06.正则表达式基本知识

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• 六、正则表达式基本知识
  • 6.1 字符匹配和字符长度匹配
  • 6.2 进阶
  • 6.3 re模块
  • 6.4 切分字符串
  • 6.5 分组
  • 6.6 贪婪分组
  • 6.7 编译（让匹配更加高效）
  • 6.8 小结
  • 6.9 正则表达式字符（仅仅用于查询）

六、正则表达式基本知识

字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

1. 创建一个匹配Email的正则表达式；
2. 用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

6.1 字符匹配和字符长度匹配

因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。
在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用d可以匹配一个数字，w可以匹配一个字母或数字，所以:

• 00d‘可以匹配‘007‘，但无法匹配‘00A‘；
• ‘ddd‘可以匹配‘010‘；
• ‘wwd‘可以匹配‘py3‘；

.可以匹配任意字符，所以：

• ‘py.‘可以匹配‘pyc‘、‘pyo‘、‘py!‘等等。

要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：

来看一个复杂的例子：d{3}s+d{3,8}。

我们来从左到右解读一下：

1. d{3}表示匹配3个数字，例如‘010‘；

2. s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以s+表示至少有一个空格，例如匹配‘ ‘，‘ ‘等；

3. d{3,8}表示3-8个数字，例如‘1234567‘。

综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

如果要匹配‘010-12345‘这样的号码呢？由于‘-‘是特殊字符，在正则表达式中，要用‘‘转义，所以，上面的正则是d{3}-d{3,8}。

但是，仍然无法匹配‘010 - 12345‘，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。d{3}s+-s+d{3,8}

6.2 进阶

要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：

• [0-9a-zA-Z_]可以匹配一个数字、字母（大小写）或者下划线；

• [0-9a-zA-Z_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如‘a100‘，‘0_Z‘，‘Py3000‘等等；

• [a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；

• [a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]{0,19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。

A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配‘Python‘或者‘python‘。
^表示行的开头，^d表示必须以数字开头。
$表示行的结束，d$表示必须以数字结束。
你可能注意到了，py也可以匹配‘python‘，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配‘py‘了。

6.3 re模块

有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用转义，所以要特别注意：

s = ‘ABC-001‘ # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# ‘ABC-001‘

因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：

s = r‘ABC-001‘ # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# ‘ABC-001‘

先看看如何判断正则表达式是否匹配：

>>> import re
>>> re.match(r‘^d{3}-d{3,8}$‘,‘010-12345‘)
<_sre.SRE_Match object at 0x1026e18b8>
>>> re.match(r‘^d{3}-d{3,‘010 12345‘)
>>>

match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。常见的判断方法就是：

test = ‘用户输入的字符串‘
if re.match(r‘正则表达式‘,test):
    print ‘ok‘
else:
    print ‘failed‘

6.4 切分字符串

用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：

>>> ‘a b   c‘.split(‘ ‘)
[‘a‘,‘b‘,‘‘,‘c‘]

嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：(很实用)

>>> re.split(r‘s+‘,‘a b   c‘)
[‘a‘,‘c‘]

无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：

>>> re.split(r‘[s,]+‘,‘a,b,c  d‘)
[‘a‘,‘c‘,‘d‘]

再加入;试试：很牛，哈哈哈，以后会常用，要记住

>>> re.split(r‘[s,;]+‘,b;; c  d‘)
[‘a‘,‘d‘]

6.5 分组

分组也是相当重要，记住了
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

^(d{3})-(d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：

>>> m = re.match(r‘^(d{3})-(d{3,8})$‘,‘010-12345‘)
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x1026fb3e8>
>>> m.group(0)
‘010-12345‘
>>> m.group(1)
‘010‘
>>> m.group(2)
‘12345‘

如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。
注意到group(0)永远是原始字符串， group(1)、 group(2) …… 表示第1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：

>>> t = ‘19:05:30‘
>>> m = re.match(r‘^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9]):(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9]):(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$‘,t)
>>> m.groups()
(‘19‘,‘05‘,‘30‘)

