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字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。
正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它"匹配"了，否则，该字符串就是不合法的。
所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：
因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。
在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：
.可以匹配任意字符，所以：
要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：
来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}。
我们来从左到右解读一下：
综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。
如果要匹配‘010-12345‘这样的号码呢？由于‘-‘是特殊字符，在正则表达式中，要用‘\‘转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。
但是，仍然无法匹配‘010 - 12345‘，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。
进阶
要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：
A|B可以匹配A或B，所以[P|p]ython可以匹配‘Python‘或者‘python‘。
^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。
$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。
你可能注意到了，py也可以匹配‘python‘，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配‘py‘了。
re模块
有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义，所以要特别注意：
s = ‘ABC\\-001‘# Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# ‘ABC\-001‘
因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：
s = r‘ABC\-001‘# Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# ‘ABC\-001‘
先看看如何判断正则表达式是否匹配：
>>> import re
>>> re.match(r‘^\d{3}\-\d{3,8}$‘, ‘010-12345‘)
<_sre.SRE_Match object at 0x1026e18b8>
>>> re.match(r‘^\d{3}\-\d{3,8}$‘, ‘010 12345‘)
>>>
match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。常见的判断方法就是：
test = ‘用户输入的字符串‘
if re.match(r‘正则表达式‘, test):
print‘ok‘
else:
print‘failed‘
切分字符串
用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：
>>> ‘a b c‘.split(‘ ‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘‘, ‘‘, ‘c‘]
嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：
>>> re.split(r‘\s+‘, ‘a b c‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：
>>> re.split(r‘[\s\,]+‘, ‘a,b, c d‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]
再加入;试试：
>>> re.split(r‘[\s\,\;]+‘, ‘a,b;; c d‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]
如果用户输入了一组标签，下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。
分组
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：
^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：
>>> m = re.match(r‘^(\d{3})-(\d{3,8})$‘, ‘010-12345‘)
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x1026fb3e8>
>>> m.group(0)
‘010-12345‘
>>> m.group(1)
‘010‘
>>> m.group(2)
‘12345‘
如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。
注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。
提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：
>>> t = ‘19:05:30‘
>>> m = re.match(r‘^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$‘, t)
>>> m.groups()
(‘19‘, ‘05‘, ‘30‘)
这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：
‘^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$‘
对于‘2-30‘，‘4-31‘这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。
贪婪匹配
最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：
>>> re.match(r‘^(\d+)(0*)$‘, ‘102300‘).groups()
(‘102300‘, ‘‘)
由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。
必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配：
>>> re.match(r‘^(\d+?)(0*)$‘, ‘102300‘).groups()
(‘1023‘, ‘00‘)
编译
当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：
如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：
>>> import re
# 编译:
>>> re_telephone = re.compile(r‘^(\d{3})-(\d{3,8})$‘)
# 使用：
>>> re_telephone.match(‘010-12345‘).groups()
(‘010‘, ‘12345‘)
>>> re_telephone.match(‘010-8086‘).groups()
(‘010‘, ‘8086‘)
编译后生成Regular Expression对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。
小结
正则表达式非常强大，要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容，可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题，你可能需要一本正则表达式的参考书。
请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email：
someone@gmail.com
bill.gates@microsoft.com
版本二可以验证并提取出带名字的Email地址：
<Tom Paris> tom@voyager.org
附：
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：
|
修饰符 |
描述 |
|
re.I |
使匹配对大小写不敏感 |
|
re.L |
做本地化识别（locale-aware）匹配 |
|
re.M |
多行匹配，影响 ^ 和 $ |
|
re.S |
使 . 匹配包括换行在内的所有字符 |
|
re.U |
根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B. |
|
re.X |
该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。 |
模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式：
字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。
多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。
标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。
反斜杠本身需要使用反斜杠转义。
由于正则表达式通常都包含反斜杠，所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r‘/t‘，等价于‘//t‘)匹配相应的特殊字符。
下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数，某些模式元素的含义会改变。
|
模式 |
描述 |
|
^ |
匹配字符串的开头 |
|
$ |
匹配字符串的末尾。 |
|
. |
匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。 |
|
[...] |
用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 ‘a‘，‘m‘或‘k‘ |
|
[^...] |
不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。 |
|
re* |
匹配0个或多个的表达式。 |
|
re+ |
匹配1个或多个的表达式。 |
|
re? |
匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式 |
|
re{ n} |
|
|
re{ n,} |
精确匹配n个前面表达式。 |
|
re{ n, m} |
匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式 |
|
a| b |
匹配a或b |
|
(re) |
G匹配括号内的表达式，也表示一个组 |
|
(?imx) |
正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。 |
|
(?-imx) |
正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。 |
|
(?: re) |
类似 (...), 但是不表示一个组 |
|
(?imx: re) |
在括号中使用i, m, 或 x 可选标志 |
|
(?-imx: re) |
在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志 |
|
(?#...) |
注释. |
|
(?= re) |
前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。 |
|
(?! re) |
前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功 |
|
(?> re) |
匹配的独立模式，省去回溯。 |
|
\w |
匹配字母数字 |
|
\W |
匹配非字母数字 |
|
\s |
匹配任意空白字符，等价于 [\t\n\r\f]. |
|
\S |
匹配任意非空字符 |
|
\d |
匹配任意数字，等价于 [0-9]. |
|
\D |
匹配任意非数字 |
|
\A |
匹配字符串开始 |
|
\Z |
匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。c |
|
\z |
匹配字符串结束 |
|
\G |
匹配最后匹配完成的位置。 |
|
\b |
匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， ‘er\b‘ 可以匹配"never" 中的 ‘er‘，但不能匹配 "verb" 中的 ‘er‘。 |
|
\B |
匹配非单词边界。‘er\B‘ 能匹配 "verb" 中的 ‘er‘，但不能匹配 "never" 中的 ‘er‘。 |
|
\n, \t, 等. |
匹配一个换行符。匹配一个制表符。等 |
|
\1...\9 |
匹配第n个分组的子表达式。 |
|
\10 |
匹配第n个分组的子表达式，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。 |
|
实例 |
描述 |
|
python |
匹配 "python". |
|
实例 |
描述 |
|
[Pp]ython |
匹配 "Python" 或 "python" |
|
rub[ye] |
匹配 "ruby" 或 "rube" |
|
[aeiou] |
匹配中括号内的任意一个字母 |
|
[0-9] |
匹配任何数字。类似于 [0123456789] |
|
[a-z] |
匹配任何小写字母 |
|
[A-Z] |
匹配任何大写字母 |
|
[a-zA-Z0-9] |
匹配任何字母及数字 |
|
[^aeiou] |
除了aeiou字母以外的所有字符 |
|
[^0-9] |
匹配除了数字外的字符 |
|
实例 |
描述 |
|
. |
匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 ‘\n‘ 在内的任何字符，请使用象 ‘[.\n]‘ 的模式。 |
|
\d |
匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。 |
|
\D |
匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。 |
|
\s |
匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。 |
|
\S |
匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。 |
|
\w |
匹配包括下划线的任何单词字符。等价于‘[A-Za-z0-9_]‘。 |
|
\W |
匹配任何非单词字符。等价于 ‘[^A-Za-z0-9_]‘。 |
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/vineleven/p/4781539.html
