首頁 後端開發 Python教學 Python 正規表示式

Python 正規表示式

Feb 04, 2017 pm 04:34 PM

簡介

正規表示式(regular expression)是可以匹配文字片段的模式。最簡單的正規表示式就是普通字串,可以符合其自身。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,而是用於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:

Python 正規表示式

re 模組

在Pytyt 中,我們可以使用Pyt內建的re 模組來使用正規表示式。

有一點需要特別注意的是,正規表示式使用 對特殊字元進行轉義,例如,為了匹配字串 '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,只需加一個r 前綴,上面的正則表達式可以寫成:

r'python\.org'
登入後複製

re 模組提供了不少有用的函數,用以匹配字串,例如:

  • compile 函數

  • match 函數

  • search 函數

  • findall 函數

    search 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比對匹配結果(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

  • ,函數用於Pattern 對象,它的一般使用形式如下:

    re.compile(pattern[, 
    flag])
    登入後複製
  • 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+')
登入後複製

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

  • sub 方法

  • subn 方法

  • match 方法

  • match 方法用於查找字串的頭部(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]])
    登入後複製
    登入後複製

    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,返回一個 Match 對象,如果沒有匹配上,則返回 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)
    登入後複製
  • 在上面,當匹配成功時返回一個Match 對象,其中:

group([group1, …]) 方法用於獲得一個或多個分組匹配的字符串,當要獲得整個匹配的子串時,可直接使用group() 或 group(0);

start([group]) 方法用於取得分組匹配的子字串在整個字串中的起始位置(子字串第一個字元的索引),參數預設值為0;

end([group]) 方法用於取得分組匹配的子字串在整個字串中的結束位置(子字串最後一個字元的索引+1),參數預設值為0;

  • span ([group]) 方法回傳(start(group), end(group))。

  • 再看看一個例子:

    >>> 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
    登入後複製

  • search 方法
  • search 方法用於查找字符串的任何位置,它也是一次匹配,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:
  • search(string[, pos[, 
    endpos]])
    登入後複製
  • 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 (字符串長度)。

    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)
    登入後複製

    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()
    登入後複製

    执行结果:

    matching string: 123456
    position: (6, 12)
    登入後複製

    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]])
    登入後複製

    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
    登入後複製

    执行结果:

    [&#39;123456&#39;, &#39;789&#39;]
    [&#39;1&#39;, &#39;2&#39;]
    登入後複製

    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())
    登入後複製

    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)
    登入後複製

    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])
    登入後複製

    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;
    登入後複製

    执行结果:

    [&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, 
    &#39;d&#39;]
    登入後複製

    sub 方法

    sub 方法用于替换。它的使用形式如下:

    sub(repl, string[, 
    count])
    登入後複製

    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
    登入後複製

    执行结果:

    hello world, hello world
    123 hello, 456 hello
    hi 123, hi 456
    hi 123, hello 456
    登入後複製

    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])
    登入後複製

    它返回一个元组:

    (sub(repl, string[, 
    count]), 替换次数)
    登入後複製

    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)
    登入後複製

    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)
    登入後複製

    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]):
    登入後複製

    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]])
    登入後複製
    登入後複製

    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
    登入後複製

    执行结果:

    m1 is: None
    matching string: 12
    登入後複製

    search 函数

    search 函数的使用形式如下:

    re.search(pattern, 
    string[, flags])
    登入後複製

    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])
    登入後複製

    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;]
    登入後複製

    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])
    登入後複製

    split 函数

    split 函数的使用形式如下:

    re.split(pattern, 
    string[, maxsplit])
    登入後複製

    sub 函数

    sub 函数的使用形式如下:

    re.sub(pattern, repl, 
    string[, count])
    登入後複製

    subn 函数

    subn 函数的使用形式如下:

    re.subn(pattern, repl, 
    string[, count])
    登入後複製

    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;)
    登入後複製

    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;)
    登入後複製

    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
    登入後複製

    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;]
    登入後複製

    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 div 块:

    import re
     
    content = &#39;aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc&#39;
    pattern = re.compile(r&#39;<div>.*</div>&#39;)
    result = pattern.findall(content)
     
    print result
    登入後複製

    执行结果:

    [&#39;<div>test1</div>bb<div>test2</div>&#39;]
    登入後複製

    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<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc&#39;
    pattern = re.compile(r&#39;<div>.*?</div>&#39;)    # 加上 ?
    result = pattern.findall(content)
     
    print result
    登入後複製

    结果:

    [&#39;<div>test1</div>&#39;, 
    &#39;<div>test2</div>&#39;]
    登入後複製

    小结

    • re 模块的一般使用步骤如下:

    1. 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;

    2. 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);

    3. 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


    以上就是Python 正则表达式 的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!


本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

PHP和Python:解釋了不同的範例 PHP和Python:解釋了不同的範例 Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

在PHP和Python之間進行選擇:指南 在PHP和Python之間進行選擇:指南 Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP和Python:深入了解他們的歷史 PHP和Python:深入了解他們的歷史 Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Python vs. JavaScript:學習曲線和易用性 Python vs. JavaScript:學習曲線和易用性 Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

vs code 可以在 Windows 8 中運行嗎 vs code 可以在 Windows 8 中運行嗎 Apr 15, 2025 pm 07:24 PM

VS Code可以在Windows 8上運行,但體驗可能不佳。首先確保系統已更新到最新補丁,然後下載與系統架構匹配的VS Code安裝包,按照提示安裝。安裝後,注意某些擴展程序可能與Windows 8不兼容,需要尋找替代擴展或在虛擬機中使用更新的Windows系統。安裝必要的擴展,檢查是否正常工作。儘管VS Code在Windows 8上可行,但建議升級到更新的Windows系統以獲得更好的開發體驗和安全保障。

sublime怎麼運行代碼python sublime怎麼運行代碼python Apr 16, 2025 am 08:48 AM

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

vscode在哪寫代碼 vscode在哪寫代碼 Apr 15, 2025 pm 09:54 PM

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

visual studio code 可以用於 python 嗎 visual studio code 可以用於 python 嗎 Apr 15, 2025 pm 08:18 PM

VS Code 可用於編寫 Python,並提供許多功能,使其成為開發 Python 應用程序的理想工具。它允許用戶:安裝 Python 擴展,以獲得代碼補全、語法高亮和調試等功能。使用調試器逐步跟踪代碼,查找和修復錯誤。集成 Git,進行版本控制。使用代碼格式化工具,保持代碼一致性。使用 Linting 工具,提前發現潛在問題。

See all articles