正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，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，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。
正则表达式概念
使用单个字符串来描述匹配一系列符合某个句法规则的字符串
是对字符串操作的一种逻辑公式
应用场景：处理文本和数据
正则表示是过程：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；否则匹配失败
字符匹配
字符 描述
. 匹配任意一个字符（除了n）
d D 数字/非数字
s S 空白/非空白字符
w W 单词字符[a-zA-Z0-9]/非单词字符
b B 单词边界，一个w与W之间的范围，顺序可逆/非单词边界
匹配任意一个字符
# 匹配字符串abc，.代表b >>> re.match('a.c','abc').group()'abc'
数字与非数字
# 匹配任意一数字 >>> re.match('d','1').group()'1' # 匹配任意一个非数字 >>> re.match('D','a').group()'a'
空白与非空白字符
# 匹配任意一个空白字符 >>> re.match("s"," ").group()' ' # 匹配任意一个非空白字符 >>> re.match("S","1").group()'1' >>> re.match("S","a").group()'a'
单词字符与非单词字符
单词字符即代表[a-zA-Z0-9]
# 匹配任意一个单词字符 >>> re.match("w","a").group()'a' >>> re.match("w","1").group()'1' # 匹配任意一个非单词字符 >>> re.match("W"," ").group()' '
次数匹配
字符 匹配
* 匹配前一个字符0次或者无限次
+ 匹配前一个字符1次或者无限次
? 匹配前一个字符0次或者1次
{m}/{m,n} 匹配前一个字符m次或者N次
*?/+?/?? 匹配模式变为贪婪模式（尽可能少匹配字符）
介绍
字符 匹配
prev? 0个或1个prev
prev* 0个或多个prev，尽可能多地匹配
prev*? 0个或多个prev，尽可能少地匹配
prev+ 1个或多个prev，尽可能多地匹配
prev+? 1个或多个prev，尽可能少地匹配
prev{m} m个连续的prev
prev{m,n} m到n个连续的prev，尽可能多地匹配
prev{m,n}? m到n个连续的prev，尽可能少地匹配
[abc] a或b或c
[^abc] 非(a或b或c)
匹配前一个字符0次或者无限次
>>> re.match('[A-Z][a-z]*','Aaa').group()'Aaa' >>> re.match('[A-Z][a-z]*','Aa').group()'Aa' >>> re.match('[A-Z][a-z]*','A').group()'A'
匹配前一个字符1次或者无限次
# 匹配前一个字符至少一次，如果一次都没有就会报错 >>> re.match('[A-Z][a-z]+','A').group()Traceback (most recent call last): File "
>>> re.match('[A-Z][a-z]+','Aa').group()'Aa' >>> re.match('[A-Z][a-z]+','Aaaaaaa').group()'Aaaaaaa'
匹配前一个字符0次或者1次
>>> re.match('[A-Z][a-z]?','A').group()'A' # 只匹配出一个a >>> re.match('[A-Z][a-z]?','Aaaa').group()'Aa'
匹配前一个字符m次或者N次
#匹配前一个字符至少5次 >>> re.match('w{5}','asd234').group()'asd23' # 匹配前面的字符6-10次 >>> re.match('w{6,10}','asd234').group()'asd234' # 超过的字符就匹配不出来 >>> re.match('w{6,10}','asd2313qeadsd4').group()'asd2313qea'
匹配模式变为贪婪模式
>>> re.match(r'[0-9][a-z]*','1bc').group()'1bc' # *?匹配0次或者多次 >>> re.match(r'[0-9][a-z]*?','1bc').group()'1' # +?匹配一次或者多次，但是只匹配了一次 >>> re.match(r'[0-9][a-z]+?','1bc').group()'1b' # ??匹配0次或者一次 >>> re.match(r'[0-9][a-z]??','1bc').group()'1'
贪婪匹配和非贪婪匹配
边界匹配
字符 匹配
^ 匹配字符串开头
$ 匹配字符串结尾
A Z 指定的字符串必须出现在开头/结尾
匹配字符串开头
# 必须以指定的字符串开头，结尾必须是@163.com >>> re.match('^[w]{4,6}@163.com$','asdasd@163.com').group()'asdasd@163.com'
匹配字符串结尾
# 必须以.me结尾 >>> re.match('[w]{1,20}.me$','ansheng.me').group()'ansheng.me'
指定的字符串必须出现在开头/结尾
>>> re.match(r'Awww[w]*me','wwwanshengme').group()'wwwanshengme'
正则表达式分组匹配
| 匹配左右任意一个表达式
>>> re.match("www|me","www").group()'www' >>> re.match("www|me","me").group()'me'
(ab) 括号中表达式作为一个分组
# 匹配163或者126的邮箱 >>> re.match(r'[w]{4,6}@(163|126).com','asdasd@163.com').group()'asdasd@163.com' >>> re.match(r'[w]{4,6}@(163|126).com','asdasd@126.com').group()'asdasd@126.com'
(?P
) 分组起一个别名
>>> re.search("(?P
引用别名为name的分组匹配字符串
>>> res.group("shuzi")'123' >>> res.group("zimu")'abc'
re模块常用的方法
re.match()
语法格式：
match(pattern, string, flags=0)
释意：
Try to apply the pattern at the start of the string, returning a match object, or None if no match was found.
