Eine vollständige Anleitung zu regulären Ausdrücken in Python

正则表达式处理文本有如疾风扫秋叶，绝大部分编程语言都内置支持正则表达式，它应用在诸如表单验证、文本提取、替换等场景。下文给大家带来了python正则表达式指南，需要的的朋友参考下吧

正则表达式处理文本有如疾风扫秋叶，绝大部分编程语言都内置支持正则表达式，它应用在诸如表单验证、文本提取、替换等场景。爬虫系统更是离不开正则表达式，用好正则表达式往往能收到事半功倍的效果。

介绍正则表达式前，先来看一个问题，下面这段文本来自豆瓣的某个网页链接，我对内容进行了缩减。问：如何提取文本中所有邮箱地址呢？

html = """
  <style>
   .qrcode-app{
    display: block;
    background: url(/pics/qrcode_app4@2x.png) no-repeat;
   }
  </style>
  <p class="reply-doc content">
   <p class="">34613453@qq.com，谢谢了</p>
   <p class="">30604259@qq.com麻烦楼主</p>
  </p>
  <p class="">490010464@163.com<br/>谢谢</p>
  """

如果你还没接触过正则表达式，我想对此会是一筹莫展，不用正则，似乎想不到一种更好的方式来处理，不过，我们暂且放下这个问题，待学习完正则表达式之后再来考虑如何解决。

字符串的表现形式

Python 字符串有几种表现形式，以u开头的字符串称为Unicode字符串，它不在本文讨论范围内，此外，你应该还看到过这两种写法：

>>> foo = "hello"
>>> bar = r"hello"

前者是常规字符串，后者 r 开头的是原始字符串，两者有什么区别？因为在上面的例子中，它们都是由普通文本字符组成的串，在这里没什么区别，下面可以证明

>>> foo is bar
True
>>> foo == bar
True

但是，如果字符串中包括有特殊字符，会是什么情况呢？再来看一个例子：

>>> foo = "\n"
>>> bar = r"\n"
>>> foo, len(foo)
('\n', 1)
>>> bar, len(bar)
('\\n', 2)
>>> foo == bar
False
>>>

"\n" 是一个转义字符，它在 ASCII 中表示换行符。而 r"\n" 是一个原始字符串，原始字符串不对特殊字符进行转义，它就是你看到的字面意思，由 "\" 和 "n" 两个字符组成的字符串。

定义原始字符串可以用小写r或者大写R开头，比如 r"\b" 或者 R"\b" 都是允许的。在 Python 中，正则表达式一般用原始字符串的形式来定义，为什么呢？

举例来说，对于字符 "\b" 来说，它在 ASCII 中是有特殊意义的，表示退格键，而在正则表达式中，它是一个特殊的元字符，用于匹配一个单词的边界，为了能让正则编译器正确地表达它的意义就需要用原始字符串，当然也可以使用反斜杠 "\" 对常规定义的字符串进行转义

>>> foo = "\\b"
>>> bar = r"\b"
>>> foo == bar
True

正则基本介绍

正则表达式由普通文本字符和特殊字符（元字符）两种字符组成。元字符在正则表达式中具有特殊意义，它让正则表达式具有更丰富的表达能力。例如，正则表达式 r"a.d"中 ，字符 'a' 和 'd' 是普通字符，'.' 是元字符，. 可以指代任意字符，它能匹配 'a1d'、'a2d'、'acd' ，它的匹配流程是：

Python 内置模块 re 是专门用于处理正则表达式的模块。

>>> rex = r"a.d" # 正则表达式文本
>>> original_str = "and" # 原始文本
>>> pattern = re.compile(rex) # 正则表达式对象
>>> m = pattern.match(original_str) # 匹配对象
>>> m 
<_sre.SRE_Match object at 0x101c85b28>
# 等价于
>>> re.match(r"a.d", "and")
<_sre.SRE_Match object at 0x10a15dcc8>

