（十六）re模块

正则表达式并不是Python的一部分，本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，很多编程语言都支持正则表达式的语法。

字符匹配分为普通字符和元字符：

普通字符：精确匹配

>>> re.findall('nick','asdanickkyuj')
['nick']

元字符：. ^ $ * + ? { } [ ] | ( )

.    通配符，匹配任意除换行符" "外的一个字符

>>> re.findall('n..k','asdanerkyuj')
['nerk']

^  以什么开头

>>> re.findall('^n..k','asdanickkyuj')        #中间有nick是无法匹配的
[]
>>> re.findall('^n..k','nickkyuj')            #必须是从头开始匹配
['nick']

$  以什么结尾

>>> re.findall('n..k$','nickkyuj')
[]
>>> re.findall('n..k$','nickkyujnfdk')        #必须是从尾匹配
['nfdk']

*  重复匹配上一个字符0到无穷大次

+  重复匹配上一个字符1到无穷大次

？  重复匹配上一个字符0到1次

>>> re.findall('yus*','nickkyusssss')           #s*匹配5个s
['yusssss']
>>> re.findall('yus+','nickkyusssss')           #s+匹配5个s
['yusssss']
>>> re.findall('yus*','nickkyu')                #s*匹配0个s
['yu']
>>> re.findall('yus+','nickkyu')                #s+无法匹配
[]
>>> re.findall('yus?','nickkyu')                #s？匹配0个s
['yu']
>>> re.findall('yus?','nickkyusssss')           #s？匹配一个s
['yus']

{}  重复匹配上一个字符自定义的次数

{0，}相当于*　　{1，}相当于+　　{0，1}相当于？

>>> re.findall('yus{0,6}','nickkyusssss')     #匹配0~6之间任意次数
['yusssss']
>>> re.findall('yus{0,1}','nickkyusssss')     #相当于？  匹配一次
['yus']
>>> re.findall('yus{6}','nickkyusssss')　　　　 #指定匹配6次，无法匹配
[]

注意：前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能多的匹配，后面加?号使其变成惰性匹配

>>> re.findall('yus*','nickkyusssss')    #贪婪匹配
['yusssss']
>>> re.findall('yus*?','nickkyusssss')   #惰性匹配
['yu']

[]  字符集，表示或的关系。在中括号里的字符，任选其一挨个匹配

>>> re.findall('q[ab]','asdqaerqbsd')         #qa和qb挨个匹配
['qa', 'qb']
>>> re.findall('q[a*]','asdqaaaerqbsd')       #qa和q*挨个匹配
['qa']
>>> re.findall('q[.*+]','a.dqaaq+aerqbsd')    #q. q* q+挨个匹配
['q+']

注意：在字符集[]里是没有元字符的概念的，. * + 这些仅仅就是字符

除了这三个：-  ^ 

-  表示范围，从xx到xx挨个匹配

>>> re.findall('q[a-z]','a.dqaaq+aerqbsqqd')
['qa', 'qb', 'qq']

>>> re.findall('q[a-z]*','a.dqaaqaerqbsqqd')  #[a-z]*匹配任意字母任意次
['qaaqaerqbsqqd']

>>> re.findall('q[0-9]*','a.dqsd9')           #*匹配了0次，就匹配了一个q
['q']

^  注意这里是在[]里的^，不是上文描述的^,表示非

>>> re.findall('q[^0-9]','a.dqsd9')
['qs']
>>> re.findall('q[^a-z]','a.dqsd9')
[]

需求：匹配 6+(3*7+2-(5-3))中的(5-3)     

思路是：匹配括号开始，匹配括号结束，中间却又没有括号

>>> re.findall('([^()]*)','6+(3*7+2-(5-3))')   #(和)是转义符表示()  [^()]*表示没有()的任意个字符
['(5-3)']

   转义符，后面详细说明

>>> re.findall('[d]','123abc')
['1', '2', '3']

