• Python正则表达式－2

    本文介绍了Python对于正则表达式的支持，包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请查看其他教程。

    注意：本文基于Python2.4完成；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。

    尊重作者的劳动，转载请注明作者及原文地址 >.<html


    最短匹

    1. 正则表达式基础

    1.1. 简单介绍

    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：
    re_simple

    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：  
    pyre

    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"。

    Jeffrey: 我加一点自己做项目过程中遇到的这种匹配方式的理解：

    最短匹配：.*? http://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm 

    假如，我们有以下的代码存放在Test_1.xml中（注意：这里不仅限于xml文件，同样的也适应于其它的任何的文件）：我们的

    要匹配到原文件中的下列内容
<pre name="code" class="html"><span style="color:#FF0000;"><Response Status="OKAY" CongLvl="LEVEL0" OverallProvTime="4026852" TimeInReqQueue="228" DbCommitTime="6371" RequestId="100000">
    <CapacityParms>
	<Category>RESIDENTIALSUBSCRIBER_R2</Category>
	<FeatureSetName>R1 FEATURE SET</FeatureSetName>
	<OfficeId>ylvJrPbcGgHE</OfficeId>
	<CurrentCnt>0</CurrentCnt>
	<LimitCnt>0000050</LimitCnt>
	<SpareCapacity>0</SpareCapacity>
	<TasUnequalDistribution>0</TasUnequalDistribution>
    </CapacityParms>
</Response></span>

    源文件：
    <Request Action="LOGIN" RequestId="100000"><Authentication><ClientName>Administrator</ClientName><Password>5420!Cts</Password></Authentication></Request><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Response Status="OKAY" RequestId="100000"><Authentication MajorVersion="28" MinorVersion="0"><ClientName>Administrator</ClientName><Role>ADMINISTRATOR</Role></Authentication></Response><Request Action="UPDATE" RequestId="100000"><CapacityLimit><Category>RESIDENTIALSUBSCRIBER_R2</Category><LockKey>17ylvJrPbcGgHEUPF001n//k/v/n//Xu0P//AAb3rb8H=0000050010</LockKey><SignKey>QDA9s+3HukQn3DyX15otQNaOvEQaEU5skCx0JDPQHJ77/jwYQl0uLQUYlKHZWmwKIhGCGWIuz8nADDtXlJK9VA==</SignKey></CapacityLimit></Request><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><span style="color:#FF0000;"><Response Status="OKAY" CongLvl="LEVEL0" OverallProvTime="4026852" TimeInReqQueue="228" DbCommitTime="6371" RequestId="100000"> <CapacityParms><Category>RESIDENTIALSUBSCRIBER_R2</Category><FeatureSetName>R1 FEATURE SET</FeatureSetName><OfficeId>ylvJrPbcGgHE</OfficeId><CurrentCnt>0</CurrentCnt><LimitCnt>0000050</LimitCnt><SpareCapacity>0</SpareCapacity><TasUnequalDistribution>0</TasUnequalDistribution> </CapacityParms></Response></span><Request Action="LOGOFF" RequestId="tll-logoff"><Authentication><ClientName>Administrator</ClientName></Authentication></Request><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Response Status="OKAY" RequestId="tll-logoff"><Authentication><ClientName>Administrator</ClientName></Authentication></Response> 
    

    这个是我的re_test.py代码文件，这个文件中到了两种匹配方式，当然，只有def re_testsearch()才可以满足我们的要求，因为它是实现的是段落匹配（因为这个里面用了
re.S）


#-*- coding:utf-8 -*-
#最上一句如果不加上的话不能输入汉字，不然编译不过
#/usr/bin/python

import os
import sys
import re

####################################################
# 	一行一行的匹配
#	比如Test_2.xml中的内容如下：
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="jeffrey">
#		<a>test1</a>
#		<b>test2</b>
#	</Response>
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="guan">
#		<a>test1</a>
#		<b>test2</b>
#	</Response>
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="zenghui">
#		<a>test1</a>
#		<b>test2</b>
#	</Response>
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="jeguan">
#		<a>test1</a>
#		<b>test2</b>
#	</Response>
#	那么匹配后的得到结果为
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="jeffrey">
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="guan">
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="zenghui">
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="jeguan">
#
####################################################
def re_test():

