正则表达式是处理字符串的强大工具,拥有独特的语法和独立的处理引擎。
我们在大文本中匹配字符串时,有些情况用str自带的函数(比如index, find, in)可能可以完成,有些情况会稍稍复杂一些(比如说找出所有“像邮箱”的字符串,所有和xiniuedu/netease相关的句子),这个时候我们需要一个某种模式的工具,这个时候正则表达式就派上用场了。
自然语言处理的各种模型和算法要发挥作用离不开数据,离不开“干净”的数据,而现实生活中的数据形态和干净程度不一,我们经常要做一些数据清洗和信息抽取的工作,这时候正则表达式就可以发挥及其强大的匹配功能了。说起来,正则表达式是一套引擎,并不是Python语言独有的功能或者工具库,下面我们就来了解一下正则表达式吧。
我们最喜爱的正则表达式在线验证工具之一是http://regexr.com/ ,大家可以在线的方式学习与验证正则表达式的对错,左边还有对应的工具和速查表。
下面是一张有些同学比较熟的图,我们俗称python正则表达式小抄,大家可以遵循一般字符、预定义字符集、数量词、边界匹配、逻辑分组 和 特殊构造的逻辑去逐步学习。
当你要匹配 一个/多个/任意个 数字/字母/非数字/非字母/某几个字符/任意字符,想要 贪婪/非贪婪 匹配,想要捕获匹配出来的 第一个/所有 内容的时候,记得这里有个小手册供你参考。
长期做自然语言处理的同学正则表达式都非常熟,在若干年前硕士刚毕业时曾有一段时间写了大量的正则表达式,以至于同事间开玩笑说,只要是符合某种规律或者模式的串,肯定分分钟能匹配出来。正则表达式属于“短时间内习得且受益终身的技能”
对于想练习正则表达式,或者短期内快速get复杂技能,or想挑战更复杂的正则表达式的同学们。
请戳正则表达式进阶练习
各位宝宝enjoy yourself
Python通过re模块提供对正则表达式的支持。
使用re的一般步骤是
# encoding: UTF-8
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello.*\!')
# 使用Pattern匹配文本,获得匹配结果,无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello, hanxiaoyang! How are you?')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print(match.group())
->hello, hanxiaoyang!
这个方法是Pattern类的工厂方法,用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。
第二个参数flag是匹配模式,取值可以使用按位或运算符’|'表示同时生效,比如re.I | re.M。
当然,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile(‘pattern’, re.I | re.M)等价于re.compile(’(?im)pattern’)
flag可选值有:hello, hanxiaoyang!
regex_1 = re.compile(r"""\d + # 数字部分
\. # 小数点部分
\d * # 小数的数字部分""", re.X)
regex_2 = re.compile(r"\d+\.\d*")
Match对象是一次匹配的结果,包含了很多关于此次匹配的信息,可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P.*)' , 'hello hanxiaoyang!')
print ("m.string:", m.string)
print("m.re:", m.re)
print("m.pos:", m.pos)
print("m.endpos:", m.endpos)
print("m.lastindex:", m.lastindex)
print("m.lastgroup:", m.lastgroup)
print("m.group(1,2):", m.group(1, 2))
print("m.groups():", m.groups())
print("m.groupdict():", m.groupdict())
print("m.start(2):", m.start(2))
print("m.end(2):", m.end(2))
print("m.span(2):", m.span(2))
print(r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3'))
-> m.string: hello hanxiaoyang!
m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x10b111be0>
m.pos: 0
m.endpos: 18
m.lastindex: 3
m.lastgroup: sign
m.group(1,2): ('hello', 'hanxiaoyang')
m.groups(): ('hello', 'hanxiaoyang', '!')
m.groupdict(): {'sign': '!'}
m.start(2): 6
m.end(2): 17
m.span(2): (6, 17)
m.expand(r'\2 \1\3'): hanxiaoyang hello!
Pattern对象是一个编译好的正则表达式,通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化,必须使用re.compile()进行构造。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息:
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P.*)' , re.DOTALL)
print("p.pattern:", p.pattern)
print("p.flags:", p.flags)
print("p.groups:", p.groups)
print("p.groupindex:", p.groupindex)
->p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
p.flags: 16
p.groups: 3
p.groupindex: {'sign': 3}
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern:
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法从string的pos下标处起尝试匹配pattern
# encoding: UTF-8
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'H.*g')
# 使用search()查找匹配的子串,不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = pattern.search('hello Hanxiaoyang!')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print match.group()
->Hanxiaoyang
import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
->['one', 'two', 'three', 'four', '']
import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')
->['1', '2', '3', '4']
import re
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
print m.group()
->1
2
3
4
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello hanxiaoyang!'
print p.sub(r'\2 \1', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.sub(func, s)
->say i, hanxiaoyang hello!
I Say, Hello Hanxiaoyang!
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello hanxiaoyang!'
print p.subn(r'\2 \1', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.subn(func, s)
->('say i, hanxiaoyang hello!', 2)
('I Say, Hello Hanxiaoyang!', 2)