我的Python成长之路---第四天---Python基础(16)---2016年1月23日(寒风刺骨)
四、正则表达式
1、Python支持的正则表达式元字符和语法
语法 | 说明 | 表达式实例 | 完整匹配的字符串 |
字符 | |||
一般字符 | 匹配自己 | abc | abc |
. | 匹配任意字符“\n”除外 DOTALL模式中(re.DOTALL)也能匹配换行符 |
a.b | abc或abc或a1c等 |
[...] | 字符集[abc]表示a或b或c,也可以-表示一个范围如[a-d]表示a或b或c或d | a[bc]c | abc或adc |
[^...] | 非字符集,也就是非[]里的之外的字符 | a[^bc]c | adc或aec等 |
预定义字符集(也可以系在字符集[...]中) | |||
\d | 数字:[0-9] | a\dc | a1c等 |
\D | 非数字:[^0-9]或[^\d] | a\Dc | abc等 |
\s | 空白字符:[<空格>\t\n\f\v] | a\sc | a b等 |
\S | 非空白字符:[^s] | a\Sc | abc等 |
\w | 字母数字(单词字符)[a-zA-Z0-9] | a\wc | abc或a1c等 |
\W | 非字母数字(非单词字符)[^\w] | a\Wc | a.c或a_c等 |
数量词(用在字符或(...)分组之后) | |||
* | 匹配0个或多个前面的表达式。(注意包括0次) | abc* | ab或abcc等 |
+ | 匹配1个或多个前面的表达式。 | abc+ | abc或abcc等 |
? | 匹配0个或1个前面的表达式。(注意包括0次) | abc? | ab或abc |
{m} | 匹配m个前面表达式(非贪婪) | abc{2} | abcc |
{m,} | 匹配至少m个前面表达式(m至无限次) | abc{2,} | abcc或abccc等 |
{m,n} | 匹配m至n个前面的表达式 | abc{1,2} | abc或abcc |
边界匹配(不消耗待匹配字符中的字符) | |||
^ | 匹配字符串开头,在多行模式中匹配每一行的开头 | ^abc | abc或abcd等 |
$ | 匹配字符串结尾,在多行模式中匹配每一行的结尾 | abc$ | abc或123abc等 |
\A | 仅匹配字符串开头 | \Aabc | abc或abcd等 |
\Z | 仅匹配字符串结尾 | abc\Z | abc或123abc等 |
\b | 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 | ||
\B | 匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。 | ||
逻辑、分组 | |||
| | 或左右表达式任意一个(短路)如果|没有在()中表示整个正则表达式(注意有括号和没括号的区别) | abc|def ab(c|d)ef |
abc或def abcef或abdef |
(...) | 分组,可以用来引用,也可以括号内的被当做一组进行数量匹配后接数量词 | (abc){2}a | abcabca |
(?P<name>...) | 分组别名,给分组起个名字,方便后面调用 | ||
\<number> | 引用编号为<number>的分组匹配到的字符串(注意是配到的字符串不是分组表达式本身) | (\d)abc\1 | 1ab1或5ab5等 |
(?=name) | 引用别名为name的分组匹配到的字符串(注意是配到的字符串不是分组表达式本身) | (?P<id>\d)abc(?P=id) | 1ab1或5ab5等 |
2、数量词的贪婪模式与分贪婪模式
3、python的re模块
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()
hello
macth = re.match('hello', 'hello world')
if match:
print match.group()
4、re模块的常用方法
re.compile(strPattern[, flag])
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
>>> import re
>>> s = 'hello world'
>>> print(re.match('ello', s))
None
>>> print(re.search('ello',s ))
<_sre.SRE_Match object; span=(1, 5), match='ello'>
说明:可以看到macth只匹配开头,开头不匹配,就不算匹配到,search则可以从中间,只要能有匹配到就算匹配
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。有点像search的扩展,把所有匹配的子串放到一个列表
参数:同match
返回值:所有匹配的子串,没有匹配则返回空列表
>>> import re
>>> s = 'one1two2three3four4'
>>> re.findall('\d+', s)
['', '', '', '']
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
>>> import re
>>> s = 'one1two2three3four4'
>>> re.split('\d+', s)
['one', 'two', 'three', 'four', '']
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
if __name__ == '__main__':
import re
s = '--(1.1+1+1-(-1)-(1+1+(1+1+2.2)))+-----111+--++--3-+++++++---+---1+4+4/2+(1+3)*4.1+(2-1.1)*2/2*3'
def replace_sign(expression):
'''
替换多个连续+-符号的问题,例如+-----,遵循奇数个负号等于正否则为负的原则进行替换
:param expression: 表达式,包括有括号的情况
:return: 返回经过处理的表达式
'''
def re_sign(m):
if m:
if m.group().count('-')%2 == 1:
return '-'
else:
return '+'
else:
return ''
expression = re.sub('[\+\-]{2,}', re_sign, expression)
return expression s = replace_sign(s)
print(s)
执行结果
24 +(1.1+1+1-(-1)-(1+1+(1+1+2.2)))-111+3-1+4+4/2+(1+3)*4.1+(2-1.1)*2/2*3
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