• $python正则表达式系列(4)——分组和后向引用


    分组,即分组匹配,也称为捕获组,是正则中的一种比较重要的匹配方式。此外后向引用和分组相结合,可以写出很多复杂匹配场景的正则。

    1. 分组

    分组的方法:将子表达式用小括号括起来,如:(exp),表示匹配表达式exp,并捕获文本到自动命名的组里。举例:

    import re
    s = 'c1c b2b c3c'
    p = re.compile(r'c(d)c')
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    ['1', '3']
    
    s = 'a1b2 c3d4 ea7f'
    p1 = re.compile(r'[a-z]d[a-z]d')
    
    print '【Output 1】'
    print re.findall(p1,s)
    
    p2 = re.compile(r'[a-z]d[a-z](d)')
    
    print '
    【Output 2】'
    print re.findall(p2,s)
    
    p3 = re.compile(r'[a-z](d)[a-z](d)')
    
    print '
    【Output 3】'
    print re.findall(p3,s)
    
    【Output 1】
    ['a1b2', 'c3d4']
    
    【Output 2】
    ['2', '4']
    
    【Output 3】
    [('1', '2'), ('3', '4')]
    
    s = 'age:13,name:Tom;age:18,name:John'
    p = re.compile(r'age:(d+),name:(w+)')
    it = re.finditer(p,s)
    print '【Output】'
    for m in it:
        print '------'
        print m.group()
        print m.group(0)
        print m.group(1)
        print m.group(2)
    
    【Output】
    ------
    age:13,name:Tom
    age:13,name:Tom
    13
    Tom
    ------
    age:18,name:John
    age:18,name:John
    18
    John
    

    2. 忽略某个分组

    有时候给正则的某个子表达式加括号并不是为了分组,而仅仅是为了看起来更清晰,因此在匹配结果中并不想匹配该子表达式,那么该怎么办呢?答案是忽略该分组,方法:(?:exp)。举例:只想匹配name,不想匹配age:

    s = 'age:13,name:Tom'
    p1 = re.compile(r'age:(d+),name:(w+)')
    print '【Output】'
    # 不忽略分组
    print re.findall(p1,s)
    
    # 忽略分组
    p2 = re.compile(r'age:(?:d+),name:(w+)')
    print re.findall(p2,s)
    
    【Output】
    [('13', 'Tom')]
    ['Tom']
    

    3. 后向引用

    所谓后向引用,就是对前面出现过的分组再一次引用,使用默认的分组名称进行后向引用:1,2,3...(注:从1开始)

    举例:

    # 匹配字符串中连续出现的两个相同的单词
    s = 'hello blue go go hello'
    p = re.compile(r'(w+)s+1')  # 这里的'1'就对应前面的(w+)
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    ['go']
    

    4. 自定义名称分组的后向引用

    python正则可以对分组自定义名称,然后可以使用自定义名称进行后向引用,使用自定义分组名称比使用默认分组名称更加清晰、更容易让人理解。对分组自定义名称的方法:

    (?P<myname>exp)
    

    后向引用的方式:

    (?P=myname)
    

    这里要注意的是,其他语言的正则与python正则的分组自定义名称的语法不太一样,其他语言是这样写的:

    # 自定义名称
    (?<name>exp)
    # 后向引用
    K<name>
    

    举个例子:

    s = 'hello blue go go hello'
    p = re.compile(r'(?P<my_group1>w+)s+(?P=my_group1)')
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    ['go']
    

    5.嵌套分组

    s  = '2017-07-10 20:00'
    p = re.compile(r'(((d{4})-d{2})-d{2}) (d{2}):(d{2})')
    re.findall(p,s)
    # 输出:
    # [('2017-07-10','2017-07','2017','20','00')]
    
    se = re.search(p,s)
    print se.group()
    print se.group(0)
    print se.group(1)
    print se.group(2)
    print se.group(3)
    print se.group(4)
    print se.group(5)
    
    # 输出:
    '''
    '2017-07-10 20:00'
    '2017-07-10 20:00'
    '2017-07-10'
    '2017-07'
    '2017'
    '20'
    '00'
    '''
    

    可以看出,分组的序号是以左小括号'('从左到右的顺序为准的。

    6. 后向引用的应用

    1. 匹配"ABAB"型字符串

    s = 'abab cdcd efek'
    p = re.compile(r'(ww)1')
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    ['ab', 'cd']
    

    2. 匹配"AABB"型字符串

    s = 'abab cdcd xxyy'
    p = re.compile(r'(w)1(w)2')
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    [('x', 'y')]
    

    3. 匹配"AABA"型字符串

    s = 'abab cdcd xxyx'
    p = re.compile(r'(w)1(?:w)1')
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    ['x']
    

    4. 匹配"ABBA"型字符串

    s = 'abab toot'
    p = re.compile(r'(w)(w)21')
    print '【Output】'
    print re.findall(p,s)
    
    【Output】
    [('t', 'o')]
    

    5. 向字符串中的某些位置插入字符

    有一个需求:在一个字符串中的所有通配符(% _ [ ])前都加上""符进行转义,如果通配符前面本来就有"",则不再插入。举例:

    s = 'abc\_de%fgh[c][]c'
    special = r'[%_[]]'
    print '【Output】'
    print 's = {0}'.format(s)
    print re.sub(r'([^\])(?=%s)' % special,r'1\',s)
    # 注:这里的"(?=%s)"是零宽断言,匹配一个位置,零宽断言在后面会讲
    
    【Output】
    s = abc\_de%fgh[c][]c
    abc\_de\%fgh[c][]c
    

    6. 在字符串中从后往前每隔3个字符插入一个","符号

    s = '1234567890'
    s = s[::-1]
    print '【Output】'
    print s
    s = re.sub(r'(...)',r'1,',s)
    print s[::-1]
    
    【Output】
    0987654321
    1,234,567,890
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