[Python] 正则表达式

Python中的正则表达式

正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。

一、 正则表达式基础

1.1.概念介绍

正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。

其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。

它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：

正则表达式的大致匹配过程是：

1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，

2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。

3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：   

1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。

贪婪模式，总是尝试匹配尽可能多的字符；

非贪婪模式则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

Python里数量词默认是贪婪的。

例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。

而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。

1.3. 反斜杠的问题

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。

假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：

第一个和第三个用于在编程语言里将第二个和第四个转义成反斜杠，

转换成两个反斜杠\\后再在正则表达式里转义成一个反斜杠用来匹配反斜杠\。

这样显然是非常麻烦的。

Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。

同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。

有了原生字符串，妈妈再也不用担心我的反斜杠问题~

二、 介绍re模块

2.1.  Compile

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：

Step1：先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例。

Step2：然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）。

Step3：最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

我们新建一个re01.py来试验一下re的应用：

 # -*- coding: utf-8 -*-
 #一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串

 #导入re模块
 import re

 # 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
 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
 match1 = pattern.match('hello world!')
 match2 = pattern.match('helloo world!')
 match3 = pattern.match('helllo world!')

 #如果match1匹配成功
 if match1:
     # 使用Match获得分组信息
     print match1.group()
 else:
     print 'match1匹配失败！'


 #如果match2匹配成功
 if match2:
     # 使用Match获得分组信息
     print match2.group()
 else:
     print 'match2匹配失败！'


 #如果match3匹配成功
 if match3:
     # 使用Match获得分组信息
     print match3.group()
 else:
     print 'match3匹配失败！'

可以看到控制台输出了匹配的三个结果：

下面来具体看看代码中的关键方法。

★ re.compile(strPattern[, flag]):

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。

另外，你也可以在regex字符串中指定模式，

比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。

可选值有：

•     re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
•    re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
•     re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
•     re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
•     re.U(全拼：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
•     re.X(全拼：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。

以下两个正则表达式是等价的：

 # -*- coding: utf-8 -*-
 #两个等价的re匹配,匹配一个小数
 import re

 a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                    \.    # the decimal point
                    \d *  # some fractional digits""", re.X)

 b = re.compile(r"\d+\.\d*")

 match11 = a.match('3.1415')
 match12 = a.match('33')
 match21 = b.match('3.1415')
 match22 = b.match('33')

 if match11:
     # 使用Match获得分组信息
     print match11.group()
 else:
     print u'match11不是小数'

 if match12:
     # 使用Match获得分组信息
     print match12.group()
 else:
     print u'match12不是小数'

 if match21:
     # 使用Match获得分组信息
     print match21.group()
 else:
     print u'match21不是小数'

 if match22:
     # 使用Match获得分组信息
     print match22.group()
 else:
     print u'match22不是小数'

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。

这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，

但同时也无法复用编译后的Pattern对象。

这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。

如一开始的hello实例可以简写为：

 # -*- coding: utf-8 -*-
 #一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串
 import re

 m = re.match(r'hello', 'hello world!')
 print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回

2.2. Match

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。

属性：

1. string: 匹配时使用的文本。
2. re: 匹配时使用的Pattern对象。
3. pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4. endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5. lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
6. lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

1. group([group1, …])：
   获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2. groups([default])： 
   以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3. groupdict([default])：
   返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4. start([group])： 
   返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5. end([group])：
   返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6. span([group])：
   返回(start(group), end(group))。
7. expand(template)： 
   将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。

下面来用一个py实例输出所有的内容加深理解：

 # -*- coding: utf-8 -*-
 #一个简单的match实例

 import re
 # 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
 m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')

 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():", m.group()
 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'\g<2> \g<1>\g<3>'):", m.expand(r'\2 \1\3')

 ### output ###
 # m.string: hello world!
 # m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
 # m.pos: 0
 # m.endpos: 12
 # m.lastindex: 3
 # m.lastgroup: sign
 # m.group(1,2): ('hello', 'world')
 # m.groups(): ('hello', 'world', '!')
 # m.groupdict(): {'sign': '!'}
 # m.start(2): 6
 # m.end(2): 11
 # m.span(2): (6, 11)
 # m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

2.3. Pattern

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，也就是re.compile()返回的对象。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

1. pattern: 编译时用的表达式字符串。
2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
3. groups: 表达式中分组的数量。
4. groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

可以用下面这个例子查看pattern的属性：

 # -*- coding: utf-8 -*-
 #一个简单的pattern实例

 import re
 p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)

 print "p.pattern:", p.pattern
 print "p.flags:", p.flags
 print "p.groups:", p.groups
 print "p.groupindex:", p.groupindex

 ### output ###
 # p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
 # p.flags: 16
 # p.groups: 3
 # p.groupindex: {'sign': 3}

下面重点介绍一下pattern的实例方法及其使用。

1.match

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；

如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；

如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。

pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；

re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

注意：这个方法并不是完全匹配。

当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。

想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。

下面来看一个Match的简单案例：

 # 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 world!')

 if match:
     # 使用Match获得分组信息
     print match.group()

 ### 输出 ###
 # hello

2.search
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]): 
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。

从string的pos下标处起尝试匹配pattern，

如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；

若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；

直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。

pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；

re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

那么它和match有什么区别呢？

match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，

search()会扫描整个string查找匹配，

match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none
例如：
print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())

会返回(0, 5)

print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))

则返回None

search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如：

print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())

返回(0, 5)
print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())

返回(2, 7)

看一个search的实例：

 # -*- coding: utf-8 -*-
 #一个简单的search实例

 import re

 # 将正则表达式编译成Pattern对象
 pattern = re.compile(r'world')

 # 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 world!')

 if match:
     # 使用Match获得分组信息
     print match.group()

 ### 输出 ###
 # world

3.split

split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。

maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

 import re

 p = re.compile(r'\d+')
 print p.split('one1two2three3four4')

 ### output ###
 # ['one', 'two', 'three', 'four', '']

4.findall

findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。

 import re

 p = re.compile(r'\d+')
 print p.findall('one1two2three3four4')

 ### output ###
 # ['1', '2', '3', '4']

5.finditer

finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。

 import re

 p = re.compile(r'\d+')
 for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
     print m.group(),

 ### output ###
 # 1 2 3 4

6.sub

sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。 
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。 
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。 
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

 import re

 p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
 s = 'i say, hello world!'

 print p.sub(r'\2 \1', s)

 def func(m):
     return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

 print p.sub(func, s)

 ### output ###
 # say i, world hello!
 # I Say, Hello World!

7.subn

subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

 import re

 p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
 s = 'i say, hello world!'

 print p.subn(r'\2 \1', s)

 def func(m):
     return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

 print p.subn(func, s)

 ### output ###
 # ('say i, world hello!', 2)
 # ('I Say, Hello World!', 2)

至此，Python的正则表达式基本介绍就算是完成了^_^