• re:正则表达式,字符串处理的杀手锏


    介绍

    正则表达式是一种用形式化语法描述的文本匹配模式,可以进行复杂的字符串匹配。
    Python中的正则表达式通过re模块提供,功能比Python内置的str更强,但是速度没有str提供的方法快。
    因此如果内置的str方法可以解决,那么直接用就可以。如果不好解决,再使用正则。
    

    1.查找文本中的模式

    '''
    re最常见的方法就是搜索文本中的模式。match和search函数接收pattern(模式)和text(文本)作为输入,找到这个模式时,就返回一个Match对象。
    如果没有找到模式,则返回None。
    每个Match对象包含有关匹配性质的信息,包括原输入字符串,所使用的正则表达式,以及模式在原字符串中出现的位置。
    '''
    pattern = "this"
    text = "你知道this的含义吗?"
    match = re.search(pattern, text)
    print(match)  # <re.Match object; span=(3, 7), match='this'>
    print(match.start())  # 3
    print(match.end())  # 7
    print(text[match.start(): match.end()])  # this
     
     
    # 以上是search,那么match呢?
    match = re.match(pattern, text)
    print(match)  # None
    # 返回结果为None,match和search比较类似,但match只能从头匹配查找, 而search可以在字符串的任意位置匹配查找。
     
     
    # 即使有多个满足条件的也只会返回第一个。
    print(re.search("this", "123this456this789this"))  # <re.Match object; span=(3, 7), match='this'>
     
     
    # 如果没有则返回None,此时调用下面的start或end方法也会报错。会抛出AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'xxxxxx'
    # 因此可以加上一层判断
    match = re.match(pattern, text)
    if match:
        print(match.start())
    

    2.编译表达式

    import re
     
     
    '''
    我们也可以将模式进行一个编译,比如我们有很多手机号,但我只查询以135开头的。
    按照我们刚才讲的,可以这么做。
    for number in number_list:
        if re.match("135", number):
            print(number)
    这么做毫无疑问是可行的,但是我们每循环一次,pattern都要编译一次。既然pattern是固定不变的,我们是不是可以提前将它编译好呢?
    答案是可以的
    '''
    # 得到编译之后的对象
    comp = re.compile("135")
    # 下面就可以直接使用这个编译的对象进行查找就可以了
    number_list = ["13541258742", "18845214415", "13512441552"]
    for number in number_list:
        # 可以看到,如果使用re的话,需要传入pattern,但是我们将pattern进行编译之后,就可以直接调用了。
        if comp.match(number):
            print(number)
            '''
            13541258742
            13512441552
            '''
     
    '''
    re.match(pattern, text) <==> re.compile(pattern).match(text)
    '''
    # 可以对比字符串,准确的说应该对比成类与对象
    s = "abc|abcd|efg"
    print(s.split("|"))  # ['abc', 'abcd', 'efg']
    # 也可以使用str这个类来调用,但是不方便,于是我们都使用字符串本身,也就是类str的实例对象
    print(str.split(s, "|"))  # ['abc', 'abcd', 'efg']
     
    # summary:可以传入pattern和text作为参数,调用re.match,也可以将pattern编译之后,用编译之后的对象调用match方法,此时只需传入text
    

    3.多重匹配

    import re
     
     
    '''
    到目前为止,我们所获取的都是单个实例。如何将满足条件的所有文本全部获取呢?
    可以使用findall函数
    '''
    pattern = "abc"
    text = "abc|abc|abc|abc"
    print(re.findall(pattern, text))  # ['abc', 'abc', 'abc', 'abc']
    # 可以看到,直接将满足条件的所有实例全部以列表的形式获取出来了,并且如果满足条件的实例只有一个,那么得到的仍是一个列表,只是列表里面只有一个元素
     
    # 除此之外还有一个迭代器模式
    res = re.finditer(pattern, text)
    print(res)  # <callable_iterator object at 0x00000000029C4400>
    for v in res:
        print(v)
        '''
        <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
        <re.Match object; span=(4, 7), match='abc'>
        <re.Match object; span=(8, 11), match='abc'>
        <re.Match object; span=(12, 15), match='abc'>
        '''
        # 得到的是一个Match对象
    

