正则表达式 - 技术栈

文章目录

- 1.正则概念
- 2.1.正则匹配
- 3.正则检索和替换
- - 3.1.sub方法
- 4.正则表达式符号
- - 4.1.元字符
  - [4.2 反义符](#4.2 反义符)
  - [4.3 转义符](#4.3 转义符)
- [5 位数](#5 位数)
- 6.分组

1.正则概念

正则表达式也叫作匹配模式，是由一组具有特殊含义的字符组成，通常是用来匹配和替换字符串，它是一门独立技术，用途的话，比如爬网页提取图片和文字啥的，使用正则表达式可使用正则模块"re"，引入的话可以使用以下带代码

bash 复制代码

import re

2.1.正则匹配

匹配和替换和正则表达式的主要功能，所以而替换的前提是匹配，所以正则表达式中，涉及到匹配的match方法和search方法，将是众多其他方法使用的前提，必须熟练掌握。

2.1.1.ｍatch方法

描述：尝试从字符串的起始位置进行匹配，如果不是起始位置匹配成功的话，match() 就返回 none，否则就返回一个匹配对象。

函数语法：

bash 复制代码

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

函数参数说明：

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式
string	要匹配的字符串。
flags	标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

举例说明

bash 复制代码

> s1 = "my name is xuquanwen"
>>> m1 = re.match("my",s1)
>>> m2 = re.match("is",s1)
>>> print(m1)
<re.Match object; span=(0, 2), match='my'>
>>> print(m2)
None
>>>

就像之前描述的那样，"my"字符串位于s1字符串中匹配到的第一个，所以返回了一个对象给m1，而"is"字符串位于s1字符串中匹配到的第三个所以返回空也就是None.

2.1.2.匹配对象使用

当然match方法匹配到的对象肯定是要使用的，它的使用方法则可以使用分组中的group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。这里也会简单先提一下"位数"和"元字符"等概念，不过下文也会更详细讲述。

匹配对象方法	描述
group(num=0)	匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()	返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号

举例说明

python 复制代码

>>> m3 = re.match("(.*) (.*) (.*) (.*)",s1)
>>> m3.group()
'my name is xuquanwen'
>>> m3.group(1)
'my'
>>> m3.group(2)
'name'
>>> m3.group(3)
'is'
>>> m3.group(4)
'xuquanwen'
>>> m3.groups()
('my', 'name', 'is', 'xuquanwen')
>>>

*这里简单解释下上述代码，此处使用"(. * ) (. * )"表示分组，有两个括号间的空格来加以分割，"."的意义表示除了换行符外任意字符，则表示任意多个，简单来说就是用单独匹配出每个单词，group()默认值参数为0，即输出整个字符串。

2.1.3.search方法

描述：re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

函数语法：

python 复制代码

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

函数参数说明：

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式
string	要匹配的字符串。
flags	标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

参数和match没啥区别，只不过match匹配条件是否是第一个，即严格要求条件为匹配字符串必须是被匹配字符串的子串，且匹配子串必须从被匹配字符串的头部开始。而search则是只要有子串就能匹配成功，同样的匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

老规矩举例说明

bash 复制代码

>>> s = re.search("is",s1)
>>> s
<re.Match object; span=(8, 10), match='is'>
>>> s.group()
'is'
>>> s = re.search("sfsd",s1)
>>> s
>>> print(s)
None
>>>

通过上述代码可知，re.search仅仅只是匹配是否子串而已，比match无疑要宽松很多。刚刚我们也讲了可以用分组的方法使用match方法的匹配对象，对于search方法的匹配对象同样适用。

bash 复制代码

>>> s3 = re.search("(.*) (.*) (.*) .*",s1)
>>> s3.group()
'my name is xuquanwen'
>>> s3.group(1)
'my'
>>> s3.group(2)
'name'
>>> s3.group(3)
'is'
>>> s3.group(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: no such group
>>> s3.groups()
('my', 'name', 'is')
>>>

匹配方法就简单讲述到这里，下面我们看看其他几个检索和替换的方法。

3.正则检索和替换

个人才疏学浅用的少，主要还是用在爬网页中把html代码干掉。其他用处就不知道（暂时）了。学爬虫的话，反正是有用的。

3.1.sub方法

描述：sub方法的话主要用在替换字符串中。

语法：

bash 复制代码

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

参数：

参数	功能
pattern	正则中的模式字符串。
repl	替换的字符串，也可为一个函数。
string	要被查找替换的原始字符串。
count	模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配。

python 复制代码

>>> sss
'<body><ul><li><a href="#">友情链接</a></li><li><a href="#">友情链接</a></li><li
><a href="#">友情链接</a></li><li><a href="#">友情链接</a></li><li><a href="#">
友情链接</a></li><li><a href="#">友情链接</a></li></ul></body>'
>>> re.sub("</?.+?>","",sss)
'友情链接友情链接友情链接友情链接友情链接友情链接'

