Python正则表达式梳理

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最近在一个项目中大量使用正则表达式，对各种用法做个梳理。

简介

正则表达式的作用是检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python中的re模块提供正则匹配相关的方法。

语法

Python正则表达式测试网站：https://pythex.org/

图片来自：https://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

常用方法

re.match

re.match尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，返回None。

函数语法：

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re.match(pattern, string, flags=0)
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import re

# 匹配网址
pattern_str = "w{3}\..*\.com"
# match
match_1 = re.match(pattern_str, "www.didichuxing.com")
match_1.group()
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'www.didichuxing.com'

re.search扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

函数语法：

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re.search(pattern, string, flags=0)
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# 匹配网址
pattern_str = "w{3}\..*\.com"
# search
match_2 = re.search(pattern_str, "The url is: www.didichuxing.com")  # 不是从头开始
match_2.group()
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'www.didichuxing.com'

Match

re.match和re.search返回的都是一个Match 对象（如果成功匹配）。

Match对象又有如下常用的方法：

  • start([group])：返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
  • end([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
  • span([group])：返回(start(group), end(group))。
  • group([group1,…])：获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串，默认是0。
  • groups([default])：以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
  • groupdict([default]): 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。
  • expand(template): 将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。

注意：group(0)返回的是整个匹配的结果，group(n)或者group(name)是某个匹配的组。

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# 匹配数字
pattern_str = "(\d+)元"
# search
match_3 = re.search(pattern_str, "今天花了15元")
# match object
print("match_3: ", match_3)
# span
print("match_3.span(): ", match_3.span())
# group
print("match_3.group(): ", match_3.group())
print("match_3.group(1): ", match_3.group(1))
# groups
print("match_3.groups(): ", match_3.groups())
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match_3:  <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='15元'>
match_3.span():  (4, 7)
match_3.group():  15元
match_3.group(1):  15
match_3.groups():  ('15',)

re.sub

实现字符串替换。

语法：

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re.sub(pattern, repl, string,
count=0, flags=0)

注意，这里的repl可以是字符串也可以是一个函数。

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# 匹配数字
pattern_str = "贰|二"
# 用字符串替换
res = re.sub(pattern_str, "2", "今天花了贰元")
res
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'今天花了2元'
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pattern_str = "(\d)+(元)"
# 用替换
res = re.sub(pattern_str, lambda match: match.group(1) * 2 + match.group(2), "今天花了2元")

res
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'今天花了22元'

re.compile

re.compile用于编译正则表达式，生成一个正则表达式Pattern对象。

语法：

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re.compile(pattern[, flags])
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pattern_str = "(\d)+(元)"
pattern = re.compile(pattern_str)

Pattern

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

常用方法：

  • match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
  • search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]): 这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
  • split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]): 按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
  • findall(string[,pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]): 搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
  • finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.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。
  • sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]): 使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
  • subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]): 返回 (sub(repl, string[, count]),替换次数)。
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test_str = "吃饭花费15元，坐车6元"
# match
print("pattern.match: ", pattern.match(test_str))
# search
print("pattern.search: ", pattern.search(test_str))
# split
print("pattern.split: ", pattern.split(test_str))
# findall
print("pattern.findall: ", pattern.findall(test_str))
# sub
print("pattern.sub: ", pattern.sub(lambda match: match.group(1) + "块", test_str))
# subn
print("pattern.sub: ", pattern.subn(lambda match: match.group(1) + "块", test_str))
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pattern.match:  None
pattern.search:  <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='15元'>
pattern.split:  ['吃饭花费', '5', '元', '，坐车', '6', '元', '']
pattern.findall:  [('5', '元'), ('6', '元')]
pattern.sub:  吃饭花费5块，坐车6块
pattern.sub:  ('吃饭花费5块，坐车6块', 2)

3.7 flags

多个标志可以通过|来指定。

  • I(IGNORECASE): 忽略大小写。
  • M(MULTILINE): 多行模式，改变^和$的行为。
  • S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变.的行为。
  • L(LOCALE): 使预定字符类\w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定。
  • U(UNICODE): 使预定字符类\w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性。
  • X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。。
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pattern_str = "ABc"
# I
print("I: ", re.match(pattern_str, "abcd", flags=re.I))
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I:  <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='abc'>
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pattern_str = "^ABc$"
test_str = "abc\nABD\nabc"
# M
print(re.match(pattern_str, test_str))
print("M: ", re.findall(pattern_str, test_str, flags=re.I|re.M))
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None
M:  ['abc', 'abc']

常用方式

直接找到匹配的子串

这是最常见的需求，提取出符合pattern的子串，一般用search可以搞定。

案例：

从文本里抽取手机号码：

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pattern_str = "\d{11}"  # 11位的数字认为是手机号码
test_str = "我的手机号码是18801010101"
match = re.search(pattern_str, test_str)
print(match.group())
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18801010101

找到匹配的子串中的一部分

比如匹配距离：从“125公里”中找到“125”，但是直接匹配数字可能是其他的数据，可能是“1天”、“3元钱”等。
这种情况使用分组即可。分组可以按照(?P<first>\d)起名，或者不起名，从1开始索引。

案例：

抽取距离数值：

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pattern_str = "(?P<distance>\d+)公里"
test_str = "距离是34公里，耗时25分钟"
print(re.findall(pattern_str, test_str))
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['34']

还可以使用(?=)来实现：

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pattern_str = "\d+(?=公里)"
test_str = "距离是34公里，耗时25分钟"
print(re.findall(pattern_str, test_str))
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['34']

(?=)，(?!)，(?<=)，(?<!)都是属于不消耗字符串的操作，非常有用。!代表不等，<代表前面匹配。

复杂的替换

比如我们需要把所有的量词数字替换成一个特殊符号<number>。

一般使用sub可以解决。

参数repl接受函数时，参数是返回的Match对象。

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lambda match: repl_str + match.group(2)

含义是将数量替换，单位保留。

案例：

替换数量：

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pattern_str = "(\d+)(个)"
test_str = "我需要买10个苹果和6个鸡蛋，预算是100元。"
repl_str = "<number>"
res = re.sub(pattern_str, lambda match: repl_str + match.group(2), test_str)
print(res)
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我需要买<number>个苹果和<number>个鸡蛋，预算是100元。

继续把上面这种情况复杂化，单位可能是个或者只：

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pattern_str = "(\d+)(?P<unit>个|只)"
test_str = "我需要买10个苹果和6只鸡蛋，预算是100元。"
repl_str = "<number>"
def repl_func(match):
    return repl_str + match.group("unit")
res = re.sub(pattern_str, repl_func, test_str)
print(res)
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我需要买<number>个苹果和<number>只鸡蛋，预算是100元。

逻辑操作

接上面的案例，可能会遇到更复杂的或逻辑，甚至是否逻辑：

案例：

稍复杂的或：

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pattern_str = "\d+顿(?:麦当劳[A-Z]套餐|肯德基[0-9]号套餐)"
test_str = "我上个月吃了3顿麦当劳A套餐，2顿肯德基3号套餐"
repl_str = "<number>"
print(re.findall(pattern_str, test_str))
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['3顿麦当劳A套餐', '2顿肯德基3号套餐']

上面的(?:)不算入分组。

案例： 稍复杂的否，比如我想抽取所有的钱数，因此我认为带钱单位的数字和不带钱的单位的数字都是钱数，带其他单位的数字都忽略，为简化问题，不是钱的单位假设只有“号”和“天”，认为其他数字都是和钱数。

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pattern_str = "\d+(?!号|天)"
test_str = "3号我的开销1000元"
print(re.findall(pattern_str, test_str))
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['1000']