2018年4月28日笔记

• 正则表达式

• 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

Python中数量词默认是贪婪的，总是尝试匹配尽可能多的字符

例如，正则表达式 "ab*" 如果用于查找 "abbbc"，将匹配到 "abbb"；如果是非贪婪方式，则会匹配到 "a"

注意：

+或*后跟？表示非贪婪匹配，即尽可能少的匹配

.*? 表示匹配任意数量的重复，但是在能使整个匹配成功的前提下使用最少的重复

如：a.*?b匹配最短的，以a开始，以b结束的字符串。如果把它应用于aabab的话，它会匹配aab和ab

• re 模块

Python通过re模块提供对正则表达式的支持.

使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作

re模块常用的方法有：re.compile()　　re.match()　　re.search()　　re.findall　　re.split()　　re.group()

• re.compile()

compile()函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式(Pattern)对象，供match()和search()这两个函数使用

语法格式为：

　　re.compile(pattern [, flags])

参数：

　　patten　　：一个字符串形式的正则表达式

　　flags　　：可选，表示匹配模式，具体有以下6中模式

1. re.I　　忽略大小写
2. re.L　　表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
3. re.M　　多行模式
4. re.S　　即为. 并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）
5. re.U　　表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
6. re.X　　为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释

 1 import re
 2 
 3 pattern = re.compile(r"\d+")    # 用于匹配至少一个数字
 4                                 # 没匹配到返回None,否则返回一个Match对象
 5 r1 = pattern.match("one12twothree34four")
 6 print(r1)
 7 
 8 r2 = pattern.match("one12twothree34four", 2, 10)
 9 print(r2)
10 
11 r3 = pattern.match("one12twothree34four", 3, 10)
12 print(r3)
13 print(type(r3))
14 
15 print("\n")
16 print(r3.group())   # group()方法用于获得获得整个匹配的子串
17 print(r3.start())   # start()获取匹配字串在整个字符串中的起始位置(子串第一个字符的索引)
18 print(r3.end())     # end()获取匹配字串在整个字符串中的结束位置(子串最后一个字符的索引+1)
19 print(r3.span())    # span()方法返回 (start(group), end(group))

None
None
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match='12'>
<class '_sre.SRE_Match'>


12
3
5
(3, 5)

• re.match()

re.match 只从字符串的起始位置匹配一个模式

匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式

 1 import re
 2 
 3 string = "You are beautiful yeah hahaha!"
 4 pattern = r"(.*) are (.*?) (.*)"
 5 m = re.match(pattern, string)
 6 
 7 if m:
 8     print("matchObj.group(): {0}".format(m.group()))
 9     print("matchObj.group(1): {0}".format(m.group(1)))
10     print("matchObj.group(2): {0}".format(m.group(2)))
11     print("matchObj.group(3): {0}".format(m.group(3)))
12 else:
13     print("No match !")
14 
15 print("matchObj.groups: {0}".format(m.groups()))

matchObj.group(): You are beautiful yeah hahaha!
matchObj.group(1): You
matchObj.group(2): beautiful
matchObj.group(3): yeah hahaha!
matchObj.groups: ('You', 'beautiful', 'yeah hahaha!')

• re.search()

re.search() 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

1 import re
2 
3 print(re.search("here", "here you are").span())
4 print(re.search("here", "you are here").span())

(0, 4)
(8, 12)

• re.match() 与 re.search() 的区别

re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配

• re.findall()

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表

注意： match() 和 search() 只匹配1次；而 findall() 会匹配所有

 1 import re
 2 
 3 pattern = re.compile(r"\d+")
 4 string = "1one2two3three4four"
 5 
 6 r1 = pattern.findall(string)
 7 r2 = pattern.findall(string, 5, 15)
 8 
 9 print(r1)
10 print(r2)

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

• re.split()

split()方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表

1 import re
2 
3 string = "1one# 2two# 3three# 4four# 5#"
4 print(re.split(" ", string))            # 按空格切
5 print(re.split("#", string))            # 按"#"切

['1one#', '2two#', '3three#', '4four#', '5#']
['1one', ' 2two', ' 3three', ' 4four', ' 5', '']

• re.sub()

re.sub()用于替换字符串中的匹配项

 1 import re
 2 
 3 phone = "2004-959-559  # 这是一个国际号码"
 4 
 5 # 删除字符串中的注释
 6 r1 = re.sub(r"#.*$", "", phone)
 7 print(r1)
 8 
 9 # 删除非数字的字符串
10 r2 = re.sub("\D", "", phone)
11 print(r2)

2004-959-559  
2004959559