Python进阶7--正则表达式

正则表达式***

概述

分类

基本语法

 元字符

^    　　　　匹配字符串的开头
$    　　　　匹配字符串的末尾。
.    　　　　匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...]    　 用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k'
[^...]    　不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*    　　 匹配0个或多个的表达式。
re+    　　 匹配1个或多个的表达式。
re?    　　 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
re{ n}     匹配n个前面表达式。例如，"o{2}"不能匹配"Bob"中的"o"，但是能匹配"food"中的两个o。
re{ n,}    精确匹配n个前面表达式。例如，"o{2,}"不能匹配"Bob"中的"o"，但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}"等价于"o+"。"o{0,}"则等价于"o*"。
re{ n, m}  匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a| b    　　匹配a或b
(re)    　　匹配括号内的表达式，也表示一个组

一些基本模式：
w    匹配数字字母下划线,包括中文字
W    匹配非数字字母下划线
s    匹配任意空白字符，等价于 [	

f]。
S    匹配任意非空字符
d    匹配任意数字，等价于 [0-9]。
D    匹配任意非数字
A    匹配字符串开始
    匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。
z    匹配字符串结束
G    匹配最后匹配完成的位置。
    匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
B    匹配非单词边界。'erB' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。

#Python环境3.6.3
import  re
a = '中国'
regex = re.compile('w+')
res  = regex.match(a)
print(res)
#输出结果如下：
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='中国'>

 

重复

 

#Python正则表达式里的单行re.S和多行re.M模式
默认情况下，一个包含换行符的字符串总是被当作多行处理。但是行首符^和行尾符$仅仅匹配整个字符串的起始和结尾。这个时候，包含换行符的字符串又好像被当作一个单行处理
参考：https://www.cnblogs.com/pugang/p/10123285.html
#单行模式下，点号（.）匹配了包括换行符在内的所有字符。所以，更本质的说法是：单行模式re.DOTALL/re.S改变了点号（.）的匹配行为
#多行模式下，^除了匹配整个字符串的起始位置，还匹配换行符后面的位置；$除了匹配整个字符串的结束位置，还匹配换行符前面的位置.

 

(?:exp)不会改变正则表达式的处理方式，只是这样的组匹配的内容不会像前两种那样被捕获到某个组里面，也不会拥有组号。

贪婪与非贪婪*

正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：
修饰符    描述
re.I    使匹配对大小写不敏感（IgnoreCase）（re.DOTALL）
re.L    做本地化识别（locale-aware）匹配
re.M    多行匹配，影响^和 $（Multiline）(re.MULTILINE)
re.S    使 . 匹配包括换行符在内的所有字符（Singleline）
re.U    根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 w, W, , B.
re.X    忽略表达式中的空白字符，如果要使用空白字符用转义，#可以用来做注释(re.VERBOSE)

练习1

IP地址

import socket
nw = socket.inet_aton('192.168.05.001')
print(nw,socket.inet_ntoa(nw))

练习2

选出含有ftp的链接，且文件类型是gz或者xz的文件名

 

Python的正则表达式

python使用re模块提供了正则表达式处理的能力

 常量

    常量                                      说明    
re.M/re.MULTILINE                           多行模式
re.S/re.DOTALL                              单行模式
re.I/re.IGNORECASE                          忽略大小写
re.X/re.VERBOSE                             忽略表达式中的空白字符
#使用|位或运算开启多项选择，如下例：
>>>import re
>>> a = 'This is the first line.
This is the second line.
This is the third line.'
>>> re.findall(r'^This.*?line.$', a, flags=re.DOTALL+re.MULTILINE) 
['This is the first line.', 'This is the second line.', 'This is the third line.']
>>> re.findall(r'^This.*?line.$', a, flags=re.DOTALL | re.MULTILINE)
['This is the first line.', 'This is the second line.', 'This is the third line.']

方法

编译

单次匹配

 

import re

s = '''bottle
bag
big
apple'''
# for x in enumerate(s):
#     if x[0]%8==0:
#         print()
#     print(x,end=' ')
# print('
')

#match:尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none
result = re.match('b',s)
print(1,result)
result = re.match('a',s)
print(2,result)
#先编译，然后使用正则表达式对象
regex = re.compile('a')
result = regex.match(s)#依旧重头开始找
print(3,result)
result = regex.match(s,15)#把索引15作为开始找
print(4,result)

#search:扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
result = re.search('a',s)#search(pattern, string, flags=0):
print(5,result)
regex = re.compile('b')
result = regex.search(s,1)
print(6,result)
regex = re.compile('^b',re.M)#不管是不是多行模式，找到就返回
result =regex.search(s)#search(self, string, pos=0, endpos=-1):
print(7,result)

#fullmatch：要完全匹配才会返回非None
result = re.fullmatch('bag',s)
print(8,result)
regex = re.compile('bag')
result = regex.fullmatch(s)
print(9,result)
result = regex.fullmatch(s,7,10)
print(10,result)

全部匹配

import re

s = '''bottle
bag
big
apple'''
#findall方法
result = re.findall('^b.*',s)
print(1,result)
regex = re.compile('^b.*',re.S)#单行模式结果：['bottle
bag
big
apple']
result = regex.findall(s)
print(2,result)
regex = re.compile('^b.*',re.M)#多行模式结果：['bottle','bag', 'big']
result = regex.findall(s,7)
print(3,result)
result  =re.finditer('^b.*',s)
print(4,result)
#finditer
result = regex.finditer(s)
print(type(result))

匹配替换

分割字符串

 分组

 

 

练习

1.匹配邮箱地址

示例：^(w[w.-]*)@(w[w.-]*.[a-zA-Z]+)

 2.匹配html标记的中文内容

示例：(?<=>)w+(?=<)

3.匹配URL

示例：(w+)://[S]+

4.匹配二代中国身份证

示例：d{17}[xXd]|d{15}

5.强密码识别

#利用re模块进行wordcount
#defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值：
#defaultdict类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外，还可以使用任何不带参数的可调用函数，
# 到时该函数的返回结果作为默认值，这样使得默认值的取值更加灵活
from collections import defaultdict
import re

def wordcount(path):
    d = defaultdict(lambda :0)
    
    with open(path,encoding='utf-8')as f:
        for line in f:
            for sub in re.split('[^-w]+',line):
                if len(sub)>0:
                    d[sub.lower()] += 1
    
    return d