python基础之 正则表达式,re模块

正则表达式:是字符串的规则,只是检测字符串是否符合条件的规则而已
    1.检测某一段字符串是否符合规则
    2.将符合规则的匹配出来
re模块:是用来操作正则表达式的

2.正则表达式组成

字符组:[] 一个字符组描述的是一个位置上的字符规则,但是不能从大到小来规定范围,字符组内所有的范围都是ascii来排序的,字符组更灵活一点
  [0-9] 匹配一个数字范围
  [a-z] 匹配一个小写字母
  [A-Z] 匹配一个大写字母
  [A-Za-z0-9] 匹配英文字母和大小写 左边必须是ascii最小的

  注意:遇到在字符组当中的'-'是有特殊意义的,如果想取消'-'的特殊意义,要转义一下
      例如:[1-2] 是匹配不是1就是2的数据,但是我想匹配1,-,2那?需要转义一下[1\-2]
            
元字符:匹配的一个字符的内容
  \d: 使用\d表示匹配任意从0-9的数字,使用字符组能匹配到一个固定的范围,但是\d表示的时从0-9太固定
   \w:匹配所有的数字字母下划线,标识符
   -t:匹配tab制表符
   \n:匹配换行符
   \s:匹配所有的空格换行制表符  
   \b:表示一个单词的边界,要匹配以XX结尾的单词
    反义词:
    \W:除了数字字母下划线的所有
    \D:除了数字之外的所有
    \S:除了空白之外的所有
    .:匹配换行符之外的所有字符

 非字符组:[^123] 除了123的都匹配 ‘^’必须和[]组合才叫非字符组

 开始符'^' 结束符'$' 
  一个字符串只有一个开始和一个结束,^永远在一个规则的最前面,$永远在一个字符串的最末尾
  ^hello$ -->匹配一个hello,规定了这个字符串的长度,在字符串检测的时候通常加上^和$符号
  [^123] :匹配的是不以123开头的

 | 或的意思,竖杠的左边或右边是一个规则,永远把相对长的规则放在左边
 分组:()--> www\.(baidu|oldboy)\.com

 量词:表示的是匹配的次数,在量词的范围内尽可能的多的匹配,叫贪婪匹配 
   {n}  表示出现n次
   {n,} 表示出至少出现n次
   {n,m}表示存出现n-m次
   ?:匹配额0次或1次
   +:匹配1次或多次
   *:匹配0次或多次
   ?和+的范围等于*的范围

   匹配电话号码:^1[3-9]\d{9}$:
 匹配整数:^[1-9]\d*|0&
 匹配小数:\d+\.\d+
 匹配整数或者小数:\d+(\.\d+)? -->里面的()是分组的意思,?表示要不()里面的一起出现,不要就都不出现  \d+\.?\d*
 匹配15位身份证号码:^[1-9]\d{14}$
 匹配18位身份证号码:^[1-9]\d{16}[\dx]$
 #转义字符:在字符串外部加上一个r来不转义
 贪婪匹配:尽可能的多匹配 a.*x 回溯算法
 惰性匹配:尽可能的少匹配  .*? ,两个量词同时出现时表示非贪婪 a.*?x 从a开始匹配,遇到一个x就停止
      就是量词后面加上?就是惰性匹配,匹配到第一个就停止

re模块

import re
s='kobe123jordan46'

re.findall(pattern,string,flags=0)
  ret = re.findall('\d+',s)
  print()
  查看所有,返回一个列表
  注意:在正则条件不一样的情况下返回的内容不一样 '\d+'是贪婪的匹配所有数字组成一个字符串

re.search(pattern,string,flags=0)
  ret =re.search('\d+',s)
  print(ret)
  print(ret.group())
  返回一个结果对象或结果集
  通过group()取值只取到第一个,如果没有符合条件的group就会报错,一般用if判断一下是否为空

re.match(pattern,string,flags=0)
  ret = re.match('\s+',s)
  print(ret)
  返回一个结果对象或结果集
  使用match的话,相当于在正则表达式前面加上^,在程序里面匹配的是'^\s',是找以字符串开头的,没有的话就返回None
  使用search完全可以代替match,只要在search的表达式前面加上^就可以
  re.search('^\s+','kobe123') == re.match('\s+','kobe123')

re.sub(pattern,repl,string,count=0)
  ret = re.sub('\d+','sb',s,count=1)
  print(ret)
  count不写的话默认替换所有,返回一个字符串
  
