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Python中正则表达式详细解析

正则表达式在python中运用的非常多,因为他可以进行任意的匹配,可以匹配我们想要提取的信息。当我们接触正则的时候你就会知道正则的强大。正则有一个库r...

正则表达式在python中运用的非常多,因为他可以进行任意的匹配,可以匹配我们想要提取的信息。当我们接触正则的时候你就会知道正则的强大。正则有一个库re 在一些工程中我们会经常调用正则的库来做与匹配相关的问题。

字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构,对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址,虽然可以编程提取 @ 前后的子串,再分别判断是否是单词和域名,但这样做不但麻烦,而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则,凡是符合规则的字符串,我们就认为它“匹配”了,否则,该字符串就是不合法的。

所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是:

1.创建一个匹配Email的正则表达式;

2.用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

因为正则表达式也是用字符串表示的,所以,我们要首先了解如何用字符来描述字符。

在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配。用 d 可以匹配一个数字, w 可以匹配一个字母或数字,所以:

‘00d‘ 可以匹配 ‘007‘ ,但无法匹配 ‘00A‘ ;

‘ddd‘ 可以匹配 ‘010‘ ;

‘wwd‘ 可以匹配 ‘py3‘ ;

. 可以匹配任意字符,所以:
‘py.‘ 可以匹配 ‘pya‘ 、 ‘pyb‘ 、 ‘py!‘ 等等。

要匹配变长的字符,在正则表达式中,用 * 表示任意个字符(包括0个),用 + 表示至少一个字符,用 ? 表示0个或1个字符,用 {n} 表示n个字符,用 {n,m} 表示n-m个字符:

来看一个复杂的例子: d{3}s+d{3,8} 。

我们来从左到右解读一下:

1. d{3} 表示匹配3个数字,例如 ‘010‘ ;

2. s 可以匹配一个空格(也包括Tab等空白符),所以 s+ 表示至少有一个空格,例如匹配 ‘ ‘ , ‘ ‘ 等;

3. d{3,8} 表示3-8个数字,例如 ‘1234567‘ 。

综合起来,上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

如果要匹配 ‘010-12345‘ 这样的号码呢?由于 ‘-‘ 是特殊字符,在正则表达式中,要用 ‘‘ 转义,所以,上面的正则是 d{3}-d{3,8} 。

但是,仍然无法匹配 ‘010 - 12345‘ ,因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。

强化篇

要做更精确地匹配,可以用 [] 表示范围,比如:

[0-9a-zA-Z\_] 可以匹配一个数字、字母或者下划线;

[0-9a-zA-Z\_]+ 可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,比如 ‘a100‘ , ‘0_Z‘ , ‘Py3000‘ 等等;

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]* 可以匹配由字母或下划线开头,后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,也就是Python合法的变量;

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19} 更精确地限制了变量的长度是1-20个字符(前面1个字符+后面最多19个字符)。

A|B 可以匹配A或B,所以 (P|p)ython 可以匹配 ‘Python‘ 或者 ‘python‘ 。

^ 表示行的开头, ^d 表示必须以数字开头。

$ 表示行的结束, d$ 表示必须以数字结束。

你可能注意到了, py 也可以匹配 ‘python‘ ,但是加上 ^py$ 就变成了整行匹配,就只能匹配 ‘py‘ 了。

re模块

有了准备知识,我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供 re 模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用 转义,所以要特别注意:

s = ‘ABC\-001‘ # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成:
# ‘ABC-001‘

因此我们强烈建议使用Python的 r 前缀,就不用考虑转义的问题了:

s = r‘ABC-001‘ # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变:
# ‘ABC-001‘

先看看如何判断正则表达式是否匹配:

>>> import re
>>> re.match(r‘^d{3}-d{3,8}$‘, ‘010-12345‘)
<_sre.SRE_Match object at 0x1026e18b8>
>>> re.match(r‘^d{3}-d{3,8}$‘, ‘010 12345‘)
>>>

match() 方法判断是否匹配,如果匹配成功,返回一个 Match 对象,否则返回 None 。常见的判断方法就是:

test = ‘用户输入的字符串‘
if re.match(r‘正则表达式‘, test):
  print ‘ok‘
else:
  print ‘failed‘

切分字符串

用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活,请看正常的切分代码:

