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Python re模块与正则表达式详解

时间:2019-04-10 23:21:27      阅读:185      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:spl   search方法   x64   return   元组   pwd   正则   高级   one   

Python 中使用re模块处理正则表达式,正则表达式主要用来处理文本中的查找,匹配,替换,分割等问题;我们先来看一个问题,切入正则表达式。

问题:

匹配字符串,最少以3个数字开头。使用Python代码如何实现?
检查条件:

1>字符串长度判断;
2>判断前三个字符是否是数字;

这样实现起来有点啰嗦,我们可以使用正则表达式,先来看正则表达式基本语法。

1 正则表达式基本语法

.           匹配任意字符(不包括换行符)
^           匹配开始位置,多行模式下匹配每一行的开始
$           匹配结束位置,多行模式下匹配每一行的结束
*           匹配前一个元字符0到多次
+           匹配前一个元字符1到多次
?           匹配前一个元字符0到1次
{m,n}       匹配前一个元字符m到n次
\           转义字符,例如\.只能匹配.
[]          字符集,一个字符的集合,可匹配其中任意一个字符
\d          匹配一个数字, 相当于 [0-9]
\D          匹配非数字,相当于 [^0-9]
\s          匹配任意空白字符, 相当于 [ \t\n\r\f\v]
\S          匹配非空白字符,相当于 [^ \t\n\r\f\v]
\w          匹配数字、字母、下划线中任意一个字符, 相当于 [a-zA-Z0-9_]
\W          匹配非数字、字母、下划线中的任意字符,相当于 [^a-zA-Z0-9_]
|           逻辑表达式 或 ,比如 a|b 代表可匹配 a 或者 b
(...)       分组

给一坨这个玩意,怎么用,都需要记住吗?
如果能记住就记住,如果很久不使用,就忘记吧;
等使用的时候直接查资料,理解能使用即可。
下面我们结合re模块,看正则表达式如何使用。

2 re.compile方法;

Python中正则表达式执行过程:根据表达式编译生成Pattern对象,然后进行相关处理;
如果高频率使用一个固定的正则表达式,我们可以提前生成Pattern对象,提高效率。

compile方法:

import re
re.compile(pattern, flags=0) #pattern为正则表达式

参数:
pattern:正则表达式,是指为字符串;为了防止转义推荐使用原字符串(r‘xxx‘);
flags:编译标志位,修改正则表达式的匹配方式,例如:大小写区分,换行处理等;

例子:匹配任意一个数字开头字符串:

import re
pobj = re.compile(r‘\d‘)
type(pobj)

输出结果:re.Pattern对象;
问题:如何来匹配呢?

3 re.match方法

re.match方法:从起始位置开始匹配,返回None或者re.Match对象;

#re模块match方法,参数:pattern:正则表达式,string:处理字符串
re.match(pattern, string, flags=0)
#re.Pattern对象中match方法,参数:string:处理字符串
re.Pattern.match(string, pos=0, endpos=...)

练习:匹配一个数字开头字符串:

import re
ma = re.match(r‘\d‘, ‘123‘)
print(ma)

输出结果:

<re.Match object; span=(0, 1), match=‘1‘>

match方法匹配过程:生成Pattern对象,然后进行匹配;
如何获取匹配结果?来看Match对象相关方法。

方法 说明
ma.end(group=0, /) 返回指定分组的结束位置
ma.start(group=0, /) 返回指定分组的开始位置
ma.span(group=0, /) 返回指定分组开始与结束位置
ma.group([group1, ...]) 返回字符串或者元组
ma.groups(default=None) 返回所有分组信息
groupdict([default=None]) 根据key获取分组信息

实际操作下,理解起来就容易了:

import re
import re
#正则表达式:匹配内容:数字+a~z+数字,并且进行分组
ma = re.match(r‘(\d)\w*(\d)‘, ‘1c3‘)
#匹配结果:‘1c3‘
print(‘group():‘, ma.group())
#获取指定分组:1
print(‘group(1):‘, ma.group(1)) 
#获取多个分组:(‘1‘, ‘3‘)
print(‘group(1,2):‘, ma.group(1,2))
#获取所有分组:(‘1‘, ‘3‘)
print(‘groups():‘, ma.groups())
#获取匹配结果索引:(0, 3)
print(‘span():‘, ma.span())
#获取指定分组索引:(0, 1)
print(‘span(1):‘,ma.span(1))

输出结果:

group(): 1c3
group(1): 1
group(1,2): (‘1‘, ‘3‘)
groups(): (‘1‘, ‘3‘)
span(): (0, 3)
span(1): (0, 1)

match方法只能用于从头匹配,如何在整个字符串中查找?
使用search方法。

4:re.search方法

search方法用于在字符串中查找,返回Match对象或者None;

search(pattern, string, flags=0);参数与match类似。

练习:查找第一次出现的数字组成的字串,例如:
在字符串:‘pay:2000 date:2019-03-04‘,找到支付价格:2000;
分析:

1>支付前固定值:‘pay:‘
2>支付金额:数字字符串

对应正则表达式逻辑:‘pay:‘+匹配数字直到非数字字符;具体实现:

s = ‘pay:2000 date:2019-03-04‘
#\d+:匹配数字一次或者多次
ma = re.search(r‘pay:\d+‘, s)
print(ma)

