如何系统的学习正则表达式
精简版本
本版本将基本匹配语法做了一个汇总，并将上面网址的教程，没有说明的部分进行了详细解说，建议搭配食用。
匹配规则
| 元字符 | 描述 |
|---|---|
| . | 句号匹配任意单个字符除了换行符。 |
| [ ] | 字符种类。匹配方括号内的任意字符。 |
| [^ ] | 否定的字符种类。匹配除了方括号里的任意字符 |
| * | 匹配>=0个重复的在*号之前的字符。 |
| + | 匹配>=1个重复的+号前的字符。 |
| ? | 标记?之前的字符为可选. |
| {n,m} | 匹配num个大括号之前的字符或字符集 (n <= num <= m). |
| (xyz) | 字符集，匹配与 xyz 完全相等的字符串. |
| | | 或运算符，匹配符号前或后的字符. |
| \ | 转义字符,用于匹配一些保留的字符 [ ] ( ) { } . * + ? ^ $ \ |
| ^ | 从开始行开始匹配.（整个句子） |
| $ | 从末端开始匹配.（整个句子） |
| 简写 | 描述 |
|---|---|
| . | 除换行符外的所有字符 |
| \w | 匹配所有字母数字，等同于 [a-zA-Z0-9_] |
| \W | 匹配所有非字母数字，即符号，等同于： [^\w] |
| \d | 匹配数字： [0-9] |
| \D | 匹配非数字： [^\d] |
| \s | 匹配所有空格字符，等同于： [\t\n\f\r\p{Z}] |
| \S | 匹配所有非空格字符： [^\s] |
| \f | 匹配一个换页符 |
| \n | 匹配一个换行符 |
| \r | 匹配一个回车符 |
| \t | 匹配一个制表符 |
| \v | 匹配一个垂直制表符 |
| \p | 匹配 CR/LF（等同于 \r\n），用来匹配 DOS 行终止符 |
零宽度断言
| 符号 | 描述 |
|---|---|
| ?= | 正先行断言-存在 |
| ?! | 负先行断言-排除 |
| ?<= | 正后发断言-存在 |
| ?<! | 负后发断言-排除 |
标志
| 标志 | 描述 |
|---|---|
| i | 忽略大小写 |
| g | 全局搜索 |
| m | 多行修饰符：锚点元字符 ^ $ 工作范围在每行的起始。 |
re 模块
在 Python 中，我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
re 模块的一般使用步骤如下：
- 使用 compile 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象；
- 通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找，获得匹配结果（一个 Match 对象）；
- 最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息，根据需要进行其他的操作；
Python 的正则匹配默认是贪婪匹配。
MathObject 匹配对象
- 表现被匹配的模式
.group()：参数为0或空返回整个匹配，有参时返回特定分组匹配细节，参数也可以是分组名称。返回一个匹配对象的所有内容.groups()：返回包含所有子分组的元组。返回匹配对象的第一个分组。.start()：返回特定分组的起始索引.end():返回特定分组的终止索引.span()：返回特定分组的起止索引元组.groupdict()：以字典表形式返回分组组名以及结果
import re
text = 'Tom is 8 years old. Jerry is 23 years old.'
pattern = re.compile(r'\d+')
print(pattern.findall(text))
pattern = re.compile(r'(\d+).*?(\d+)')
# 分组匹配返回的是一个迭代器
m = pattern.search(text)
print(m)
# 显示全部迭代器的内容
print(m.group())
# 返回第一个括号的内容
print(m.group(1))
# 返回第二个括号的内容
print(m.group(2))
# 第一个分组是从什么地方开始的，前闭后开
print(m.start(1))
print(m.end(1))
# 第二个分组是从什么地方开始的，前闭后开
print(m.start(2))
print(m.end(2))
# groups():类似于findall,不过findall找到所有的元素放到列表，但是groups返回包含所有子分组的元组
print(m.groups())
*********************运行结果***************
['8', '23']
<_sre.SRE_Match object; span=(7, 31), match='8 years old. Jerry is 23'>
8 years old. Jerry is 23
8
23
7
8
29
31
('8', '23')
.findall()：返回的是一个列表.finditer()：返回的是一个迭代器
import re
text = 'Beautiful is better than ugly.'
pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
print(pattern.findall(text))
it = pattern.finditer(text)
for i in it:
print(i.group())
***********************运行结果*************
[('Beautiful', 'is'), ('better', 'than')]
Beautiful is
better than
Group 分组
给括号里面的匹配对象取名
text = 'Tom:98 Di:100'
pattern = re.compile(r'(\w+):(\d+)')
m = pattern.search(text)
print(m.group())
# 给不同的括号取名字
pattern = re.compile(r'(?P<name>\w+):(?P<score>\d+)')
m = pattern.search(text)
print(m.group())
print(m.group(1))
# 这样下来就不用记顺序了，记名字就可以了
print(m.group('name'))
print(m.group('score'))
综合应用
split的应用
text = 'Beautiful is better than ugly.\nExplicit is better than implict.\nSimple is better than complex.'
pattern = re.compile(r'\n')
# 按照空格符切割
print(pattern.split(text))
# 按照非字母数字切割
print(re.split(r'\W+', 'Good morning'))
print(re.split(r'-', 'Good-morning'))
# 切割结果包括标点
print(re.split(r'(-)', 'Good-morning'))
# 最多切割一个
print(re.split(r'\n', text, 1))
#######################运行结果##################
['Beautiful is better than ugly.', 'Explicit is better than implict.', 'Simple is better than complex.']
['Good', 'morning']
['Good', 'morning']
['Good', '-', 'morning']
['Beautiful is better than ugly.', 'Explicit is better than implict.\nSimple is better than complex.']
Sub应用
text = 'Beautiful is *better* than ugly.'
pattern = re.compile(r'\*(.*)?\*')
print(pattern.sub(r'<strong></strong>', text))
# 保留better的内容
print(pattern.sub(r'<strong>\g<1></strong>', text))
# 标签内容加在括号的最前面
pattern = re.compile(r'\*(?P<html>.*)?\*')
print(pattern.sub(r'<strong>\g<html></strong>', text))
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'hello 123, hello 456'
print(p.sub('hi \g<2>', s))
**************************运行结果*******************
Beautiful is <strong></strong> than ugly.
Beautiful is <strong>better</strong> than ugly.
Beautiful is <strong>better</strong> than ugly.
hi 123, hi 456
改变正则的默认行为
| 语言 | 功能 |
|---|---|
re.I |
忽略大小写 |
re.m |
多行搜索 |
re.g |
全局搜索 |