	# 原文件
	filename = r'C:UsersjeguanDesktopTest_2.xml'
	# 匹配得到的内容存储在Test_2_bk.xml中
	new_file = r'C:UsersjeguanDesktopTest_2_bk.xml'

	# 打开原文件
	open_file = open(filename, 'r')
	read_file = open_file.readlines()
	# 打开目标文件，即：存放匹配结果的文件
	newfile = open(new_file, 'wb')

	# 匹配以<Response开头并且有CongLvl字符串的行,注意，
	# 这里是非lazzy匹配,并且是一行一行匹配，即，遇到
	# '
'就会结束
	patt =  re.compile(r'^<Response.*CongLvl.*')

	# 遍历原文件的所有行,如果找到就会存盘
	for line in read_file:
		match = patt.search(line)
		if match:
			m = match.group(0)
			newfile.write(m)

	open_file.close()
	newfile.close()


#################################################################################
#	多行匹配，即：可以匹配一个文本中的特定段落。这里主要是要用到re模块中的re.S
#	它表示当用'.'来进行匹配的时候，可以忽略掉'
'，这一点与'.'正常的规则是不一样的
#	
#	另外一个要注意的地方是这里使用了Lazzy匹配的方式。当有多个Response>出现的时候，
#	它只会匹配第一次出现的地方。比如：
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="jeguan">
#		<a>test1</a>
#		<b>test2</b>
#	</Response>
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="zenghuiguan">
#		<a>test3</a>
#		<b>test4</b>
#	</Response>
#	当用lazzy方式的时候，只会匹配到第一次出现Response>的地方
#	本文中匹配得到的结果为：
#	<Response Staus="OKAY" CongLvl="jeguan">
#		<a>test1</a>
#		<b>test2</b>
#	</Response>
#
################################################################################
def re_testsearch():
	# 
	filename = r'C:UsersjeguanDesktopTest_2.xml'
	new_file = r'C:UsersjeguanDesktopTest_2_bk.xml'

	open_file = open(filename, 'r')
	read_file = open_file.readlines()
	newfile = open(new_file, 'wb')

	# re.S means: Make the '.' special character match any character at all, 
	# including a newline; without this flag, '.' will match anything except a newline.
	# '(.+?)' means: this is a greedy match. When the fist 'Response>' is found, then
	# it will not try to match the next 'Response>'
	<span style="color:#CC0000;">patt = re.compile(r'<Response Status="OKAY" CongLvl="LEVEL0"*(.+?)Response>', <strong>re.S</strong>)</span>

	str1 = ""
	# 把读出的行放在str1中
	for line in read_file:
		str1 = str1 + line

	match1 = patt.search(str1)
	newfile.write(match1.group(0))

	print(match1.group())


if __name__ == "__main__":
	re_testsearch()
	
    我们用re_testsearch()这个函数来匹配最终的结果如下所示，得到了我们的要求：
    <Response Status="OKAY" CongLvl="LEVEL0" OverallProvTime="4026852" TimeInReqQueue="228" DbCommitTime="6371" RequestId="100
    <CapacityParms>
        <Category>RESIDENTIALSUBSCRIBER_R2</Category>
        <FeatureSetName>R1 FEATURE SET</FeatureSetName>
        <OfficeId>ylvJrPbcGgHE</OfficeId>
        <CurrentCnt>0</CurrentCnt>
        <LimitCnt>0000050</LimitCnt>
        <SpareCapacity>0</SpareCapacity>
        <TasUnequalDistribution>0</TasUnequalDistribution>
    </CapacityParms>
</Response>

    但是，如果我们使用re_test()来试图匹配的话，不会得到上面的这个结果，相反，只会找到

    

    

    <Response Status="OKAY" CongLvl="LEVEL0" OverallProvTime="4026852" TimeInReqQueue="228" DbCommitTime="6371" RequestId="100000">

    
上面的代码可以在我的github上找到：https://github.com/double12gzh/PythonLearning
    

    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。
    

    1.4. 匹配模式
    

    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。
    

    2. re模块
    

    2.1. 开始使用re
    

    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。
    

    

    

    

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    # 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
    

        printmatch.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： 
    

    • re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同） 
    • M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图） 
    • 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 s S 取决于当前区域设定 
    • U(UNICODE): 使预定字符类 w W  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。以下两个正则表达式是等价的：
    

    

    

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    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：
    

    

    

    

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    m =re.match(r'hello','hello world!')
    

