在Python里面,处理字符串除了基本的split,格式化操作等等,还可以使用正则表达式。使用正则表达式,需要导入模块re。正则本身也是一门语言,像下围棋一样,入门很容易,不过要玩的很溜就得花时间了。
老实说,老男孩13期的正则表达式的视频真的很烂,那个讲课的估计是个新人,说话颠三倒四,逻辑混乱,豆子听完还是稀里糊涂。
课后在网上找到一篇强文
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html
拜读之后,受益匪浅。
基本规则如下所示:
re模块有下面几个常用的函数
1. findall(pattern, string, flags=0),这个函数会返回一个列表,列表的元素是匹配到的字符串
例1,下面会匹配出以a开头的所有单词,\w+表示一个或者多个字母数字或者下划线,因为不包括空格,所以相当于单个的单词了
1
2
3
4
|
>>> import re
ret = re.findall( 'a\w+' , 'abc aaa bbh kjk hkk add' )
print (ret)
[ 'abc' , 'aaa' , 'add' ]
|
例2,在字符集里面的元素可以表示或的意义。字符集里面特殊的字符会失去意义;但是他本身有2个特殊的字符,-表示范围,^表示取反,比如说我需要查找加减乘除的符号,那么-因为有特殊含义,因此需要用转移符\转义
1
2
3
4
|
>>> import re
a = re.findall( '[+\-*/]\d' , '3+3-2*4/2' )
print (a)
[ '+3' , '-2' , '*4' , '/2' ]
|
2. search(pattern,string,flags)会通过pattern去匹配,如果匹配成功,会返回一个match对象,否则返回None。然后可以通过group()函数获取对象里面的字符串
例3
1
2
3
4
5
6
|
>>> import re
obj = re.search( '\d+' , '123uuasf' )
if obj:
print (obj.group())
- - - - - - - - - - - - -
123 |
3. match(pattern,string,flags)会通过pattern去匹配,如果匹配成功,会返回一个match对象,否则返回None。然后可以通过group()函数获取对象里面的字符串。他和search的区别在于match只能匹配字符串开头的字符,后面的无法匹配;而search可以匹配到任意位置的字符串。
例4
1
2
3
4
5
6
|
import re
obj = re.match( '\d+' , 'u123uu888asf' )
if obj:
print (obj.group())
- - - - - - - - - - - - -
123 |
4.finditer(pattern,string,flags) 搜索string,返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match对象)的迭代器。
例5,我希望匹配一个括号内的四则运算
注意他们的区别,search和match都返回了match对象,然后可以通过group获取字符串;而findall返回的是列表,因为我使用了圆括号分组,因此他会返回圆括号里面的内容;如何获取所有的内容呢,可以通过 finditer,他相当于一个加强版的search,会找到所有match对象放入一个列表,我们可以循环这个列表然后获取每个元素的group内容。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
>>> a = re.match( '\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)' , '(-3.2)-2*2+(2-3*(22-3*3))' )
print (a.group())
print ( 'search' .center( 40 , '-' ))
a = re.search( '\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)' , '2-(3*(2.2-3*3))' )
print (a.group())
print ( 'findall' .center( 40 , '-' ))
a = re.findall( '\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)' , '(-3.2)-2*2+(2-3*(22-3*3))' )
for item in a:
print (item)
print ( 'finditer' .center( 40 , '-' ))
a = re.finditer( '\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)' , '(-3.2)-2*2+(2-3*(22-3*3))' )
for item in a:
print (item.group())
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
( - 3.2 )
- - - - - - - - - - - - - - - - - search - - - - - - - - - - - - - - - - -
( 2.2 - 3 * 3 )
- - - - - - - - - - - - - - - - findall - - - - - - - - - - - - - - - - -
- 3.2
* 3
- - - - - - - - - - - - - - - - finditer - - - - - - - - - - - - - - - -
( - 3.2 )
( 22 - 3 * 3 )
|
5.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
用于替换匹配的字符串
例6 替换2次
1
2
3
|
>>> ss = 'one,two,three'