  转义符

反斜杠后边跟元字符去除特殊功能,比如.
反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能,比如d

加普通字符实现特殊功能：

d  匹配任何十进制数；它相当于类 [0-9]。
D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。
s  匹配任何空白字符；它相当于类 [ fv]。
S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ fv]。
w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]
  匹配一个特殊字符边界，比如空格 ，&，＃等

d与D ：

>>> re.findall('d','6+(31*7+23-(5-3))')     #匹配单个数字
['6', '3', '1', '7', '2', '3', '5', '3']
>>> re.findall('d+','6+(31*7+23-(5-3))')    #匹配多个数字
['6', '31', '7', '23', '5', '3']
>>> re.findall('D+','6+(31*7+23-(5-3))')    #匹配多个非数字
['+(', '*', '+', '-(', '-', '))']

s与S ：

>>> re.findall('s','hello world!')
[' ']
>>> re.findall('S','hello world!')
['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd', '!']

w与W ：

>>> re.findall('w','hello_world!#')
['h', 'e', 'l', 'l', 'o', '_', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
>>> re.findall('W','hello_world!#')
['!', '#']

：

需求，要匹配 'hello I am LILY' 中的第一个I。思路是第一个I后面是空格，用

>>> re.findall('I','hello I am LILY')
[]
>>> re.findall(r'I','hello I am LILY')
['I']
>>> re.findall('I\b','hello I am LILY')
['I']

正则表达式re是一门独立的编程语言，在re中有特殊的意义(匹配一个特殊字符边界)，然而，在Python中也有特殊的意义(不知道是啥)，当Python解释器拿到，会转义为Python规定的那个特殊意义（不知道是啥），再丢给re，那re肯定不认识，所以无法匹配。

第一种方法：r'I'

r 代表的意思是: raw，raw string是原生字符串的意思。加上r表示里面的字符串不做任何转义，直接丢给re，所以r'I'的意思是Python解释器不做任何转义，将'I'交给re，re再去转义为I+一个特殊字符边界（这里是一个空格），成功匹配第一个I

第二种方法：'I\b'

Python解释器将'I\b'转义为'I'丢给re，re拿到'I'，re再去转义为I+一个特殊字符边界（这里是一个空格），成功匹配第一个I

同理：要匹配cm

>>> re.findall('c\m','acms')
[]
>>> re.findall(r'c\m','acms')
['c\m']
>>> re.findall('c\\m','acms')
['c\m']

要么r'c\m'，Python不转义，re把c\m转义为cm，匹配成功

要么'c\\m'，Python转义为c\m，re把c\m转义为cm，匹配成功

如上两个例子，使用转义符时，当Python里也有他自己的特殊转义规则时，要么直接加r让Python不做处理，要么处理好Python和re的两层转义。

加元字符去除特殊功能：

>>> re.findall('www.baidu','www.baidu')        #.是元字符，匹配'.'，模糊匹配成功
['www.baidu']
>>> re.findall('www.baidu','www.baidu')       #.是普通字符，匹配'.'，精确匹配成功
['www.baidu']
>>> re.findall('www*baidu','www*baidu')        #*是元字符，重复匹配前面的'w'，无法匹配后面的'*'
[]
>>> re.findall('www*baidu','www*baidu')       #*是普通字符，匹配'*'，精确匹配成功
['www*baidu']

|  表示或

>>> re.findall('ca|fr','sca7fr89')             #ca或fr
['ca', 'fr']
>>> re.findall('ca|d','sca7fr89')　　          #ca或数字
['ca', '7', '8', '9']
>>> re.findall('ca|D','sca7fr89')             #ca或非数字
['s', 'ca', 'f', 'r']

()  分组

>>> re.findall('abc+','abcccc')               #匹配c，1到无穷次
['abcccc']
>>> re.findall('(abc)+','abcccc')             #abc作为一个整体去匹配，1到无穷次
['abc']