这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：

‘^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$‘

对于‘2-30‘，‘4-31‘这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。

6.6 贪婪分组

最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：

>>> re.match(r‘^(d+)(0*)$‘,‘102300‘).groups()
(‘102300‘,‘‘)

由于d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。
必须让d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让d+采用非贪婪匹配：

>>> re.match(r‘^(d+?)(0*)$‘,‘102300‘).groups()
(‘1023‘,‘00‘)

6.7 编译（让匹配更加高效）

当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：

1. 编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错；

2. 用编译后的正则表达式去匹配字符串。

如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：

>>> import re
# 编译:
>>> re_telephone = re.compile(r‘^(d{3})-(d{3,8})$‘)
# 使用：
>>> re_telephone.match(‘010-12345‘).groups()
(‘010‘,‘12345‘)
>>> re_telephone.match(‘010-8086‘).groups()
(‘010‘,‘8086‘)

编译后生成Regular Expression对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对象的方法时不用给出正则字符串。

6.8 小结

正则表达式非常强大，要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容，可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题，你可能需要一本正则表达式的参考书。

请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email：

[email?protected]
[email?protected]

版本二可以验证并提取出带名字的Email地址：

<Tom Paris> [email?protected]

版本一

#-*- coding:utf-8 -*-
import re

re_compile = re.compile(r‘^w+@w+.w+$‘)
    #re_compile = re.compile(r‘^(w+)@(w+)(.[a-z]{3})$‘)    #出错，一个括号代表一个分组，错误不在@
    #re_compile = re.compile(r‘^(w+)@(w+)(.)([a-z]{3})$‘)    #出错，错误在第四个分组，[a-z]前不应该加转义符号re_compile2 = re.compile(r‘^(w+)@(w+).([a-z]{3})$‘)
re_compile3 = re.compile(r‘^(w+)@([a-z]{2,10}).([a-z]{3})$‘)
re_compile4 = re.compile(r‘^(w+)@([a-z]{2,10}).([a-z]{3})$‘)
re_compile5 = re.compile(r‘^(w+)@([a-zA-Z]{2,10}).([a-zA-Z]{3})$‘)    #忽略大小写的匹配，注意要将a-z和A-Z放到一个中括号里面
re_compile6 = re.compile(r‘^(w*.*w+)@([a-zA-Z]{2,10}).([a-zA-Z]{3})$‘)    #这个能匹配[email?protected]，但是不能匹配[email?protected]
re_compile7 = re.compile(r‘^(w*.*w+)@([a-zA-Z]{2,10}).([a-zA-Z]{3})$‘)    #这个功能很强大，两个邮件都可以匹配
re_compile8 = re.compile(r‘^(w*.*w+)@([a-zA-Z]{2,10}).(com)$‘)    #只能匹配尾缀为com的邮件

email = ‘[email?protected]‘
email1 = ‘[email?protected]‘    #考验如何将‘bill.gates‘放入到一个分组中

m = re_compile.match(email)
m1 = re_compile8.match(email1)
m.group(0)    #用于检测是否匹配成功
m.group(0)

版本二：

import re

it = ‘<Tom Paris> [email?protected]‘
item = re.spilt(r‘[&;s]‘)
re_compile = re.compile()

6.9 正则表达式字符（仅仅用于查询）

构造正则表达式的方法和创建数学表达式的方法一样。也就是用多种元字符与运算符可以将小的表达式结合在一起来创建更大的表达式。正则表达式的组件可以是单个的字符、字符集合、字符范围、字符间的选择或者所有这些组件的任意组合。

正则表达式是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊字符（称为"元字符"）组成的文字模式。模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。

6.9.1 普通字符

普通字符包括没有显式指定为元字符的所有可打印和不可打印字符。这包括所有大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号。
非打印字符
非打印字符也可以是正则表达式的组成部分。下表列出了表示非打印字符的转义序列：