输出结果:

<re.Match object; span=(0, 8), match=‘pay:2000‘>

如何获取2000这个值?增加一个分组,代码实现:

s = ‘pay:2000 date:2019-03-04‘
#\d+:匹配数字一次或者多次,使用分组
ma = re.search(r‘pay:(\d+)‘, s)
print(ma)
#获取分组1对应值
print(ma.group(1))

输出结果:

<re.Match object; span=(0, 8), match=‘pay:2000‘>
2000

5 re.findall/finditer方法

re.findall:在字符串中根据正则表达式查找所有匹配,返回查找结果组成列表;
re.finditer与findall功能相同,返回自迭代器;

re.findall(pattern, string, flags=0) 

练习:查找字符串中所有数字字符串,
例如:‘pay:2000 date:2019-03-04‘ 查找数字结果:[‘2000‘, ‘2019‘, ‘03‘, ‘04‘]
实现如下:

import re
s = ‘pay:2000 date:2019-03-04‘
result = re.findall(r‘\d+‘, s)
print(result)

结果为列表:[‘2000‘, ‘2019‘, ‘03‘, ‘04‘];

6 re.split方法

re.split:字符串中根据正则表达式查找匹配字符串,然后进行切分,返回字串列表;

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
#maxsplit:切分次数,默认所有匹配都切分

练习:

info = ‘system:linux,  cpu:x64  memory 8G‘
整理格式:
dinfo = {‘system‘:‘linux‘, ‘cpu‘:‘x64‘, ‘memory‘:‘8G‘}

分析:

1>对info使用非字母,数字进行切分;
2>切分后将其整理成字典;

第一步切分:

info = ‘system:linux, cpu:x64 memory 8G‘
#正则表达式:\W+,匹配1个或多个
s = re.split(r‘\W+‘,info)
print(s)

切分结果:[‘system‘, ‘linux‘, ‘cpu‘, ‘x64‘, ‘memory‘, ‘8G‘];
第二步整理字典:

info = ‘system:linux, cpu:x64 memory 8G‘
s = re.split(r‘\W+‘,info)
dinfo = {}
for index in range(0, len(s), 2):
    dinfo[s[index]] = s[index+1]
print(dinfo)

输出结果:{‘system‘: ‘linux‘, ‘cpu‘: ‘x64‘, ‘memory‘: ‘8G‘}

7 re.sub与re.subn

re.sub与re.subn实现的字符串替换功能;

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

re.sub方法根据正则表达式将匹配子串替换成设置值并返回新字符串;参数如下:

主要参数 说明
pattern 正则表达式
repl 替换内容,可以是字符串或者函数
string 处理字符串
count 替换数量

re.subn与re.sub类似,返回替换数量与新字符串;

练习:

s  = "user:sun,pwd:222222",将密码:222222 替换为:******;

可以直接使用字符串替换方法:

s.replace(‘222222‘, ‘******‘)
#结果:‘user:sun,pwd:******‘

如果密码为不一样数字如何替换?例如:

s  = "user:sun,pwd:234567"

使用re.sub方法:

#将pwd:xxxx替换成******
re.sub(r‘pwd:(\d+)‘, "******", s)
#结果:‘user:sun,******‘

问题:pwd:去哪里了?如何处理?使用分组。

#pattern使用两个分组
#repl为原字符串,\1代表第一个分组内容,
re.sub(r‘(pwd:)(\d+)‘, r"\1******", s)

替换结果:

‘user:sun,pwd:******‘

大家可以理解下这个题目。

新的问题来了,一组考试成绩:

s = ‘math:90, chinese:90, english:50‘

大于等于60,替换成Pass,否则替换成Faild;推荐使用正则。

我们可以使用函数功能,先来看匹配分数,将其替换为空字符串;

re.sub(r‘\d+‘, ‘‘, s)

结果:‘math:, chinese:, english:‘;
我们将repl替换成函数,函数有一个参数,返回值为空字符串;

def func(arg):
    print(arg)
    return ‘‘
re.sub(r‘\d+‘, func, s)

输出结果:

<_sre.SRE_Match object; span=(5, 7), match=‘90‘>
<_sre.SRE_Match object; span=(17, 19), match=‘90‘>
<_sre.SRE_Match object; span=(29, 31), match=‘50‘>
‘math:, chinese:, english:‘

可以看到func中参数为每个匹配的match对象,我们可以获取这个值,并对其处理。

def func(arg):
    #获取分数
    score = int(arg.group())
    #重置返回结果
    if score <60:
        return ‘Faild‘
    return ‘Pass‘
re.sub(r‘\d+‘, func, s)

输出结果:

‘math:Pass, chinese:Pass, english:Faild‘

以上这些就是re模块常用使用方法及正则表达式基本语法,后面文章我们在介绍正则表达式更高级使用。

Python re模块与正则表达式详解

标签:spl   search方法   x64   return   元组   pwd   正则   高级   one   

原文地址:https://blog.51cto.com/huangyg/2376894

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