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關於Python正規表示式re模組的介紹

高洛峰
高洛峰原創
2017-03-17 17:44:051325瀏覽

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。


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陳述:
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