re.subn(pattern,repl,string,count=0)
  ret = re.sun('\d+','sb',s)
  print(ret)
  默认返回一个元组,并且返回被替换了多少次
re.split(pattern,string,maxsplit=1)
  ret = re.split('\d+',s,maxsplit=1)
  print(ret)
  默认返回一个列表,不加maxsplit就全部分割

re.compile(pattern)
  par = re.compile('\d+')
  ret = par.findall(s)
  print(ret)
  对于一个经常重复使用的正则表达式,我们可以先进行一次编译,之后只要在使用这个表达式就直接拿出来使用
  就好了,这样做节省时间和及其资源,减少解析时间个转成机器码的时间
  re.compile()是一个优化函数,提升执行效率减少不必要的时间和性能的开销

re.finditer(pattern,string)
  par = re.compile('\d+')
  ret = par.finditer('kob123kobe123kobe123kobe123'*200) 
  for item in ret:
    print(item.group())
  返回的是一个生成器结果集,通过group方法取出每一个数据
  看到iter应该能想到是生成器原理,通过循环每次使生成器返回一个数据,这样和使用生成器读取大文件一样,节省内存
  能够提前编译一个正则表达式,当同一个正则表达式被多次使用时,可以直接使用节省时间


分组
  s= """
    <h1>哇哈哈哈<h1>
    <h2>哈哈哈哈<h2>
    <title>科比</title>
   """
  findall()和分组:分组在findall当中会默认的优先被显示出来
    ret = re.findall('>\w+<',r'<title>科比<\title>')
    print(ret[0].strip('<>'))
    分组在findall当中会默认的优先被显示出来,如果不想优先显示出来就在分组中添加(?:正则规则)表示取消这个正则的优先显示
  
            ret = re.findall('>\w+<',r'<title>科比<\title>')
            print(ret[0].strip('<>'))
            ret = re.findall('>(\w+)<',r'<title>科比<\title>')
            print(ret)  # findall永远优先显示分组中的内容
            ret = re.findall('www\.(?:baidu|nba)\.com',r'www.baidu.com')
            print(ret)
            ret = re.findall('\d+(?:\.\d+)?',r'1.23+2.34')
            print(ret)
  split()和分组:会保留被切掉的在分组中内容    
            ret = re.split('\d(\d)','alex84wusir73')
            print(ret)
  search()和分组:不受到分组的影响
    
            ret = re.search(r'<(\w+)>(\w+)<\\(\w+)>',r'<title>科比<\title>')
            print(ret.group(0))  # 不受到分组的影响
            print(ret.group(1))
            print(ret.group(2))
分组命名
  #分组命名就是把一个要匹配的东西取一个名字,在以后调用返回的时候回方便,直接使用名字就OK了
  #如果有取值的有两个相同的名字的话可以复制为(?P=a),必须要写的分组里面,不然的不能叫分组命名了
     ret = re.search(r'<(?P<tab1>\w+)>(?P<content>\w+)<\\(\w+)>',r'<title>科比<\title>')
            print(ret.group(0))  # 不受到分组的影响
            print(ret.group('tab1'))  # 不受到分组的影响
            print(ret.group('content'))  # 不受到分组的影响
     特殊的需求:把这个字符串全部匹配出来<h1>wahaha</h2></h1>
            par = '<\w+>.*?</\w+>'
            ret = re.search('<(?P<tag>\w+)>.*</(?P=tag)>','<h1>wahaha</h2></h1></h3>')
            print(ret.group())
            par = '<\w+>.*?</\w+>'
            ret = re.search(r'<(\w+)>.*</\1>','<h1>wahaha</h2></h1></h3>')
            print(ret.group())
    当我们要匹配的内容混在不想匹配的内容中
    只能把不想要的也匹配出来,然后去掉不想要的就是想要的
    下列我只想取整数部分
    ret = re.findall('\d+\.\d+|(\d+)','1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))') #取出来不包含40.35,但是包含"",因为findall遇到分组是优先匹配,所以匹配到小数就放弃,但是必须得返回一个元素,就返回""
    ret = re.findall('\d+\.\d+|\d+','1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))')  #取出来的包含40.35
    ret.remove('')
    print(ret)
遇见分组
    findall 优先显示分组中的内容
    split   保留被切掉的分组内的内容
    search  可以通过组的索引取值
    取消分组的特殊行为(?:正则)
常见的使用正则解决问题的方式#
  1.把整个结构描述下来,对想要的进行分组#
  2.把不想要的也匹配出来,然后用手段删掉

