Python正则表达式分组

Python正则表达式分组

分组就是用一对圆括号“()”括起来的正则表达式，匹配出的内容就表示一个分组。从正则表达式的左边开始看，看到的第一个左括号“(”表示第一个分组，第二个表示第二个分组，依次类推，需要注意的是，有一个隐含的全局分组（就是0），就是整个正则表达式。

分完组以后，要想获得某个分组的内容，直接使用group(num)和groups()函数去直接提取就行。

例如：提取代码中的超链接中的文本

>>> s='
更多
dfsl
'
>>> print re.search(r'(.*)',s).group(1)
更多

或者

>>> print re.match(r'.*(.*)',s).group(1)
更多

按照上面的分组匹配以后，我们就可以拿到我们想拿到的字串，但是如果我们正则表达式中括号比较多，那我们在拿我们想要的字串时，要去挨个数我们想要的字串时第几个括号，这样会很麻烦，这个时候Python又引入了另一种分组，那就是命名分组，上面的叫无名分组。

命名分组

命名分组就是给具有默认分组编号的组另外再给一个别名。命名分组的语法格式如下：

(?P正则表达式)#name是一个合法的标识符

如：提取字符串中的ip地址

>>> s = "ip='230.192.168.78',version='1.0.0'"
>>> re.search(r"ip='(?P\d+\.\d+\.\d+\.\d+).*", s)
>>> res.group('ip')#通过命名分组引用分组
'230.192.168.78'

后向引用

正则表达式中，放在圆括号“()”中的表示是一个组。然后你可以对整个组使用一些正则操作,例如重复操作符。

要注意的是,只有圆括号”()”才能用于形成组。”“用于定义字符集。”{}”用于定义重复操作。

当用”()”定义了一个正则表达式组后,正则引擎则会把被匹配的组按照顺序编号,存入缓存。这样我们想在后面对已经匹配过的内容进行引用时，就可以用”\数字”的方式或者是通过命名分组进行”(?P=name)“进行引用。\1表示引用第一个分组,\2引用第二个分组,以此类推,\n引用第n个组。而\0则引用整个被匹配的正则表达式本身。这些引用都必须是在正则表达式中才有效，用于匹配一些重复的字符串。

如：

#通过命名分组进行后向引用
>>> re.search(r'(?Pgo)\s+(?P=name)\s+(?P=name)', 'go go go').group('name')
'go'
#通过默认分组编号进行后向引用
>>> re.search(r'(go)\s+\1\s+\1', 'go go go').group()
'go go go'

交换字符串的位置

>>> s = 'abc.xyz'
>>> re.sub(r'(.*)\.(.*)', r'\2.\1', s)
'xyz.abc'

前向肯定断言、后向肯定断言

前向肯定断言的语法：

(?=pattern)

后向肯定断言的语法：

(?<=pattern)

需要注意的是，如果在匹配的过程中，需要同时用到前向肯定断言和后向肯定断言，那么必须将后向肯定断言写在正则语句的前面，前向肯定断言写在正则语句的后面，表示后向肯定模式之后，前行肯定模式之前。

如：获取c语言代码中的注释内容

>>> s1='''char *a="hello world"; char b='c'; /* this is comment */ int c=1; /* t
his is multiline comment */'''
>>> re.findall( r'(?<=/\*).+?(?=\*/)' , s1 ,re.M|re.S)
[' this is comment ', ' this is multiline comment ']

(?<=/*)这个是后向肯定断言，表示“/*”之后。

(?=*/)这个为前向肯定断言，表示“*/”之前

这两合并起来就是一个区间了，所以后向肯定断言放在前向肯定断言前面。

前向否定断言、后向否定断言

前向否定断言语法：

(?!pattern)

后向否定断言语法：

(? 
 

前向否定和后向否定实例：

#提取不是.txt结尾的文件
>>> f1 = 'aaa.txt'
>>> re.findall(r'.*\..*$(?>> re.findall(r'^(?!\d+).*','1txt.txt')
[]

#提取不以数字开头不以py结尾的文件
>>> re.findall(r'^(?!\d+).+?\..*$(?>> re.findall(r'^(?!\d+).+?\..*$(? 
 

本文主要讲解了Python正则表达式分组,命名分组,后向引用,前向否定断言、后向否定断言等Python正则表达式知识，更多关于Python正则表达式的文章请查看下面的相关链接