4.正则表达式符号

即用来表示字符类型的字符

4.1.元字符

格式	作用
\d	匹配数字
.	匹配任意符号除了换行符
\w	匹配所有有效符号（大小写字母、数字、下划线、各国语言符号）
\s	匹配空白位（空格、\t）
^	匹配以XXX开头例如：以1开头 ^1
$	以XXX结尾
[]	列举 [0123456789] 等价于 \d [a-z]表示所有小写字母 [A-Za-z0-9]表示所有有效字符，[A-Za-z]表示大小写字母

python 复制代码

>>> import re
>>> re.match(".","1")
<re.Match object; span=(0, 1), match='1'>
>>> re.match(".","\n")
>>> re.match("...","abc")
<re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
>>> re.match("...","abcdef")
<re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
>>> re.match(".","\rabcdef")
<re.Match object; span=(0, 1), match='\r'>
>>> re.match("\d","a")
>>> re.match("\d","5")
<re.Match object; span=(0, 1), match='5'>
>>> re.match("\d","5567")
<re.Match object; span=(0, 1), match='5'>
>>> re.match("\d\d","5567")
<re.Match object; span=(0, 2), match='55'>
>>> re.match("\w","5")
<re.Match object; span=(0, 1), match='5'>
>>> re.match("\w","_")
<re.Match object; span=(0, 1), match='_'>
>>> re.match("\w","&")
>>> re.match("\w","^")
>>> re.match("\s"," ")
<re.Match object; span=(0, 1), match=' '>
>>> re.match("\s","\t\t")
<re.Match object; span=(0, 1), match='\t'>
>>> re.match("^1","123")
<re.Match object; span=(0, 1), match='1'>
>>> re.match("^1","212")
>>> re.match("^1.*","aaaaffff")
>>> re.match("^1.*","1aaaaffff")
<re.Match object; span=(0, 9), match='1aaaaffff'>
>>> re.findall("^1","aaaffff")
[]
>>> re.findall("^1","aaaff12ff")
[]
>>> re.findall("^1","12aaaff12ff")
['1']
>>> re.findall("^1.*","12aaaff12ff")
['12aaaff12ff']
>>> re.match("^1\d*","18")
<re.Match object; span=(0, 2), match='18'>
>>> re.match("^1\d*$8","18")
>>> re.match("^1\d*8$","18")
<re.Match object; span=(0, 2), match='18'>
>>> re.match("8$","18")
>>> re.match("$8","18")
>>> re.match("[12345678]","18")
>>>> re.match("[a-z]","ttt")
<re.Match object; span=(0, 1), match='t'>
>>> re.match("[a-z]*","ttt")
<re.Match object; span=(0, 3), match='ttt'>
>>> re.match("[a-z]*","tsdfsfdasdas")
<re.Match object; span=(0, 12), match='tsdfsfdasdas'>
>>> re.match("[A-Z]*","WORLD")
<re.Match object; span=(0, 5), match='WORLD'>
>>> re.match("[A-Za-z]*","WORLD love nature")
<re.Match object; span=(0, 5), match='WORLD'>
>>> re.match("[A-Za-z]*","WORLDlovenature")
<re.Match object; span=(0, 15), match='WORLDlovenature'>
>>> re.match("[A-Za-z0-9]*","WORLDlovenature1998")
<re.Match object; span=(0, 19), match='WORLDlovenature1998'>
>>> re.match("[0-9A-Za-z]*","WORLDlovenature1998")
<re.Match object; span=(0, 19), match='WORLDlovenature1998'>
>>> re.match("[0-9a-zA-z]*","WORLDlovenature1998")
<re.Match object; span=(0, 19), match='WORLDlovenature1998'>
<re.Match object; span=(0, 1), match='1'>
>>> re.match("我今年\d岁了","我今年18岁了")
>>>
>因为\d只会匹配数字

