正则表达式

首先注意一下，正则表达式效率上很多情况下不如str的内建函数，先列举一下我不太常用或者想不到的功能：

查找子字符串，存在返回索引值，不存在则分别返回-1和异常：string.find(str, beg=0, end=len(string)) s.rfind(’’)
string.index(str, beg=0, end=len(string)) s.rindex(’’)
控制字符串或者子字符串开头结尾，返回True or False：string.startswith(obj, beg=0,end=len(string)) string.endswith()
返回 str 在 string 里面出现的次数：string.count(str, beg=0, end=len(string))
如果 string 中只包含""，则返回True，否则返回False：string.isalpha() string.isalpha() string.isdigit() string.islower() string.isnumeric() string.isspace() string.isupper()
返回字符串 str 中最小的字母：max(str) min(str)
替换函数：string.replace(str1, str2, num=string.count(str1))
分割函数：string.partition(str) string.rpartition(str)
…
详细的可以至Python 字符串菜鸟教程中查看。

不过正则表达式的匹配功能实在强大太多，这篇博文主要用re库的用法介绍正则表达式。

1.语法

Python 正则表达式小抄 Regular Expression Cheatsheet
在这里插入图片描述
当你要匹配一个/多个/任意个数字/字母/非数字/非字母/某几个字符/任意字符，想要贪婪/非贪婪匹配，想要捕获匹配出来的第一个/所有内容的时候，记得这里有个小手册供你参考。

2.验证工具

我们最喜爱的正则表达式在线验证工具之一是http://regexr.com/

另外，对于想练习正则表达式，或者短期内快速get复杂技能，or想挑战更复杂的正则表达式的同学们，请戳正则表达式进阶练习。

3.Python案例

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：
1.将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例
2.使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）
3.使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

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, hanxiaoyang! How are you?')
 
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()

hello, hanxiaoyang!

re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。

第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符’|'表示同时生效，比如re.I | re.M。

flag可选值有：

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
re.M(MULTILINE): 多行模式，改变’^‘和’$'的行为（参见上图）
re.S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变’.'的行为
re.L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
re.U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
re.X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：

regex_1 = re.compile(r"""\d +  # 数字部分
                         \.    # 小数点部分
                         \d *  # 小数的数字部分""", re.X)
regex_2 = re.compile(r"\d+\.\d*")

Match对象

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

match属性：

string: 匹配时使用的文本。
re: 匹配时使用的Pattern对象。
pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。
方法：
group([group1, …]):
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
span([group]):
返回(start(group), end(group))。
expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。\id与\g是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符’0’，只能使用\g<1>0。

import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello hanxiaoyang!')
 
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
 
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')

m.string: hello hanxiaoyang!
m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x10b111be0>
m.pos: 0
m.endpos: 18
m.lastindex: 3
m.lastgroup: sign
m.group(1,2): (‘hello’, ‘hanxiaoyang’)
m.groups(): (‘hello’, ‘hanxiaoyang’, ‘!’)
m.groupdict(): {‘sign’: ‘!’}
m.start(2): 6
m.end(2): 17
m.span(2): (6, 17)
m.expand(r’\2 \1\3’): hanxiaoyang hello!

Pattern对象

Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
groups: 表达式中分组的数量。
groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
 
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex

p.pattern: (\w+) (\w+)(?P.*)
p.flags: 16
p.groups: 3
p.groupindex: {‘sign’: 3}

使用pattern

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern:
如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象
如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)。

注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符’$’。

search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
这个方法从string的pos下标处起尝试匹配pattern
如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象;若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配，直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))

# encoding: UTF-8 
import re 
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象 
pattern = re.compile(r'H.*g') 
 
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None 
# 这个例子中使用match()无法成功匹配 
match = pattern.search('hello Hanxiaoyang!') 
 
if match: 
    # 使用Match获得分组信息 
    print match.group()

Hanxiaoyang

split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

import re
 
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')

[‘one’, ‘two’, ‘three’, ‘four’, ‘’]

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。

import re
 
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')

[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’]

finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。

import re
 
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
    print m.group()

1
2
3
4

sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。 count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

import re
 
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello hanxiaoyang!'
 
print p.sub(r'\2 \1', s)
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print p.sub(func, s)

say i, hanxiaoyang hello!
I Say, Hello Hanxiaoyang!

subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

import re
 
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello hanxiaoyang!'
 
print p.subn(r'\2 \1', s)
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print p.subn(func, s)