式有多種不同的風格,下表列出了適用於Python 或Perl 等程式語言的部分元字元以及說明:

關於Python正規表示式re模組的介紹

re 模組

在Python 中,我們可以使用內建的re 模組來使用正規表示式。

有一點要特別注意的是,正規表示式使用 \ 對特殊字元進行轉義,例如,為了符合字串'python.org',我們需要使用正規表示式 'python\.org',而Python 的字串本身也用 \ 轉義,所以上面的正規表示式在Python 中應該寫成 'python\\.org',這會很容易陷入 \ 的困擾中,因此,我們建議使用Python 的原始字串,只需加上一個r 前綴,上面的正規表達式可以寫成:

r'python\.org'

re 模組提供了不少有用的函數,用以符合字串,例如:

  • ##compile 函數

  • match 函數

  • search 函數

  • ##findall 函數
  • finditer 函數
  • split 函數
  • #sub 函數
  • ##subn 函數
  • re 模組的一般使用步驟如下:

使用compile 函數將正規表示式的字串形式編譯為一個Pattern 物件
  • 透過Pattern 物件提供的一系列方法對文字進行匹配查找,獲得匹配結果(一個Match 物件)
  • 最後使用Match 物件提供的屬性和方法獲得信息,根據需要進行其他的操作
  • compile 函數

#compile 函數用於編譯正則表達式,產生一個Pattern 物件

,它的一般使用形式如下:

re.compile(pattern[, flag])
其中,pattern 是一個字串形式的正規表示式,flag 是一個可選參數,表示匹配模式,例如忽略大小寫,多行模式等。

下面,讓我們來看看例子。

import re

# 将正则表达式编译成 Pattern 对象 
pattern = re.compile(r'\d+')

在上面,我們已將一個正規表示式編譯成 Pattern 對象,接下來,我們就可以利用 pattern 的一系列方法對文本進行匹配查找了。 Pattern 物件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 方法用於尋找字串的頭部(也可以指定起始位置),它是一次匹配,只要找到了一個匹配的結果就返回,而不是查找所有匹配的結果。它的一般使用形式如下:###
    match(string[, pos[, endpos]])
    ###其中,string 是待匹配的字串,pos 和endpos 是可選參數,指定字串的起始和終點位置,預設值分別是0 和len (字串長度)。因此,###當你不指定 pos 和 endpos 時,match 方法預設符合字串的頭部###。 ######當匹配成功時,傳回一個 Match 對象,如果沒有匹配上,則傳回 None。 ######看看範例。 ###
    >>> 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
    &#39;12&#39;
    >>> 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,當匹配成功時返回一個Match 對象,其中:################group([group1, …])### 方法用於取得一個或多個分組符合的字串,當要取得整個符合的子字串時,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&#39;([a-z]+) ([a-z]+)&#39;, re.I)   # re.I 表示忽略大小写
>>> m = pattern.match(&#39;Hello World Wide Web&#39;)
>>> 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
&#39;Hello World&#39;
>>> 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
&#39;Hello&#39;
>>> 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
&#39;World&#39;
>>> 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), ...)
(&#39;Hello&#39;, &#39;World&#39;)
>>> 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

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(&#39;\d+&#39;)
>>> m = pattern.search(&#39;one12twothree34four&#39;)  # 这里如果使用 match 方法则不匹配
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03ac0>
>>> m.group()
&#39;12&#39;
>>> m = pattern.search(&#39;one12twothree34four&#39;, 10, 30)  # 指定字符串区间
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03b28>
>>> m.group()
&#39;34&#39;
>>> 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&#39;\d+&#39;) 

# 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(&#39;hello 123456 789&#39;) 

if m: 
    # 使用 Match 获得分组信息 
    print &#39;matching string:&#39;,m.group()
    print &#39;position:&#39;,m.span()

执行结果:

matching string: 123456
position: (6, 12)

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&#39;\d+&#39;)   # 查找数字
result1 = pattern.findall(&#39;hello 123456 789&#39;)
result2 = pattern.findall(&#39;one1two2three3four4&#39;, 0, 10)

print result1
print result2

执行结果:

[&#39;123456&#39;, &#39;789&#39;]
[&#39;1&#39;, &#39;2&#39;]

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&#39;\d+&#39;)

result_iter1 = pattern.finditer(&#39;hello 123456 789&#39;)
result_iter2 = pattern.finditer(&#39;one1two2three3four4&#39;, 0, 10)

print type(result_iter1)
print type(result_iter2)

print &#39;result1...&#39;
for m1 in result_iter1:   # m1 是 Match 对象
    print &#39;matching string: {}, position: {}&#39;.format(m1.group(), m1.span())

print &#39;result2...&#39;
for m2 in result_iter2:
    print &#39;matching string: {}, position: {}&#39;.format(m2.group(), m2.span())

执行结果:

<type &#39;callable-iterator&#39;>
<type &#39;callable-iterator&#39;>
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)

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&#39;[\s\,\;]+&#39;)
print p.split(&#39;a,b;; c   d&#39;)

执行结果:

[&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, &#39;d&#39;]