常见的正则表达式

1. 数字:^[0-9]*$
2. n位的数字:^\d{n}$
3. 至少n位的数字:^\d{n,}$
4. m-n位的数字:^\d{m,n}$
5. 零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$
6. 非零开头的最多带两位小数的数字:^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$
7. 带1-2位小数的正数或负数:^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$
8. 正数、负数、和小数:^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$
9. 有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
10. 有1~3位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$
11. 非零的正整数:^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$
12. 非零的负整数:^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$
13. 非负整数:^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$
14. 非正整数:^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$
15. 非负浮点数:^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$
16. 非正浮点数:^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$
17. 正浮点数:^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$
18. 负浮点数:^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$
19. 浮点数:^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$
2.校验字符的表达式
1. 汉字:^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
2. 英文和数字:^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$
3. 长度为3-20的所有字符:^.{3,20}$
4. 由26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z]+$
5. 由26个大写英文字母组成的字符串:^[A-Z]+$
6. 由26个小写英文字母组成的字符串:^[a-z]+$
7. 由数字和26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z0-9]+$
8. 由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:^\w+$ 或 ^\w{3,20}$
9. 中文、英文、数字包括下划线:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$
10. 中文、英文、数字但不包括下划线等符号:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$
11. 可以输入含有^%&',;=?$\"等字符:[^%&',;=?$\x22]+
12. 禁止输入含有~的字符:[^~\x22]+
3.特殊需求表达式
1. Email地址:^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
2. 域名:[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.?
3. InternetURL:[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
4. 手机号码(可根据目前国内收集号扩展前两位开头号码):^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
5. 电话号码("XXX-XXXXXXX""XXXX-XXXXXXXX""XXX-XXXXXXX""XXX-XXXXXXXX""XXXXXXX""XXXXXXXX):^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$
6. 国内电话号码(0511-4405222、021-87888822):\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
7.15位身份证号:^[1-9]\d{5}\d{2}((0[1-9])|(10|11|12))(([0-2][1-9])|10|20|30|31)\d{2}$
8.18位身份证号:^[1-9]\d{5}(18|19|([23]\d))\d{2}((0[1-9])|(10|11|12))(([0-2][1-9])|10|20|30|31)\d{3}[0-9Xx]$
9. 帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
10. 密码(以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字母、数字和下划线):^[a-zA-Z]\w{5,17}$
11. 强密码(必须包含大小写字母和数字的组合,不能使用特殊字符,长度在8-10之间):^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$
12. 日期格式:^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}
13. 一年的12个月(01~09和1~12):^(0?[1-9]|1[0-2])$
14. 一个月的31天(01~09和1~31):^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$
15. 钱的输入格式:
(1)有四种钱的表示形式我们可以接受:"10000.00""10,000.00", 和没有 """10000""10,000":^[1-9][0-9]*$
(2)这表示任意一个不以0开头的数字,但是,这也意味着一个字符"0"不通过,所以我们采用下面的形式:^(0|[1-9][0-9]*)$
(3)一个0或者一个不以0开头的数字.我们还可以允许开头有一个负号:^(0|-?[1-9][0-9]*)$
(4)这表示一个0或者一个可能为负的开头不为0的数字.让用户以0开头好了.把负号的也去掉,因为钱总不能是负的吧.下面我们要加的是说明可能的小数部分:^[0-9]+(.[0-9]+)?$
(5)必须说明的是,小数点后面至少应该有1位数,所以"10."是不通过的,但是 "10""10.2" 是通过的:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
(6)这样我们规定小数点后面必须有两位,如果你认为太苛刻了,可以这样:^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$
(7)这样就允许用户只写一位小数.下面我们该考虑数字中的逗号了,我们可以这样:^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(.[0-9]{1,2})?$
(8)1到3个数字,后面跟着任意个 逗号+3个数字,逗号成为可选,而不是必须:^([0-9]+|[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*)(.[0-9]{1,2})?$
备注:这就是最终结果了,别忘了"+"可以用"*"替代如果你觉得空字符串也可以接受的话(奇怪,为什么?)最后,别忘了在用函数时去掉去掉那个反斜杠,一般的错误都在这里
16. xml文件:^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\\.[x|X][m|M][l|L]$
17. 中文字符的正则表达式:[\u4e00-\u9fa5]
18. 双字节字符:[^\x00-\xff] (包括汉字在内,可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1))
19. 空白行的正则表达式:\n\s*\r (可以用来删除空白行)
20. HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? /> (网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力)
21. 首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$或(^\s*)|(\s*$) (可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式)
22. 腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,} (腾讯QQ号从10000开始)
23. 中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d) (中国邮政编码为6位数字)
24. IP地址:\d+\.\d+\.\d+\.\d+ (提取IP地址时有用)
25. IP地址:((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d))

常见的正则表达式

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