字符	描述
cx	匹配由x指明的控制字符。例如， cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则，将 c 视为一个原义的 ‘c‘ 字符。
f	匹配一个换页符。等价于 x0c 和 cL。
n	匹配一个换行符。等价于 x0a 和 cJ。
r	匹配一个回车符。等价于 x0d 和 cM。
s	匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ fnrtv]。
S	匹配任何非空白字符。等价于 [^ fnrtv]。
t	匹配一个制表符。等价于 x09 和 cI。
v	匹配一个垂直制表符。等价于 x0b 和 cK。

6.9.2 特殊字符

所谓特殊字符，就是一些有特殊含义的字符，如上面说的 runoob 中的 ，简单的说就是表示任何字符串的意思。如果要查找字符串中的 * 符号，则需要对 * 进行转义，即在其前加一个 : runo*ob 匹配 runo*ob。

许多元字符要求在试图匹配它们时特别对待。若要匹配这些特殊字符，必须首先使字符"转义"，即，将反斜杠字符?放在它们前面。

• 下表列出了正则表达式中的特殊字符：

特别字符	描述
$	匹配输入字符串的结尾位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，则 $ 也匹配 ‘n‘ 或 ‘r‘。要匹配 $ 字符本身，请使用 $。
( )	标记一个子表达式的开始和结束位置。子表达式可以获取供以后使用。要匹配这些字符，请使用 ( 和 )。
*	匹配前面的子表达式零次或多次。要匹配 * 字符，请使用 *。
+	匹配前面的子表达式一次或多次。要匹配 + 字符，请使用 +。
.	匹配除换行符 n 之外的任何单字符。要匹配 . ，请使用 . 。
[	标记一个中括号表达式的开始。要匹配 [，请使用 [。
?	匹配前面的子表达式零次或一次，或指明一个非贪婪限定符。要匹配 ? 字符，请使用 ?。
	将下一个字符标记为或特殊字符、或原义字符、或向后引用、或八进制转义符。例如， ‘n‘ 匹配字符 ‘n‘。‘n‘ 匹配换行符。序列 ‘‘ 匹配 ""，而 ‘(‘ 则匹配 "("。
^	匹配输入字符串的开始位置，除非在方括号表达式中使用，此时它表示不接受该字符集合。要匹配 ^ 字符本身，请使用 ^。
{	标记限定符表达式的开始。要匹配 {，请使用 {。
竖号	指明两项之间的一个选择。要匹配 竖号，请使用 竖号。

]

• 上面竖号指代的是 ‘|‘

限定符
限定符用来指定正则表达式的一个给定组件必须要出现多少次才能满足匹配。有 * 或 + 或 ? 或 {n} 或 {n,} 或 {n,m} 共6种。

• 正则表达式的限定符有：

字符	描述
*	匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。
+	匹配前面的子表达式一次或多次。例如，‘zo+‘ 能匹配 "zo" 以及 "zoo"，但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。
?	匹配前面的子表达式零次或一次。例如，"do(es)?" 可以匹配 "do" 、 "does" 中的 "does" 、 "doxy" 中的 "do" 。? 等价于 {0,1}。
{n}	n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如，‘o{2}‘ 不能匹配 "Bob" 中的 ‘o‘，但是能匹配 "food" 中的两个 o。
{n,}	n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如，‘o{2,}‘ 不能匹配 "Bob" 中的 ‘o‘，但能匹配 "foooood" 中的所有 o。‘o{1,}‘ 等价于 ‘o+‘。‘o{0,}‘ 则等价于 ‘o*‘。
{n,m}	m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。‘o{0,1}‘ 等价于 ‘o?‘。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。

定位符
定位符使您能够将正则表达式固定到行首或行尾。它们还使您能够创建这样的正则表达式，这些正则表达式出现在一个单词内、在一个单词的开头或者一个单词的结尾。

定位符用来描述字符串或单词的边界，^ 和 $ 分别指字符串的开始与结束，b 描述单词的前或后边界，B 表示非单词边界。

• 正则表达式的定位符有：

字符	描述
^	匹配输入字符串开始的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 还会与 n 或 r 之后的位置匹配。
$	匹配输入字符串结尾的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，$ 还会与 n 或 r 之前的位置匹配。
b	匹配一个字边界，即字与空格间的位置。
B	非字边界匹配。