4.2 反义符

格式	作用
\D	不是数字
\W	特殊符号
\S	非空白位

python 复制代码

>>> re.match("\D","2")
>>> re.match("\D","ee")
<re.Match object; span=(0, 1), match='e'>
>>> re.match("\W","ee")
>>> re.match("\W","^")
<re.Match object; span=(0, 1), match='^'>
>>> re.match("\S"," ")
>>> re.match("\S","sd")
<re.Match object; span=(0, 1), match='s'>

注意：[ ^ ]-------- 列举反义注意 ^ []和 [ ^ ]的区别

4.3 转义符

在python中如果字符串中含有\是具有特殊含义的，如果要表示一个正常等等\n，需要有两个\

python 复制代码

>>> s = "hello\n world "
>>> s
'hello\n world '
>>> print(s)
hello
 world
>>> s = "hello\\n world "
>>> print(s)
hello\n world
>>>

在正则里表达式中反斜杠是有特殊含义的，如果要表示一个正常的反斜杠需要两个反斜杠表示

python 复制代码

>>> re.match("C:\\a\\b\\c",path)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "E:\py\lib\re.py", line 191, in match
    return _compile(pattern, flags).match(string)
  File "E:\py\lib\re.py", line 304, in _compile
    p = sre_compile.compile(pattern, flags)
  File "E:\py\lib\sre_compile.py", line 764, in compile
    p = sre_parse.parse(p, flags)
  File "E:\py\lib\sre_parse.py", line 948, in parse
    p = _parse_sub(source, state, flags & SRE_FLAG_VERBOSE, 0)
  File "E:\py\lib\sre_parse.py", line 443, in _parse_sub
    itemsappend(_parse(source, state, verbose, nested + 1,
  File "E:\py\lib\sre_parse.py", line 525, in _parse
    code = _escape(source, this, state)
  File "E:\py\lib\sre_parse.py", line 426, in _escape
    raise source.error("bad escape %s" % escape, len(escape))
re.error: bad escape \c at position 6
>>> re.match("C:\\\\a\\\\b\\\\c",path)
<re.Match object; span=(0, 8), match='C:\\a\\b\\c'>
>>>

这里正则转义一次

python 复制代码

>>> s = "\\\\\\"
>>> s
'\\\\\\'
>>> print(s)
\\\

可用r表示正则

python 复制代码

>>> re.match(r"C:\\a\\b\\c",path)
<re.Match object; span=(0, 8), match='C:\\a\\b\\c'>

建议大家在正则使用中加上r

5 位数

即在指定正则生效的实际范围

python 复制代码

>>> s = "我今年18，明年19"
>>> s
'我今年18，明年19'
>>> re.findall(r"\d",s)
['1', '8', '1', '9']
>>> re.findall("\d",s)
['1', '8', '1', '9']

后面加*表示匹配任意位

后面加+表示至少有一位，可以有n位

？表示0位或者1位

{n,} 至少n位i

{n,m} n到m的区间，m可以超出最大值

python 复制代码

>>> re.findall(r"1[356789]\d{7,}","133456789")
['133456789']
>>> re.findall(r"1[356789]\d{6,}","133456789")
['133456789']
>>> re.findall(r"1[356789]\d{1,2}","1334567891")
['1334']
>>> re.findall(r"1[356789]\d{1,8}","1334567891")
['1334567891']
>>> re.findall(r"1[356789]\d{1,7}","1334567891")
['133456789']
>>> re.findall(r"1[356789]\d{1,9}","1334567891")
['1334567891']
>>> re.findall(r"1[356789]\d{1,10}","1334567891")
['1334567891']

需要提一下的是？，其作为非贪婪匹配可以如下组合'a*?',即匹配遇到的第一个a,而如果是'a*'则会直接匹配到最后一个a.

6.分组

正则表达式中，使用（）将正则包裹起来，形成一个分组，目的是为了匹配后的二次匹配

python 复制代码

>>> s = "我今年18，我明年23"
>>> import re
>>> res = re.match(r".*(\d)+.*",s)
>>> res
<re.Match object; span=(0, 11), match='我今年18，我明年23'>
>>> res.group(1)
'3'
>>> res.group(0)
'我今年18，我明年23'
>>> res.group(2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: no such group
>>> res = re.match(r".*?(\d+).*",s)
>>> res.group(1)
'18'
>>> res.group(0)
'我今年18，我明年23'

python 复制代码

>>> res = re.match(r"(\d{4})-(\d{4})","1234-5678")
>>> res
<re.Match object; span=(0, 9), match='1234-5678'>
>>> res.group()
'1234-5678'
>>> res.group(1)
'1234'
>>> res.group(2)
'5678'