    4.模式语法

    import re
     
     
    '''
    除了简单的字面量文本字符串,正则表达式还支持更强大的模式。
    '''
    # 重复
    '''
    .:代表除换行符之外的任意字符
    *:重复0次或者任意多次
    +:重复1次或者任意多次
    ?:重复0次或者1次
    {m}:出现m次
    {m,n}:出现m次到n次,包含m和n,并且注意,逗号两边不要有空格
    {m,}:省略n,那么表示至少出现m次,最多则没有限制
     
    因此:* == {0,}   + == {1,}    ? == {0,1}
    '''
     
    # b出现一次到三次,注意这里不是ab出现一到三次,*+?{}只会作用于它的前一个字符
    print(re.search("ab{1,3}", "abcabbc"))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='ab'>
    print(re.search("ab{2,3}", "abcabbc"))  # <re.Match object; span=(3, 6), match='abb'>
    '''
    可以看到都是从头开始找,开头是ab满足"ab{1,3}",即使后面有abb也不会匹配了
    而"ab{2,3}"则要求b至少出现两次,因此找到了后面的abb
    '''
     
    # 可以看到,要求是一到三次,ab,abb,abbb都符合,最终是取了abbb。
    # 正则的模式则是贪婪模式,能往多了匹配就往多了匹配
    print(re.search("ab{1,3}", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 4), match='abbb'>
     
    # *+?这些元字符也是同样的道理
    print(re.search("ab*", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>
    print(re.search("ab+", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 6), match='abbbbb'>
    print(re.search("ab?", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='ab'>
     
     
    # 那么如何不使用这种贪婪模式呢?可以直接在*+?{}后面加上?即可,表示关闭贪婪模式
    # 出现一到三次,关闭贪婪,只获取一个b
    print(re.search("ab{1,3}?", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='ab'>
    # *出现0次或多次,关闭贪婪模式,获取0次
    print(re.search("ab*?", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
    # 显然获取一次
    print(re.search("ab+?", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='ab'>
    # 出现0次或一次,关闭贪婪模式后显然获取0次
    print(re.search("ab??", "abbbbb"))  # <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
    # .表示除了换行符的任意字符
    print(re.search(".{1,5}", "aaaaa"))  # <re.Match object; span=(0, 5), match='aaaaa'>
    print(re.search(".{1,5}", "aa
    aa"))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='aa'>
     
     
    # 字符集
    '''
    下面问题又来了,如果我想获取以a开头以c结尾,中间的一个字符必须是love中的一个,想获取这样的字符该怎么办呢?
    首先两端好解决,关键是中间的字符要怎么表示?
    这个时候字符集就派上用场呢?
    [love]:用中括号把多个字符组合起来即可,表示匹配l、o、v、e四个字符中的一个
    '''
    print(re.findall("a[love]c", "awc|aec|afc|akc|adc"))  # ['aec']
    # 字符集[love]就可以看做是一个整体,也可以搭配元字符使用
    '''
    [love]{1,3} 表示匹配出现一到三次的字符,什么的字符呢?l、o、v、e四个字符当中的某一个字符
    '''
    # v在[love]当中,匹配vvv
    print(re.findall("[love]{1,3}", "vvv"))  # ['vvv']
    # k不在但是v在,匹配vv
    print(re.findall("[love]{1,3}", "kvv"))  # ['vv']
    # 匹配v
    print(re.findall("[love]{1,3}", "kv"))  # ['v']
    # a不在,但ve在,匹配ve
    print(re.findall("[love]{1,3}", "ave"))  # ['ve']
    # findall是查找所有,l在[love]里面,o在,v在,但是最多出现三次匹配成功结束。继续查找,最后的e也在,但是_不在,所以匹配结束,得到e。
    # y不在,但是o在,u又不在,所以又匹配出e。因此最终结果是['lov', 'e', 'o']。
    print(re.findall("[love]{1,3}", "love_you"))  # ['lov', 'e', 'o']
     
    # 那我如果想取反呢?也就是我要不在love里面的字符。可以使用[^love],表示非l、o、v、e的任意字符
     
    # 这便是字符集,但是又有一个问题。如果我想获取为小写字母的字符呢?难道把26的字母都写一遍吗?当然不用
    # [a-z]表示所有的小写字母
    # [A-Z]表示所有的大写字母
    # [0-9]表示所有的数字
    # [a-zA-Z0-9]表示所有的字母和数字
    print(re.findall("[a-z][A-Z]", "aB|ac"))  # ['aB']
    print(re.findall("[a-zA-Z]", "a|C|4|尻"))  # ['a', 'C']
    print(re.findall("[a-zA-Z0-9]", "a|C|4|尻"))  # ['a', 'C', '4']
     