实例：
# 从头开始匹配，匹配成功则返回匹配的对象 >>> re.match("abc","abc123def").group()'abc'
# 从头开始匹配，如果没有匹配到对应的字符串就报错 >>> re.match("d","abc123def").group()Traceback (most recent call last): File "
re.search()
语法格式：
search(pattern, string, flags=0)
释意：
Scan through string looking for a match to the pattern, returning a match object, or None if no match was found.
实例：
# 匹配整个字符串，匹配到第一个的时候就返回匹配到的对象 >>> re.search("d","abc1123def").group()'1'
re.findall()
语法格式：
findall(pattern, string, flags=0)
释意：
Return a list of all non-overlapping matches in the string.
实例：
# 匹配字符串所有的内容，把匹配到的字符串以列表的形式返回 >>> re.findall("d","abc123def456")['1', '2', '3', '4', '5', '6']
re.split
语法格式：
split(pattern, string, maxsplit=0)
释意：
Split the source string by the occurrences of the pattern, returning a list containing the resulting substrings.
实例：
# 指定以数字进行分割，返回的是一个列表对象 >>> re.split("d+","abc123def4+-*/56")['abc', 'def', '+-*/', ''] # 以多个字符进行分割 >>> re.split("[d,]","a,b1c")['a', 'b', 'c']
re.sub()
语法格式：
sub(pattern, repl, string, count=0)
释意：
Return the string obtained by replacing the leftmost non-overlapping occurrences of the pattern in string by the replacement repl. repl can be either a string or a callable;
if a string, backslash escapes in it are processed. If it is a callable, it’s passed the match object and must return a replacement string to be used.
实例：
# 把abc替换成def
>>> re.sub("abc","def","abc123abc")'def123def'
# 只替换查找到的第一个字符串
>>> re.sub("abc","def","abc123abc",count=1)'def123abc'
实例
string方法包含了一百个可打印的ASCII字符，大小写字母、数字、空格以及标点符号
>>> import string >>> printable = string.printable >>> printable'0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ tnrx0bx0c'
>>> import re
# 定义的字符串
>>> source = '''I wish I may, I wish I migth... Hava a dish of fish tonight.'''
# 在字符串中检索wish
>>> re.findall('wish',source)['wish', 'wish']
# 对源字符串任意位置查询wish或者fish
>>> re.findall('wish|fish',source)['wish', 'wish', 'fish']
# 从字符串开头开始匹配wish
>>> re.findall('^wish',source) []
# 从字符串开头匹配I wish
>>> re.findall('^I wish',source)['I wish']
# 从字符串结尾匹配fish
>>> re.findall('fish$',source) []
# 从字符串结尾匹配fish tonight.
>>> re.findall('fish tonight.$',source)['fish tonight.']
# 查询以w或f开头,后面紧跟着ish的匹配
>>> re.findall('[wf]ish',source)['wish', 'wish', 'fish']
# 查询以若干个wsh组合的匹配
>>> re.findall('[wsh]+',source) ['w', 'sh', 'w', 'sh', 'h', 'sh', 'sh', 'h']
# 查询以ght开头，后面紧跟着一个非数字和字母的匹配
>>> re.findall('ghtW',source)['ght.']
# 查询已以I开头，后面紧跟着wish的匹配
>>> re.findall('I (?=wish)',source)['I ', 'I ']
# 最后查询以wish结尾,前面为I的匹配（I出现次数尽量少）
>>> re.findall('(?<=I) wish',source)[' wish', ' wish']
匹配时不区分大小写
>>> re.match('a','Abc',re.I).group()'A'
r 源字符串，转义，如果要转义要加两个n
>>> import re
>>> pa = re.compile(r'yangwen')
>>> pa.match("yangwen.me")
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='yangwen'>
>>> ma = pa.match("yangwen.me")
>>> ma
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='yangwen'>
# 匹配到的值存到group内
>>> ma.group()'yangwen'
# 返回字符串的所有位置
>>> ma.span()
(0, 7)
# 匹配的字符串会被放到string中
>>> ma.string
'yangwen.me'
# 实例放在re中
>>> ma.rere.compile('yangwen')
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者一盏烛光的原创作品，谢绝转载，否则将追究法律责任
正则表达式杨文Python