print (re.sub( '\w+' , 'AAA' ,ss, 2 ))
AAA,AAA,three |
6.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
1
2
3
4
|
>>> a = 'i am ha happy man'
print (re.split( 'am' ,a))
- - - - - - - - - - - - - - - - -
[ 'i ' , ' ha happy man' ]
|
除了上面的基本使用之外,还有几点需要注意。
*转移符\的使用,Python本身有转移符,在Re模块中也有转移符,因此,如果在Re里要匹配一个字符\,需要使用\\\\四次,首先Python转移为\\进入Re,然后Re再转义成\;一个简单的方法是使用原生字符r,这样\\就行了。
例7
1
2
3
4
5
6
|
>>> a = re.findall( '\\\\',' \sabc')
print (a)
b = re.findall(r '\\',' \sjkll')
print (b)
[ '\\' ]
[ '\\' ]
|
正则里面有1个基本的概念叫做贪婪模式和懒惰模式。在上面的例子里面,默认都是使用的贪婪模式,如果一个字符串里面存在多个匹配,他默认用最长的那个;懒惰模式则是对应的最短的那个匹配。懒惰模式可以通过*?或者+?或者 ??来实现。注意单独使用的?表示前面那个字符的0或者1次匹配,但是组合在一起就是懒惰模式了。
例8,这里 .*? 相当于一个整体,.*表示任意值,而.*?表示任意值的懒惰匹配
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
import re
s1 = "hello Pythonssn"
pat = "p.*n"
pat2 = "p.*?n"
r1 = re.search(pat,s1,re.I)
r2 = re.search(pat2,s1,re.I)
if r1:
print (r1.group())
if r2:
print (r2.group())
- - - - - - - - -
Pythonssn Python |
第二个重要的概念是模式修饰符,可以在不修改模式的情况下实现一些额外的功能,常见的比如可以进行多行匹配,忽略大小写和用. 来替代换行符
例9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
s2 = """
python is funny, Python is not PPython; ppyhonn is Pyyon """ pat3 = "p.*?n"
pat4 = "p.*n"
r = re.findall(pat3,s2,re.I|re.M)
r2 = re.findall(pat4,s2,re.I)
- - - - - - -
[ 'python' , 'Python' , 'PPython' , 'ppyhon' , 'Pyyon' ]
[ 'python is funn' , 'Python is not PPython' , 'ppyhonn is Pyyon' ]
|
正则里面还有有一个概念叫做分组。简单的说,分组就是在已经匹配获取的结果里面继续划分新的子集。
在search和match里面,group代表的是获取通过pattern匹配出来的结果;groups表示分组之后的结果;groupdic同样表示分组之后的结果,不过他需要通过P?指定名字才能显示出来
例10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
import re
a = re.search( 'h(?P<name>\w+)' , 'hello 123a hoo bc333' )
print (a.group())
print (a.groups())
print (a.groupdict())
- - - - - - - - - - - - - - - -
hello ( 'ello' ,)
{ 'name' : 'ello' }
|
在findall里面分组比较特殊,如果有分组,那么他直接就显示出分组之后的子集,而不是匹配到的字符串
例9 首先匹配到['1hh','2kll']然后分组获取数字后面部分
1
2
3
4
|
>>> import re
a = re.findall( '\d(\w+)' , '1hh jjkl2 hhs 2kll' )
print (a)
[ 'hh' , 'kll' ]
|
sub就是替换,不存在分组
split的分组如下所示
例11,对比一下不分组和分组的差别,前者分割之后不会出现分隔符,后者会显示出来
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> a = 'i am ha happy man'
print (re.split( 'am' ,a))
a = 'i am ha happy man'
print (re.split( '(am)' ,a))
- - - - - - - - - - - - - - - -
[ 'i ' , ' ha happy man' ]
[ 'i ' , 'am' , ' ha happy man' ]
|
最后补充一下,正则表达式的函数除了可以直接使用re.search, re.match等形式,还可以先编译一个pattern,然后通过pattern来调用这些函数
例12 先编译一次正则表达式,然后再通过编译后的pattern来调用,这样如果调用的地方很多,可以节省一下资源
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> import re
>>> p = re. compile (r '\b\w+\b' )
>>> match = p.search( 'jkl jkljl 23jk4 kjl2' )
>>> print (match.group())
jkl >>> p.findall( 'jkl kls 234lkjk23 23lk ' )
[ 'jkl' , 'kls' , '234lkjk23' , '23lk' ]
|