    # 转义码
    # d表示数字
    # D表示非数字
    # w表示字母、数字,注意:这里包括中文
    # W表示非字母数字
    # s表示空白符(制表符、空格、换行等)
    # S表示非空白符
     
    # 但是在操作系统中会先做一层转义,因此需要两个。在操作系统层面上,两个变成一个,然后再和d组合成d进行正则比配
    print(re.search("\d{1,3}", "1234"))  # <re.Match object; span=(0, 3), match='123'>
    # 那如果我想匹配呢?
    print(re.search("\\hello", "\hello"))  # <re.Match object; span=(0, 6), match='\hello'>
    '''
    要知道在正则中也是有含义的,因此要匹配纯反斜杠,也需要做一次转义。
    所以需要四个,首先在在操作系统层面会转义,将四个变成两个,在正则中两个变成一个,此时的便是普通的字符
    但是这样会很麻烦,因此可以在字符串的开头加上一个r,表示这是原生的字符串,你不需要给我做任何的转义
    '''
    # 此时只需要一个反斜杠即可,可以看到Python中的w是包含中文的
    print(re.search(r"w{1,2}", "古明地觉"))  # <re.Match object; span=(0, 2), match='古明'>
     
     
    # 锚定
    '''
    有时除了匹配模式的内容外,我们还要对内容的位置进行一个限制。
    ^:这个符号我们刚才好像见过,[^seq],表示不在seq里面的字符,但是如果放在开头的位置,则表示以某字符开头,如^abc则表示以abc开头的字符
    $:表示以某字符结尾。如abc$表示以abc结尾的字符
    :单词开头或末尾的空串
    B:不在单词开头或末尾的空串
    '''
    print(re.search(r"^abc", "abcd"))  # <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
    print(re.search(r"^abc", "aabcd"))  # None
     
    print(re.search(r"abc$", "dabc"))  # <re.Match object; span=(1, 4), match='abc'>
    print(re.search(r"abc$", "abcd"))  # None
    

    5.限制搜索

    import re
     
     
    '''
    已经编译的正则表达式,还可以指定查找的范围
    '''
    pattern = re.compile(r"123")
    text = "123|123|123"
    print(pattern.search(text, pos=2, endpos=7))  # <re.Match object; span=(4, 7), match='123'>
    # 指定从2开始,7结束
    

    6.用组解析匹配

    import re
     
     
    '''
    有时我们想要提取某些内容中间的内容,比如xxxabcxxx,我想要夹在xxx和xxx之间的内容怎么办呢?
    这个时候就可以用到分组
    '''
    # 有两个abc,但我要的是夹在xxx和xxx之间的abc
    match = re.search(r"xxx(abc)xxx", "abcxxxabcxxx")
    print(match)  # <re.Match object; span=(3, 12), match='xxxabcxxx'>
    # 这样匹配依旧会匹配全局,怎么样才能把括号里面的内容给抽取出来呢?
    print(match.group(0))  # xxxabcxxx
    print(match.group(1))  # abc
    '''
    可以使用group函数,参数默认是0,表示全局。
    参数为1,表示第一个括号里面的内容,参数为n,表示第n个括号里面的内容
    '''
     
    match = re.search(r"123(.+?)456(.+?)789", "123abc456def789")
    print(match.group(0))  # 123abc456def789
    print(match.group(1))  # abc
    print(match.group(2))  # def
     
    # 那么问题来了,如果是这样呢?
    match = re.search(r"123((.+?)456(.+?))789", "123abc456def789")
    print(match.group(0))  # 123abc456def789
    print(match.group(1))  # abc456def
    print(match.group(2))  # abc
    print(match.group(3))  # def
    '''
    可以看到,我在(.+?)456(.+?)外层又加上了一层括号
    分组的顺序,是从左往右,找到了(,就会进行分组,至于),会自动进行匹配,所以group(1)是最外层的abc456def
    group(2)是456左边的(.+?),group(3)是456右边的(.+?)
    '''
     
    # 此外还可以给组进行命名。只需要在括号里面加上?P<name>即可,name是我们指定的分组的名字
    match = re.search(r"123(?P<yoyoyo>.+?)456(?P<哈哈哈>.+?)789", "123纳尼456我屮艸芔茻789")
    print(match.group("yoyoyo"), match.group("哈哈哈"))  # 纳尼 我屮艸芔茻
    print(match.group(1), match.group(2))  # 纳尼 我屮艸芔茻
    # 并且使用组的序号依旧是可以的
     
