正则表达式 re

本文参考http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html，觉得写得很好很全面。

正则表达式的语法

匹配模式

• re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
• M(MULTILINE): 多行模式，改变’^’和’$’的行为（参见上图）
• S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变’.’的行为
• L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
• U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
• X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

贪婪和非贪婪

＊、＋、？都是贪婪的，会匹配尽可能多，如果在之后再加一个？变成*?、+?、??就会变成非贪婪的，即一旦匹配完成就终止。｛m, n｝也类似。

import re
s = 'b'
# <.*>  匹配  b
# <.*?> 匹配  

s = 'aaaaa'
# a{3, 5}会匹配5个'a'
# 而a{3, 5}?只会匹配3个'a'

4个反斜杠

反斜杠在python中作为转义符，所以在命令行输入’\’
其实会被变成’\\’

>>> s = raw_input()
 \
>>> s
'\\'

而在正则表达式中，反斜杠也是作为转义符，所以为了匹配1个字符意义上的反斜杠，需要4个反斜杠

re模块

re.compile函数

re.compile(pattern, flags=0)

re.compile返回一个RegexObject对象。

re.search和re.match函数

re.search(pattern, string, flags = 0)

re.match(pattern, string, flags = 0)

这两个都返回MatchObject对象（没有匹配到就返回None）。

• pattern就是一个正则表达式
• string是要看是否匹配的普通字符串
• flags可选上面所说的匹配模式，可用 |(or)隔开。

search和match不一样的地方在于match必须从头开始匹配，如果一开始不匹配就返回None，search可以从中间开始匹配。

re.split函数

语法：re.split(pattern, string, maxsplit = 0, flag = 0)

pattern匹配到用于分割的字符串

• 如果pattern没有括号，不返回用于分割的字符串
• 如果pattern有括号，同时返回用于分割的字符串

maxsplit为最多分割次数

>>> re.split('\W+', 'Words, words, words.')
['Words', 'words', 'words', '']
>>> re.split('(\W+)', 'Words, words, words.')
['Words', ', ', 'words', ', ', 'words', '.', '']
>>> re.split('\W+', 'Words, words, words.', 1)
['Words', 'words, words.']
>>> re.split('[a-f]+', '0a3B9', flags=re.IGNORECASE)
['0', '3', '9']

如果捕获到的分组位于句首，会多返回一个空字符串

>>> re.split('(\W+)', '...words, words...')
['', '...', 'words', ', ', 'words', '...', '']

re.findall函数

语法： re.findall(pattern, string, flag = 0)
返回一个list，为符合pattern匹配的分组的字符串（符合所有括号中表达式匹配的字符串），按顺序组成一个tuple

• 如果有多种匹配方式，返回含有多个tuple的list
• 如果没有子分组（），返回整个pattern匹配的字符串（贪婪匹配）

>>> re.findall(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")
[('24', '1632')]

re.finditer函数

语法：re.finditer(pattern, string, flags = 0)
与findall类似，但是返回MatchObject的迭代器

re.sub函数

语法：re.sub(pattern, repl, string, count = 0, flags = 0)
- pattern为要匹配的正则表达式
- repl为匹配到的字符串的替代字符串
- string为要被操作的字符串
- count为被替代的个数（默认全部替代）
- 返回结果字符串，而string保持不变

re.subn函数

语法：re.subn(pattern, repl, string, count = 0, flags = 0)
与re.sub类似，但是返回一个tuple(结果字符串，被替代的个数)

>>> re.subn('a', '1', 'abadbsdadfsa')
('1b1dbsd1dfs1', 4)
>>> re.subn('a', '1', 'abadbsdadfsa', 2)
('1b1dbsdadfsa', 2)

RegexObject类

RegexObject对象支持的方法和属性

# 匹配前闭后开，返回从[pos, endpos)的匹配MatchObject对象
search(string[, pos [, endpos]])

# 与search类似，不同的是必须从pos开始匹配
match(string [, pos [, endpos]])

prog = re.compile(pattern)
prog.match(string)

# 等价于
result = re.match(pattern, string)

split(string, maxsplit=0)

findall(string [, pos [, endpos]])

finditer(string [, pos [, endpos]])

sub(repl, string, count = 0)

subn(repl, string, count = 0)

flags

groups

groupindex

pattern

MatchObject类

group函数

语法：group([group1, …])

正则表达式pattern可能有多个子分组（），用group可以返回总的匹配结果和各个子分组。

>>> m = re.match(r"(\w+) (\w+)", "Isaac Newton, physicist")

# m.group(0)等价于m.string
>>> m.group(0) # 总的匹配结果
'Isaac Newton'

>>> m.group(1) # 第一个括号子分组
'Isaac'
>>> m.group(2) # 第二个括号子分组
'Newton'
>>> m.group(1, 2)
('Isaac', 'Newton')

# 也可以用别名进行匹配
>>> m = re.match(r"(?P\w+) (?P\w+)", "Malcolm Reynolds")))
>>> m.group('first_name')
'Malcolm'
>>> m.group('last_name')
'Reynolds'

# 如果一个分组匹配多次，返回最后一次匹配结果
>>> m = re.match(r'(..)+', 'a1b2c3')
>>> m.group(1)
'c3'

groups函数

语法：groups([default])
一次返回所有子分组的匹配结果（tuple），default为没有匹配到设定的缺省值，如果没有设定且没有匹配到返回None

>>> m = re.match(r'(\d+)\.(\d+)', '24.1632')
>>> m.groups()
('24', '1632')

>>> m = re.match(r'(\d+)\.(\d+)?', '24')
>>> m.groups()
('24', None)
>>> m.groups('0')
('24', '0')

groupdict函数

语法：groupdict([default])
与groups()类似，但是显然返回的是一个dict, key为别名，如果没有命名就不返回

>>> m = re.match(r"(?P\w+) (?P\w+)", "Malcolm Reynolds")
>>> m.groupdict()
{'first_name': 'Malcolm', 'last_name': 'Reynolds'}

>>> m = re.match(r"(?P\w+) (\w+)", "Malcolm Reynolds")
>>> m.groupdict()
{'first_name': 'Malcolm'}

start、end函数

语法：start([group])、end([group])
group为match匹配到的分组的组号（0为整个匹配，1为第1个分组，2为第2个分组，…）缺省为0
start([group])和end([group])就为分组的开始index和结束的index（前闭后开）

与group不同的是（函数本身就不同），group函数可以接受多个参数，返回多个分组，start和end函数只能接受一个参数，返回一个index

>>> email = "tony@tiremove_thisger.net"
>>> m = re.search("remove_this", email)
>>> email[:m.start()] + email[m.end():]
'[email protected]'

span函数

语法：span([group])
等价于(m.start(group), m.end(group))
如果不存在这个分组返回(-1, -1)
group缺省为0，即整个匹配结果

例子和说明都来自官方文档，但是还有一些比较少见的函数和属性没有写。不过应该是我写的最全面的了吧。像这种有官方文档的非理解性的知识都很不愿意写，毕竟一查就查到了。但是这么基础的东西不懂的话，写代码又要花很多时间查也是挺烦的，希望写完可以记住吧。