如果原文本字符串与正则表达式匹配，那么就会返回一个 Match 对象，当不匹配时，match 方法返回的 None，通过判断m是否为None可进行表单验证。

接下来，我们需要学习更多元字符。

基本元字符

.：匹配除换行符以外的任意一个字符，例如："a.c" 可以完全匹配 "abc"，也可以匹配 "abcef" 中的 "abc"
\： 转义字符，使特殊字符具有本来的意义，例如： 1\.2 可以匹配 1.2
[...]：匹配方括号中的任意一个字符，例如：a[bcd]e 可以匹配 abe、ace、ade，它还支持范围操作，比如：a到z可表示为 "a-z"，0到9可表示为 "0-9"，注意，在 "[]" 中的特殊字符不再有特殊意义，就是它字面的意义，例如：[.*]就是匹配 . 或者 *
[^...]，字符集取反，表示只要不是括号中出现的字符都可以匹配，例如：a[^bcd]e 可匹配 aee、afe等

>>> re.match(r"a.c", "abc").group()
'abc'
>>> re.match(r"a.c", "abcef").group()
'abc'
>>> re.match(r"1\.2", "1.2").group()
'1.2'
>>> re.match(r"a[0-9]b", "a2b").group()
'a2b'
>>> re.match(r"a[0-9]b", "a5b11").group()
'a5b'
>>> re.match(r"a[.*?]b", "a.b").group()
'a.b'
>>> re.match(r"abc[^\w]", "abc!123").group()
'abc!

group 方法返回原字符串(abcef)中与正则表达式相匹配的那部分子字符串(abc)，提前是要匹配成功 match 方法才会返回 Match 对象，进而才有group方法。

预设元字符

\w 匹配任意一个单词字符，包括数字和下划线，它等价于 [A-Za-z0-9_]，例如 a\wc 可以匹配 abc、acc
\W 匹配任意一个非单词字符，与 \w 操作相反，它等价于 [^A-Za-z0-9_]，例如： a\Wc 可匹配 a!c
\s 匹配任意一个空白字符，空格、回车等都是空白字符，例如：a\sc 可以配 a\nc，这里的 \n表示回车
\S 匹配任意一个非空白字符
\d 匹配任意一个数字，它等价于[0-9]，例如：a\dc 可匹配 a1c、a2c ...
\D 匹配任意一个非数字

边界匹配

边界匹配相关的符号专门用于修饰字符。

^ 匹配字符的开头，在字符串的前面，例如：^abc 表示匹配 a开头，后面紧随bc的字符串，它可以匹配 abc
$ 匹配字符的结尾，在字符串的末尾位置，例如： hello$
>>> re.match(r"^abc","abc").group()
'abc'
>>> re.match(r"^abc$","abc").group()
'abc'

重复匹配

前面的元字符都是针对单个字符来匹配的，如果希望匹配的字符重复出现，比如匹配身份证号码，长度18位，那么就需要用到重复匹配的元字符

* 重复匹配零次或者更多次
? 重复匹配零次或者一次
+ 重复匹配1次或者多次
{n} 重复匹配n次
{n,} 重复匹配至少n次
{n, m} 重复匹配n到m次

# 简单匹配身份证号码，前面17位是数字，最后一位可以是数字或者字母X
>>> re.match(r"\d{17}[\dX]", "42350119900101153X").group()
'42350119900101153X'
# 匹配5到12的QQ号码
>>> re.match(r"\d{5,12}$", "4235011990").group()
'4235011990'

逻辑分支

匹配一个固定电话号码，不同地区规则不一样，有的地方区号是3位，电话是8位，有的地方区号是4位，电话为7位，区号与号码之间用 - 隔开，如果应对这样的需求呢？这时你需要用到逻辑分支条件字符 |，它把表达式分为左右两部分，先尝试匹配左边部分，如果匹配成功就不再匹配后面部分了，这是逻辑 "或" 的关系

# abc|cde 可以匹配abc 或者 cde，但优先匹配abc
>>> re.match(r"aa(abc|cde)","aaabccde").group()
'aaabc'
0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7} 表达式以0开头，既可以匹配3位区号8位号码，也可以匹配4位区号7位号码
>>> re.match(r"0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7}", "0755-4348767").group()
'0755-4348767'
>>> re.match(r"0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7}", "010-34827637").group()
'010-34827637'