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&#39;(\w+) (\w+)&#39;)
s = &#39;hello 123, hello 456&#39;

def func(m):
    return &#39;hi&#39; + &#39; &#39; + m.group(2)

print p.sub(r&#39;hello world&#39;, s)  # 使用 &#39;hello world&#39; 替换 &#39;hello 123&#39; 和 &#39;hello 456&#39;
print p.sub(r&#39;\2 \1&#39;, s)        # 引用分组
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

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,第一个元素是使用 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&#39;(\w+) (\w+)&#39;)
s = &#39;hello 123, hello 456&#39;

def func(m):
    return &#39;hi&#39; + &#39; &#39; + m.group(2)

print p.subn(r&#39;hello world&#39;, s)
print p.subn(r&#39;\2 \1&#39;, s)
print p.subn(func, s)
print p.subn(func, s, 1)

执行结果:

(&#39;hello world, hello world&#39;, 2)
(&#39;123 hello, 456 hello&#39;, 2)
(&#39;hi 123, hi 456&#39;, 2)
(&#39;hi 123, hello 456&#39;, 1)

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&#39;\d+&#39;, &#39;One12twothree34four&#39;)
if m1:
    print &#39;matching string:&#39;,m1.group()
else:
    print &#39;m1 is:&#39;,m1

m2 = re.match(r&#39;\d+&#39;, &#39;12twothree34four&#39;)
if m2:
    print &#39;matching string:&#39;, m2.group()
else:
    print &#39;m2 is:&#39;,m2

执行结果:

m1 is: None
matching string: 12

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&#39;\d+&#39;, &#39;hello 12345 789&#39;)

# 输出
[&#39;12345&#39;, &#39;789&#39;]

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
pattern = re.compile(r&#39;\d+&#39;)

print pattern.match(&#39;123, 123&#39;)
print pattern.search(&#39;234, 234&#39;)
print pattern.findall(&#39;345, 345&#39;)

再看第 2 种用法:

import re

print re.match(r&#39;\d+&#39;, &#39;123, 123&#39;)
print re.search(r&#39;\d+&#39;, &#39;234, 234&#39;)
print re.findall(r&#39;\d+&#39;, &#39;345, 345&#39;)

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&#39;你好,hello,世界&#39;
pattern = re.compile(ur&#39;[\u4e00-\u9fa5]+&#39;)
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&#39;\u4f60\u597d&#39;, u&#39;\u4e16\u754c&#39;]

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 p 块:

import re

content = &#39;aa<p>test1</p>bb<p>test2</p>cc&#39;
pattern = re.compile(r&#39;<p>.*</p>&#39;)
result = pattern.findall(content)

print result

执行结果:

[&#39;<p>test1</p>bb<p>test2</p>&#39;]

由于正则匹配是贪婪匹配,也就是尽可能多的匹配,因此,在成功匹配到第一个 

 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 = &#39;aa<p>test1</p>bb<p>test2</p>cc&#39;
pattern = re.compile(r&#39;<p>.*?</p>&#39;)    # 加上 ?
result = pattern.findall(content)

print result

结果:

[&#39;<p>test1</p>&#39;, &#39;<p>test2</p>&#39;]

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);

  • 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;

Python 的正则匹配默认是贪婪匹配。


以上是關於Python正規表示式re模組的介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
详细讲解Python之Seaborn(数据可视化)详细讲解Python之Seaborn(数据可视化)Apr 21, 2022 pm 06:08 PM

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于Seaborn的相关问题,包括了数据可视化处理的散点图、折线图、条形图等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

详细了解Python进程池与进程锁详细了解Python进程池与进程锁May 10, 2022 pm 06:11 PM

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于进程池与进程锁的相关问题,包括进程池的创建模块,进程池函数等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

Python自动化实践之筛选简历Python自动化实践之筛选简历Jun 07, 2022 pm 06:59 PM

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于简历筛选的相关问题,包括了定义 ReadDoc 类用以读取 word 文件以及定义 search_word 函数用以筛选的相关内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

归纳总结Python标准库归纳总结Python标准库May 03, 2022 am 09:00 AM

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于标准库总结的相关问题,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

Python数据类型详解之字符串、数字Python数据类型详解之字符串、数字Apr 27, 2022 pm 07:27 PM

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于数据类型之字符串、数字的相关问题,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

分享10款高效的VSCode插件,总有一款能够惊艳到你!!分享10款高效的VSCode插件,总有一款能够惊艳到你!!Mar 09, 2021 am 10:15 AM

VS Code的确是一款非常热门、有强大用户基础的一款开发工具。本文给大家介绍一下10款高效、好用的插件,能够让原本单薄的VS Code如虎添翼,开发效率顿时提升到一个新的阶段。

详细介绍python的numpy模块详细介绍python的numpy模块May 19, 2022 am 11:43 AM

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于numpy模块的相关问题,Numpy是Numerical Python extensions的缩写,字面意思是Python数值计算扩展,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

python中文是什么意思python中文是什么意思Jun 24, 2019 pm 02:22 PM

pythn的中文意思是巨蟒、蟒蛇。1989年圣诞节期间,Guido van Rossum在家闲的没事干,为了跟朋友庆祝圣诞节,决定发明一种全新的脚本语言。他很喜欢一个肥皂剧叫Monty Python,所以便把这门语言叫做python。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您聽不到任何人,如何修復音頻
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

好用的JavaScript開發工具