• Python正则表达式学习


    Python 中的re 模块

    正则表达式

    就个人而言,主要用它来做一些复杂字符串分析,提取想要的信息
    学习原则:够用就行,需要的时候在深入

    现总结如下:

    正则表达式中特殊的符号:

    “.” 表任意字符
    “^ ” 表string起始
    “$” 表string 结束
    “*” “+” “?” 跟在字符后面表示,0个——多个, 1个——多个, 0个或者1个
    *?, +?, ?? 符合条件的情况下,匹配的尽可能少//限制*,+,?匹配的贪婪性
    {m} 匹配此前的字符,重复m次
    {m,n} m到n次,m,n可以省略

    举个例子 ‘a.*b’ 表示a开始,b结束的任意字符串
    a{5} 匹配连续5个a

    [] 表一系列字符 [abcd] 表a,b,c,d [^a] 表示非a
    | A|B 表示A或者B , AB为任意的正则表达式 另外|是非贪婪的如果A匹配,则不找B
    (…) 这个括号的作用要结合实例才能理解, 用于提取信息

    d [0-9]
    D 非 d
    s 表示空字符
    S 非空字符
    w [a-zA-Z0-9_]
    W 非 w

    一:re的几个函数

    1: compile(pattern, [flags])
    根据正则表达式字符串 pattern 和可选的flags 生成正则表达式 对象

    生成正则表达式 对象(见二)

    其中flags有下面的定义:
    I 表示大小写忽略
    L 使一些特殊字符集,依赖于当前环境
    M 多行模式 使 ^ $ 匹配除了string开始结束外,还匹配一行的开始和结束
    S “.“ 匹配包括‘ ’在内的任意字符,否则 . 不包括‘ ’
    U Make w, W, , B, d, D, s and S dependent on the Unicode character properties database
    X 这个主要是表示,为了写正则表达式,更可毒,会忽略一些空格和#后面的注释

    其中S比较常用,
    应用形式如下
    import re
    re.compile(……,re.S)

    2: match(pattern,string,[,flags])
    让string匹配,pattern,后面分flag同compile的参数一样
    返回MatchObject 对象(见三)

    3: split( pattern, string[, maxsplit = 0])
    用pattern 把string 分开
    >>> re.split(‘W+’, ‘Words, words, words.’)
    ['Words', 'words', 'words', '']
    括号‘()’在pattern内有特殊作用,请查手册

    4:findall( pattern, string[, flags])
    比较常用,
    从string内查找不重叠的符合pattern的表达式,然后返回list列表

    5:sub( pattern, repl, string[, count])
    repl可以时候字符串,也可以式函数
    当repl是字符串的时候,
    就是把string 内符合pattern的子串,用repl替换了

    当repl是函数的时候,对每一个在string内的,不重叠的,匹配pattern
    的子串,调用repl(substring),然后用返回值替换substring

    >>> re.sub(r’defs+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)s*(s*):’,
    … r’static PyObject* py_1(void) {‘,
    … ‘def myfunc():’)
    ‘static PyObject* py_myfunc(void) {‘

    >>> def dashrepl(matchobj):
    … if matchobj.group(0) == ‘-’: return ‘ ‘
    … else: return ‘-’
    >>> re.sub(‘-{1,2}’, dashrepl, ‘pro—-gram-files’)
    ‘pro–gram files’

    二:正则表达式对象 (Regular Expression Objects )

    产生方式:通过 re.compile(pattern,[flags])回

    match( string[, pos[, endpos]]) ;返回string[pos,endpos]匹配
    pattern的MatchObject(见三)

    split( string[, maxsplit = 0])
    findall( string[, pos[, endpos]])
    sub( repl, string[, count = 0])
    这几个函数和re模块内的相同,只不过是调用形式有点差别

    re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数,功能相同,但同一程序如果
    多次用的这些函数功能,正则表达式对象的几个函数效率高些

    三:matchobject

    通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回

    该对象有如下方法和属性:

    方法:
    group( [group1, ...])
    groups( [default])
    groupdict( [default])
    start( [group])
    end( [group])

    说明这几个函数的最好方法,就是举个例子

    matchObj = re.compile(r”(?Pd+).(d*)”)
    m = matchObj.match(’3.14sss’)
    #m = re.match(r”(?Pd+).(d*)”, ’3.14sss’)

    print m.group()
    print m.group(0)
    print m.group(1)
    print m.group(2)
    print m.group(1,2)

    print m.group(0,1,2)
    print m.groups()
    print m.groupdict()

    print m.start(2)
    print m.string

    输出如下:
    3.14
    3.14
    3
    14
    (’3′, ’14′)
    (’3.14′, ’3′, ’14′)
    (’3′, ’14′)
    {‘int’: ’3′}
    2
    3.14sss

    所以group() 和group(0)返回,匹配的整个表达式的字符串
    另外group(i) 就是正则表达式中用第i个“()” 括起来的匹配内容
    (’3.14′, ’3′, ’14′)最能说明问题了。

    更进一步的学习,请看手册

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