分组

前面介绍的匹配规则都是针对单个字符而言的，如果想要重复匹配多个字符怎么办，答案是，用子表达式（也叫分组）来表示，分组用小括号"()"表示，例如 (abc){2} 表示匹配abc两次， 匹配一个IP地址时，可以使用 (\d{1,3}\.){3}\d{1,3}，因为IP是由4组数组3个点组成的，所有，前面3组数字和3个点可以作为一个分组重复3次，最后一部分是一个1到3个数字组成的字符串。如：192.168.0.1。

关于分组，group 方法可用于提取匹配的字符串分组，默认它会把整个表达式的匹配结果当做第0个分组，就是不带参数的 group() 或者是 group(0)，第一组括号中的分组用group(1)获取，以此类推

>>> m = re.match(r"(\d+)(\w+)", "123abc")
＃分组０，匹配整个正则表达式
>>> m.group()
'123abc'
#等价
>>> m.group(0)
'123abc'
# 分组1，匹配第一对括号
>>> m.group(1)
'123'
# 分组2，匹配第二对括号
>>> m.group(2)
'abc'
>>>

通过分组，我们可以从字符串中提取出想要的信息。另外，分组还可以通过指定名字的方式获取。

# 第一个分组的名字是number
# 第二个分组的名字是char
>>> m = re.match(r"(?P<number>\d+)(?P<char>\w+)", "123abc")
>>> m.group("number")
&#39;123&#39;
# 等价
>>> m.group(1)
&#39;123&#39;

贪婪与非贪婪

默认情况下，正则表达式重复匹配时，在使整个表达式能得到匹配的前提下尽可能匹配多的字符，我们称之为贪婪模式，是一种贪得无厌的模式。例如： r"a.*b" 表示匹配 a 开头 b 结尾，中间可以是任意多个字符的字符串，如果用它来匹配 aaabcb，那么它会匹配整个字符串。

>>> re.match(r"a.*b", "aaabcb").group()
'aaabcb'

有时，我们希望尽可能少的匹配，怎么办？只需要在量词后面加一个问号" ？"，在保证匹配的情况下尽可能少的匹配，比如刚才的例子，我们只希望匹配 aaab，那么只需要修改正则表达式为 r"a.*?b"

>>> re.match(r"a.*?b", "aaabcb").group()
'aaab'
>>>

非贪婪模式在爬虫应用中使用非常频繁。比如之前在公众号「Python之禅」曾写过一篇爬取网站并将其转换为PDF文件的场景，在网页上涉及img标签元素是相对路径的情况，我们需要把它替换成绝对路径

>>> html = &#39;<img src="/images/category.png"><img src="/images/js_framework.png">&#39;

# 非贪婪模式就匹配的两个img标签
# 你可以改成贪婪模式看看可以匹配几个
>>> rex = r&#39;<img.*?src="(.*?)">&#39;
>>> re.findall(rex, html)
[&#39;/images/category.png&#39;, &#39;/images/js_framework.png&#39;]
>>>
>>> def fun(match):
...  img_tag = match.group()
...  src = match.group(1)
...  full_src = "http://foofish.net" + src
...  new_img_tag = img_tag.replace(src, full_src)
...  return new_img_tag
...
>>> re.sub(rex, fun, html)
<img src="http://foofish.net/images/category.png"><img src="http://foofish.net/images/js_framework.png">

sub 函数可以接受一个函数作为替换目标对象，函数返回值用来替换正则表达式匹配的部分，在这里，我把整个img标签定义为一个正则表达式 r'<img.*?src="(.*?)">'，group() 返回的值是 <img src="/images/category.png">，而 group(1) 的返回值是 /images/category.png，最后，我用 replace 方法把相对路径替换成绝对路径。

An diesem Punkt sollten Sie ein vorläufiges Verständnis für reguläre Ausdrücke haben. Ich denke, Sie sollten nun in der Lage sein, das am Anfang des Artikels angesprochene Problem zu lösen .

Die grundlegende Einführung in reguläre Ausdrücke endet hier. Obwohl in den Codebeispielen viele Methoden im re-Modul verwendet werden, werde ich dieses Modul aufgrund der Länge des Artikels nicht offiziell vorstellen Dieser Teil Im nächsten Artikel werden die gängigen Methoden der Re vorgestellt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine vollständige Anleitung zu regulären Ausdrücken in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!