>>> ‘a b  c‘.split(‘ ‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘‘, ‘‘, ‘c‘]

嗯,无法识别连续的空格,用正则表达式试试:

>>> re.split(r‘s+‘, ‘a b  c‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]

无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试:

>>> re.split(r‘[s,]+‘, ‘a,b, c d‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]

再加入;试试:

>>> re.split(r‘[s,;]+‘, ‘a,b;; c d‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]

如果用户输入了一组标签,下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。

分组

除了简单地判断是否匹配之外,正则表达式还有提取子串的强大功能。用 () 表示的就是要提取的分组(Group)。比如:

^(d{3})-(d{3,8})$ 分别定义了两个组,可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码:

 
>>> m = re.match(r‘^(d{3})-(d{3,8})$‘, ‘010-12345‘)
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x1026fb3e8>
>>> m.group(0)
‘010-12345‘
>>> m.group(1)
‘010‘
>>> m.group(2)
‘12345‘

如果正则表达式中定义了组,就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到 group(0) 永远是原始字符串, group(1) 、 group(2) ……表示第1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子:

>>> t = ‘19:05:30‘
>>> m = re.match(r‘^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9]):(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9]):(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$‘, t)
>>> m.groups()
(‘19‘, ‘05‘, ‘30‘)

这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候,用正则表达式也无法做到完全验证,比如识别日期:
‘^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$‘

对于 ‘2-30‘ , ‘4-31‘ 这样的非法日期,用正则还是识别不了,或者说写出来非常困难,这时就需要程序配合识别了。

贪婪匹配

最后需要特别指出的是,正则匹配默认是贪婪匹配,也就是匹配尽可能多的字符。举例如下,匹配出数字后面的 0 :

>>> re.match(r‘^(d+)(0*)$‘, ‘102300‘).groups()
(‘102300‘, ‘‘)

由于d+采用贪婪匹配,直接把后面的0全部匹配了,结果0*只能匹配空字符串了。

必须让 d+ 采用非贪婪匹配(也就是尽可能少匹配),才能把后面的 0 匹配出来,加个 ? 就可以让 d+ 采用非贪婪匹配:

>>> re.match(r‘^(d+?)(0*)$‘, ‘102300‘).groups()
(‘1023‘, ‘00‘)

编译

当我们在Python中使用正则表达式时,re模块内部会干两件事情:

1.编译正则表达式,如果正则表达式的字符串本身不合法,会报错;

2.用编译后的正则表达式去匹配字符串。

如果一个正则表达式要重复使用几千次,出于效率的考虑,我们可以预编译该正则表达式,接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了,直接匹配:

>>> import re
# 编译:
>>> re_telephone = re.compile(r‘^(d{3})-(d{3,8})$‘)
# 使用:
>>> re_telephone.match(‘010-12345‘).groups()
(‘010‘, ‘12345‘)
>>> re_telephone.match(‘010-8086‘).groups()
(‘010‘, ‘8086‘)

编译后生成Regular Expression对象,由于该对象自己包含了正则表达式,所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。

小结

正则表达式非常强大,要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容,可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题,你可能需要一本正则表达式的参考书。

请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email:
someone@gmail.com
Demonzjs93@gmail.com

总结一下python中常用的匹配符:

w 可以匹配一个字母或者数字

d 匹配数字

d+ 可以匹配多个数字

d+? 可以匹配一部分数字(一组)

^ 匹配行首

$ 匹配行尾

^d 第一个必须为数字

d$ 最后一个必须为数字

s 匹配一个空格

d{3,8} 匹配3-8个数字

[0-9a-zA-Z\_] 可以匹配一个数字、字母或者下划线;

[0-9a-zA-Z\_]+ 可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,比如‘a100‘,‘0_Z‘,‘Py3000‘等等;

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]* 可以匹配由字母或下划线开头,后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,也就是Python合法的变量;

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19} 更精确地限制了变量的长度是1-20个字符(前面1个字符+后面最多19个字符)。

. 匹配任意个字符
* 匹配任意个字符(包括0个)
匹配0个或1个字符
+ 匹配至少一个字符
{n} n个字符
{n,m} n-m个字符

>>>‘Demon is a good %s‘ % (‘boy‘)
‘Demon is a good boy‘