正则表达式

一、语法

正则表达式的语法是独立于编程语言的。

1. 位置字符
  • ^: 匹配字符串开始位置
  • $: 匹配字符串结束位置
  • |: 中|美国匹配"中""美国"(中|美)国匹配"中国""美国"
  • \A: 只匹配字符串的开始位置
  • \Z: 只匹配字符串的结尾
  • \b
  • \B
2. 元字符
  • \: 隐藏特殊字符的特殊含义。Python中"\\"打印出来就是\r"\\"打印出来就是\\,所以要匹配"\"字符串,正则表达式应该为\\\\
  • .: 匹配除换行符以外的任何字符,如果指定了DOTALL,那么匹配所有字符。
  • \d: [0-9]
  • \D: [^0-9]
  • \s: [\t\n\r\f\v]
  • \S: [^\t\n\r\f\v]
  • \w: [a-zA-Z0-9_]
  • \W: [^a-zA-Z0-9_]
3. 集合[]
  • 集合: [abc]匹配"a""b""c"
  • 范围集合: [a-z], [0-9], [A-Z]
  • 特殊字符()+*在集合中会失去特殊含义,\W等字符类在集合中不会失去含义。
  • 集合的反义: ^,集中中匹配"^"需要使用[^^]
4. 数量词
  • *: 任意次数
  • +: 大于等于1
  • ?: 0或者1
  • *?, +?, ??: *+?都是贪婪模式,它们会匹配尽可能长的文本,比如<.*>可以匹配<a>b<c>整个字符串,给他们加上?会调整至最小模式。
  • {m}: 匹配指定次数
  • {m,n}, {m,n}?: 前者是贪婪模式,后者是最小模式
5. 捕获组
  • (...): 捕获组,一旦匹配组中的内容便可抽取得到,并在后面通过\number来匹配;如果直接匹配括号,比如(需要\([(]
  • (?...): 这是一个扩展符号,?后面的第一个字符决定具体的含义到底是什么,这个扩展一般不会创建一个组,唯一的特例是(?P<name>...)
  • (?aiLmsux): 这个组不匹配字符串,它是对整个字符串的flag设置,这种方法和直接把flag当做参数传递给re.compile()的区别是,它把flag设置放在了正则表达式里面。设置的时候,选择一个或者多个字母,含义依次等同re.A(ASCII-only matching),re.I(忽视大小写),re.L(locale dependent),re.M(多行),re.S(.匹配所有字符),re.U(Unicode匹配),re.X(verbose)

  • (?:...): 非捕获组,其中的内容不会被抽取出来
  • (?P<name>...): 命名捕获组
  • (?P=name): 引用前面的命名捕获组,但是二者的内容必须一样
  • (?#...): 注释文字
  • (?=...)(?!...): 匹配在(不在)指定模式文本前面的字符串
  • (?<=...)(?<!...): 匹配在(不在)指定模式文本后面的字符串
  • (?(id/name)yes-pattern|no-pattern)

二、python中常用的api

1. 搜索查找
re.search(pattern, string, flags=0)
re.findall(pattern, string, flags=0)  # 返回列表
re.finditer(pattern, string, flags=0)  # 返回迭代器
2. 匹配校验
re.match()  # 开头匹配
re.fullmatch()  # 完全匹配
3. 替换
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
4. 拆分
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

三、示例

在python中,r会取消字符串中\的转义效果

print('r和不加r的区别:')
print(r'\n')
print('\n')  # 打印出两个换行
print('='*50)
res = re.match(r'\d+', '3333')
print(res)
res = re.match('\\d+', '3333')  # \\会变成一个\,丢给re
print(res)
print('='*50)

运行结果:

r和不加r的区别:
\n


==================================================
<re.Match object; span=(0, 4), match='3333'>
<re.Match object; span=(0, 4), match='3333'>
==================================================

捕获组

  • group()直接返回的是整个正则字符串匹配的内容,也是0号捕获组;
  • group()接受序号名字作为参数,它返回的就是对应捕获组的内容;
  • groups()以元组的形式返回所有捕获组的内容;
res = re.match(r'(欧文|杜兰特)打败了(哈登|杜兰特)', '欧文打败了杜兰特')
print(res)
print('group():', res.group(), ', start():', res.start(), ', end():', res.end(), ', span():', res.span())
print('group(1):', res.group(1), ', start(1):', res.start(1), ', end(1):', res.end(1), ', span(1):', res.span(1))
print('group(2):', res.group(2), ', start(2):', res.start(2), ', end(2):', res.end(2), ', span(2):', res.span(2))
print('groups():', res.groups())
print('='*50)

运行结果:

<re.Match object; span=(0, 8), match='欧文打败了杜兰特'>
group(): 欧文打败了杜兰特 , start(): 0 , end(): 8 , span(): (0, 8)
group(1): 欧文 , start(1): 0 , end(1): 2 , span(1): (0, 2)
group(2): 杜兰特 , start(2): 5 , end(2): 8 , span(2): (5, 8)
groups(): ('欧文', '杜兰特')
==================================================

接下来看命名捕获组的示例

print('模式中根据名称重复使用一个模式:')
res = re.search(r'(?P<player>欧文|杜兰特)打败了(?P=player)', '欧文打败了欧文')  # 字符串必须一模一样
print("方法一:", res)
res = re.search(r'(?P<player>欧文|杜兰特)打败了\1', '欧文打败了欧文')  # 字符串必须一模一样
print("方法二:", res)

print('在替换的时候引用命名捕获组')
res = re.sub(r'(?P<winner>欧文|杜兰特)打败了(?P<loser>欧文|杜兰特)', 'winner is \g<winner>, loser is \g<loser>', '欧文打败了杜兰特')
print('方法一:', res)
res = re.sub(r'(?P<winner>欧文|杜兰特)打败了(?P<loser>欧文|杜兰特)', 'winner is \g<1>, loser is \g<2>', '欧文打败了杜兰特')
print('方法二:', res)
res = re.sub(r'(?P<winner>欧文|杜兰特)打败了(?P<loser>欧文|杜兰特)', 'winner is \\1, loser is \\2', '欧文打败了杜兰特')
print('方法三:', res)

运行结果

模式中根据名称重复使用一个模式:
方法一: <re.Match object; span=(0, 7), match='欧文打败了欧文'>
方法二: <re.Match object; span=(0, 7), match='欧文打败了欧文'>
在替换的时候引用命名捕获组
方法一: winner is 欧文, loser is 杜兰特
方法二: winner is 欧文, loser is 杜兰特
方法三: winner is 欧文, loser is 杜兰特

接下来是前向后向查看。

# lookahead assertion
texts = ['15岁', '15周岁', '15年']
for text in texts:
    res = re.search(r'\d+(?=周?岁)', text)
    print(res.string if res else res)

print('='*50)

# negative lookahead assertion
texts = ['检测肝瘤为阳性', '检测脑瘤为阴性']
for text in texts:
    res = re.search(r'检测(.+瘤)为(?!阴性)', text)
    print(res.string if res else res)

运行结果

15岁
15周岁
None
==================================================
检测肝瘤为阳性
None

以及

texts = ['@qq.com', '@163.com', 'google.com']
for text in texts:
    res = re.search(r'(?<=@)[a-zA-Z0-9]+', text)
    print(res.string if res else res)

print('='*50)

结果

@qq.com
@163.com
None
posted @ 2021-02-23 19:36  YoungF  阅读(60)  评论(0编辑  收藏  举报