    print 
m.group()
    

    
    		

    

    

    re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回，在需要大量匹配元字符时有那么一点用。
    

    2.2. Match
    

    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：
    

    1. string: 匹配时使用的文本。 
    2. re: 匹配时使用的Pattern对象。 
    3. pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
    4. endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
    5. lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。 
    6. lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。 
    方法：
    

    1. 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；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
    2. 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。 
    3. 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。default含义同上。 
    4. 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。 
    5. 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。 
    6. span([group]): 
      返回(start(group), end(group))。 
    7. 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。
    

    

    

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    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 13'):", m.expand(r'2 13')
    

     
    

    ### 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 13'): world hello!
    

    
    		

    

    

    2.3. Pattern
    

    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：
    

    1. pattern: 编译时用的表达式字符串。 
    2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。 
    3. groups: 表达式中分组的数量。 
    4. groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。 
    

    

    

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    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]：
    

    1. 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。
      
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。 
      
注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。 
      
示例参见2.1小节。 
    2. 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。
      
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。 
      

      

      

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      # 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
      

          printmatch.group()
      

       
      

      ### 输出 ### 

      

      # world
      

      
      		

      

      

    3. 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。 
      

      

      

      1
      

      2
      

      3
      

      4
      

      5
      

      6
      

      7
      
      		


      

      import 
re
      

       
      

      p =re.compile(r'd+')
      

      print 
p.split('one1two2three3four4')
      

       
      

      ### output ###
      

      # ['one', 'two', 'three', 'four', '']
      

      
      		

      

      

    4. 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。 
      

      

      

      1
      

      2
      

      3
      

      4
      

      5
      

      6
      

      7
      
      		


      

      import 
re
      

       
      

      p =re.compile(r'd+')
      

      print 
p.findall('one1two2three3four4')
      

       
      

      ### output ###
      

      # ['1', '2', '3', '4']
      

      
      		

      

      

    5. 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。 
      

      

      

      1
      

      2
      

      3
      

      4
      

      5
      

      6
      

      7
      

      8
      
      		


      

      import 
re
      

       
      

      p =re.compile(r'd+')
      

      for 
m in p.finditer('one1two2three3four4'):
      

          printm.group(),
      

       
      

      ### output ###
      

      # 1 2 3 4
      

      
      		

      

      

    6. 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。 
      
当repl是一个字符串时，可以使用id或g<id>、g<name>引用分组，但不能使用编号0。 
      
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。 
      
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。 
      

      

      

      1
      

      2
      

      3
      

      4
      

      5
      

      6
      

      7
      

      8
      

      9
      

      10
      

      11
      

      12
      

      13
      

      14
      

      15
      
      		


      

      import 
re
      

       
      

      p =re.compile(r'(w+) (w+)')
      

      s ='i say, hello world!'
      

       
      

      print 
p.sub(r'2 1', s)
      

       
      

      def 
func(m):
      

          returnm.group(1).title()+'
 ' + m.group(2).title()
      

       
      

      print 
p.sub(func, s)
      

       
      

      ### output ###
      

      # say i, world hello!
      

      # I Say, Hello World!
      

      
      		

      

      

    7. subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]): 
      返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。 
      

      

      

      1
      

      2
      

      3
      

      4
      

      5
      

      6
      

      7
      

      8
      

      9
      

      10
      

      11
      

      12
      

      13
      

      14
      

      15
      
      		


      

      import 
re
      

       
      

      p =re.compile(r'(w+) (w+)')
      

      s ='i say, hello world!'
      

       
      

      print 
p.subn(r'2 1', s)
      

       
      

      def 
func(m):
      

          returnm.group(1).title()+'
 ' + m.group(2).title()
      

       
      

      print 
p.subn(func, s)
      

       
      

      ### output ###
      

      # ('say i, world hello!', 2)
      

      # ('I Say, Hello World!', 2)
      

      
      		

      

      

    以上就是Python对于正则表达式的支持。熟练掌握正则表达式是每一个程序员必须具备的技能，这年头没有不与字符串打交道的程序了。笔者也处于初级阶段，与君共勉，^_^
    

    另外，图中的特殊构造部分没有举出例子，用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下，如何匹配不是以abc开头的单词，^_^
    

    全文结束
    

    
            

    

    
    
          
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            原文地址：https://www.cnblogs.com/double12gzh/p/10166238.html
          
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