命名分组

>>> re.search('(?P<name>[a-z]+)(?P<age>d+)','nick20tom24jack28')                 #两个分组，name和age
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='nick20'>                              #search()方法只匹配第一个符合的结果，返回一个对象
>>> re.search('(?P<name>[a-z]+)(?P<age>d+)','nick20tom24jack28').group()         #group()拿到匹配的结果
'nick20'
>>> re.search('(?P<name>[a-z]+)(?P<age>d+)','nick20tom24jack28').group('name')   #group('name')拿到第一个分组name的值nick
'nick'
>>> re.search('(?P<name>[a-z]+)(?P<age>d+)','nick20tom24jack28').group('age')
'20'

(?P<name>[a-z]+)是一个命名分组，?P<>是固定写法，<>里是自定义的命名，后面的[a-z]+才是实际要匹配的字符

search()方法只匹配第一个结果就返回一个对象，这个对象的group()方法就能拿到匹配的结果nick20，其中nick就是name，22就是age，如果用group('name')就能拿到nick，这就是分组的好处，这种方法在以后开发时常用于匹配网址url。

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re模块下的常用方法

re.findall(' ',' ')                  #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里。

re.search(' ',' ').group()    #函数会在字符串内查找模式匹配,直到找到第一个匹配结果然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。

re.match(' ',' ').group()     #同search,不过只在字符串开始处进行匹配。

>>> re.match('d+','abc22')                           #开头没有数字，所以不匹配
>>> re.match('d+','22abc')                           #开头有数字，匹配22
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='22'>
>>> re.match('d+','22abc').group()
'22'

re.split(' ',' ')                     #分割字符串，类似于string里面的split()，如果是[]字符集，就按照里面的字符挨个分割

>>> re.split('[ab]','hanbo')     #先按'a'分割得到'h'和'nbo'，再对'h'和'nbo'按'b'分割得到'h', 'n', 'o'

['h', 'n', 'o'] 

>>> re.split('[ab]','abo')       #先按'a'分割得到''和'bo'，再对''和'bo'按'b'分割得到'','','o'

['', '', 'o']

re.sub('被替换的字符串','替换成什么字符串','待处理的整个字符串',替换几次)             #替换字符串

>>> re.sub('d+','B','g23h578')    #匹配多个数字
'gBhB'
>>> re.sub('d','B','g23h578')     #匹配单个数字
'gBBhBBB'
>>> re.sub('d','B','g23h578',2)   #匹配单个数字，替换两次
'gBBh578'

re.subn()            #与sub的功能和参数都一样，唯一的不同是返回值：一个元组，其中第一个元素是处理后的结果，第二个元素是替换了几次

>>> re.subn('d','B','g23h578',2)
('gBBh578', 2)
>>> re.subn('d','B','g23h578',)
('gBBhBBB', 5)

re.compile(' ')     #另一种写法而已，参数是匹配的规则，返回给一个对象，然后用这个对象去findall()或者search()

>>> res = re.compile('d+')
>>> res.findall('asd123ds')
['123']
>>> res.search('as12kj34re')
<_sre.SRE_Match object; span=(2, 4), match='12'>
>>> res.search('as12kj34re').group()
'12'

这么做的好处是：用'd+'去处理多个字符串的时候，可以用res直接去处理，效率高。

re.finditer(' ',' ')   #用法与findall()一模一样，只是不返回一个数组，而是一个迭代器

>>> re.findall('d+','as12kj34re')
['12', '34']
>>> re.finditer('d+','as12kj34re')
<callable_iterator object at 0x0000029D51E6DB00>
>>> res = re.finditer('d+','as12kj34re')
>>> next(res).group()                              #迭代器用next()迭代取值
'12'
>>> next(res).group()
'34'
>>> next(res).group()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

 这么做的好处是：通常我们处理的字符串都很庞大，如果都返回数组就要放入内存，消耗系统资源，而返回迭代器就可以想要什么数据只拿那个数据。

补充：

>>> re.findall('www.(baidu|taobao).com','www.taobao.com')
['taobao']

当在匹配规则中使用()分组，Python解释器将默认优先匹配()中的字符串规则，而忽略外面的字符串规则

>>> re.findall('www.(?:baidu|taobao).com','www.taobao.com')
['www.taobao.com']

?:就是去掉这个默认的优先级，不忽略外面的字符串规则