     
    # 除了group之外,还可以使用groupdict和groups
    match = re.search(r"123(?P<yoyoyo>.+?)456(?P<哈哈哈>.+?)789", "123纳尼456我屮艸芔茻789")
    print(match.groups())  # ('纳尼', '我屮艸芔茻')
    print(match.groupdict())  # {'yoyoyo': '纳尼', '哈哈哈': '我屮艸芔茻'}
     
    # groups无论是否指定组名,都会获取到。但是groupdict只会获取指定组名的分组,比如说:
    match = re.search(r"123(?P<yoyoyo>.+?)456(.+?)789", "123纳尼456我屮艸芔茻789")
    print(match.groups())  # ('纳尼', '我屮艸芔茻')
    # 可以看到没有指定组名的就获取不到了
    print(match.groupdict())  # {'yoyoyo': '纳尼'}
     
     
    # 此外在分组的时候,还可以指定管道符|,表示或者。比如
    # jpg|png表示获取的是jpg或者png,注意:管道符会作用于两边的全部字符,比如:
    # www.mashiro.jpg|png,则表示的是www.mashiro.jpg或者png
    # www.mashiro.(jpg|png),此时的管道符只会作用于括号里面两端的字符,表示www.mashiro.jpg或者www.mashiro.png
    print(re.search(r"www.mashiro.(jpg|png)", "www.mashiro.jpg"))  # <re.Match object; span=(0, 15), match='www.mashiro.jpg'>
    # 注意这里的.表示转义,让.表示普通的. 不是具有匹配字符能力的.
     
    # 但是这里又出现问题了,比如说
    text = '''
        这里有图片哦www.1.jpg,有很多格式的哦
        www.2.png,想看吗,还会动哦,www.3.gif
        那还等什么呢?www.banana.jpg,
        快去吧,那个象征自由的男人在等着你www.象征自由的男人--尻比.png
    '''
    res = re.findall(r"www.+?(jpg|png|gif)", text)
    print(res)  # ['jpg', 'png', 'gif', 'jpg', 'png']
    '''
    可以看到findall获取的自动是分组里面的内容,可我们要的是整体的链接啊。怎么办呢?一种方法是我在外面也加上括号不就行了
    '''
     
    res = re.findall(r"(www.+?(jpg|png|gif))", text)
    print(res)  # [('www.1.jpg', 'jpg'), ('www.2.png', 'png'), ('www.3.gif', 'gif'), ('www.banana.jpg', 'jpg'), ('www.象征自由的男人--尻比.png', 'png')]
    # 可以看到最外层的分组也被我们所捕获了,多个分组的内容回族和成一个元组。因此可以使用索引获取链接,但这还不是最完美的方法。
    # 有什么办法,让里面的那个分组失去效果呢?就是说,我给你加上括号只是为了多匹配一些格式罢了,你就不要自作聪明地当做分组来处理了
    # 答案是有的,只需要加上?:即可,在括号里面加上?:表示让分组失去效果,也就是不表示分组
    res = re.findall(r"www.+?(?:jpg|png|gif)", text)
    print(res)  # ['www.1.jpg', 'www.2.png', 'www.3.gif', 'www.banana.jpg', 'www.象征自由的男人--尻比.png']
    # 可以看到匹配成功,而且此时最外层也不需要再加上括号了,因为里面的分组失去效果了,相当于就没有分组了,如果没有分组,那么默认匹配整体。
     
     
    # 最后插一句,聊一聊www.+?(?:jpg|png|gif),为什么要是.+?呢,如果是.+行不行,比如:
    print(re.search(r"www.+?jpg", "www.1.jpg我屮艸芔茻www.2.jpg").group())  # www.1.jpg
    # 我把?去掉,那么等于变成了贪婪模式。
    print(re.search(r"www.+jpg", "www.1.jpg我屮艸芔茻www.2.jpg").group())  # www.1.jpg我屮艸芔茻www.2.jpg
    # 那么会从第一个www开始,匹配到最后一个jpg,因此要注意开启非贪婪模式
    

    7.搜索选项

    import re
     
     
    '''
    选项标志是用来改变匹配引擎处理表达式的方式。
    比如说,我们可以看看re.search()的函数原型
    def search(pattern, string, flags=0):
    这个pattern和string我们都知道,但是最后一个参数flags是什么鬼?
    这个flags就是选项标志,也是我们接下来要说的内容
    '''
     
