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正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处 理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。得益于这一点,在提供了正则表达式的 语言里,正则表达式的语法都是一样的,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同;但不用担心,不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他 语言里使用过正则表达式,只需要简单看一看就可以上手了。
下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程:
正则表达式的大致匹配过程是:依次拿出表达式和文本中的字符比较,如果每一个字符都能匹配,则匹配成功;一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同,但也是很好理解的,看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。
下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法:
1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的 (在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪的则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。例如:正则表达式"ab*"如果用于查 找"abbbc",将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?",将找到"a"。
1.3. 反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同,正则表达式里使用"\"作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹 配文本中的字符"\",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个 反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样,匹 配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。
正则表达式提供了一些可用的匹配模式,比如忽略大小写、多行匹配等,这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。
Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例,然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个Match实例),最后使用Match实例获得信息,进行其他的操作。
# encoding: UTF-8
import
re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern
=
re.
compile
(r
‘hello‘
)
# 使用Pattern匹配文本,获得匹配结果,无法匹配时将返回None
match
=
pattern.match(
‘hello world!‘
)
if
match:
# 使用Match获得分组信息
print
match.group()
### 输出 ###
# hello
re.compile(strPattern[, flag]):
这个方法是Pattern类的工厂方法,用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式,取值可以使用按位或运算符‘|‘表示同时生效,比如re.I | re.M。另外,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile(‘pattern‘, re.I | re.M)与re.compile(‘(?im)pattern‘)是等价的。
可选值有:
a
=
re.
compile
(r
"""\d + # the integral part
\. # the decimal point
\d * # some fractional digits"""
, re.X)
b
=
re.
compile
(r
"\d+\.\d*"
)
re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代,唯一的好处是少写一行re.compile()代 码,但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为:
m
=
re.match(r
‘hello‘
,
‘hello world!‘
)
print
m.group()
Match对象是一次匹配的结果,包含了很多关于此次匹配的信息,可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性:
方法:
import
re
m
=
re.match(r
‘(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)‘
,
‘hello world!‘
)
print
"m.string:"
, m.string
print
"m.re:"
, m.re
print
"m.pos:"
, m.pos
print
"m.endpos:"
, m.endpos
print
"m.lastindex:"
, m.lastindex
print
"m.lastgroup:"
, m.lastgroup
print
"m.group(1,2):"
, m.group(
1
,
2
)
print
"m.groups():"
, m.groups()
print
"m.groupdict():"
, m.groupdict()
print
"m.start(2):"
, m.start(
2
)
print
"m.end(2):"
, m.end(
2
)
print
"m.span(2):"
, m.span(
2
)
print
r
"m.expand(r‘\2 \1\3‘):"
, m.expand(r
‘\2 \1\3‘
)
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): (‘hello‘, ‘world‘)
# m.groups(): (‘hello‘, ‘world‘, ‘!‘)
# m.groupdict(): {‘sign‘: ‘!‘}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r‘\2 \1\3‘): world hello!
Pattern对象是一个编译好的正则表达式,通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化,必须使用re.compile()进行构造。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息:
import
re
p
=
re.
compile
(r
‘(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)‘
, re.DOTALL)
print
"p.pattern:"
, p.pattern
print
"p.flags:"
, p.flags
print
"p.groups:"
, p.groups
print
"p.groupindex:"
, p.groupindex
### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {‘sign‘: 3}
实例方法[ | re模块方法]:
# encoding: UTF-8
import
re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern
=
re.
compile
(r
‘world‘
)
# 使用search()查找匹配的子串,不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match
=
pattern.search(
‘hello world!‘
)
if
match:
# 使用Match获得分组信息
print
match.group()
### 输出 ###
# world
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原文地址:http://www.cnblogs.com/xiaojikuaipao/p/regrex.html