    # 大小写无关
    '''
    有些时候,我们不想区分大小写该怎么办呢?比如说aa和AA我们认为都是合法的。
    '''
    # 这便是flags的作用,可以用来改变引擎处理表达式的方式
    # re.IGNORECASE表示忽略大小写敏感模式,其中re.IGNORECASE也可以写成re.I
    match = re.match(r"aa", "aA", flags=re.IGNORECASE)
    print(match)  # <re.Match object; span=(0, 2), match='aA'>
     
     
    # 多行输入
    '''
    有两个标志会影响如何完成多行输入的搜索:MULTILINE和DOTALL。
    MULTILINE表示^和*的锚定规则除了应用于整个字符串之外,还对每一行的开头和结尾起作用。(不常用)
    DOTALL表示.这个元字符可以匹配换行符,默认情况下,.这个元字符是不能匹配换行符的,但是加上这个参数之后,便可以匹配换行符
     
    注:re.MULTILINE可以写成re.M,re.DOTALL可以写成re.S
    '''
    match = re.match(r".+", "aabb
    cc")
    print(match)  # <re.Match object; span=(0, 4), match='aabb'>
    match = re.match(r".+", "aabb
    cc", flags=re.DOTALL)
    print(match)  # <re.Match object; span=(0, 7), match='aabb
    cc'>
     
     
    # Unicode
    '''
    默认情况下,正则表达式处理的都是Unicode文本,也就是说w是可以匹配中文的。
    如果我想只匹配ASCII码呢?可以使用re.ASCII,这样的话就不会匹配中文了.
    re.ASCII也可以写成re.A
    '''
    print(re.match(r"w+", "love中国"))  # <re.Match object; span=(0, 6), match='love中国'>
    print(re.match(r"w+", "love中国", flags=re.ASCII))  # <re.Match object; span=(0, 4), match='love'>
    

    8.字符串替换

    import re
     
     
    '''
    我们也可以将字符串进行一个替换
    '''
    text = "when i was young, i'd listen to the radio"
    # 我要把当中所有的i替换成大写的I,怎么做呢?
    # 可以使用re.sub函数,def sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0):
    # 参数:要替换的字符模式  替换成哪些字符  文本  替换的数量(默认为0,表示全部)  匹配模式
    print(re.sub(r"i", "I", text))  # when I was young, I'd lIsten to the radIo
     
    # 我要把里面的英文全部删除
    text = "古明地觉(komeiji satori)是一个来自于东方地灵殿的女孩,它有一个妹妹,叫古明地恋(komeiji koishi)"
    # 把w都替换成空即可,但是注意w默认是匹配中文(以及日文等等)的,所以要加上flags=re.A,表示只匹配ASCII码中的字符
    print(re.sub(r"w", "", text, flags=re.A))  # 古明地觉( )是一个来自于东方地灵殿的女孩,它有一个妹妹,叫古明地恋( )
    # 不加flags的话,会把中文也剥掉了
    print(re.sub(r"w", "", text))  # ( ),,( )
     
    # 除此之外还有一个函数叫做subn,和sub一样,但是除了返回替换的内容,还会返回替换的数量
    print(re.subn("a", "b", "accaccacc"))  # ('bccbccbcc', 3)
    
    

    9.利用模式拆分

    import re
     
    '''
    类似于str.split,re也可以使用split函数,而且功能更加强大
    '''
    text = "abc1def55455ghi6621"
    # 我要按照数字切割,最终只保留,abc def ghi该怎么做呢?
    # 直接调用split即可, 此外还可以指定最多分割多少次,不指定默认为全部。这里表示用数字切割
    print(re.split(r"d", text))  # ['abc', 'def', '', '', '', '', 'ghi', '', '', '', '']
    # 可以手动去掉空格
    no_space = list(filter(lambda x: len(x), re.split(r"d", text)))
    print(no_space)  # ['abc', 'def', 'ghi']
    
    
  • 相关阅读:
    go语言切片
    sharding-jdbc分库分表配置,多数据源
    spring boot的配置文件
    go-micro生成项目
    自定义注解+aop实现jetcache功能扩展
    linux下mysql忘记密码解决方案
    MySQL 1130错误,无法远程连接
    Linux/UNIX 上安装 MySQL
    BarTender遇到的问题
    SourceTree安装使用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/traditional/p/11111320.html
Copyright © 2020-2023  润新知