100天精通pythonDay23正则表达式，基本语法和re模块展示

 目录

 专栏导读 

1 正则表达式概述

2 正则表达式语法

2.1 正则表达式语法元素

 2.2 正则表达式的分组操作

 3 re 模块详解与示例

4 正则表达式修饰符

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专栏导读 

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1 正则表达式概述

        python 的正则表达式是什么，有哪些内容，有什么功能，怎么用？

        Python的正则表达式是一种用于处理字符串的强大工具，由re模块提供支持。正则表达式允许你根据特定模式来匹配、搜索、替换和提取文本数据。

正则表达式的基本组成包括：

1. 字面字符：普通的字符，例如'a'、'b'等，它们直接匹配相应的字符。
2. 元字符：具有特殊含义的字符，例如'.'匹配任意字符、'\d'匹配数字等。
3. 限定符：用于指定模式的匹配次数，例如'*'匹配0次或多次、' '匹配1次或多次等。
4. 字符类：用于匹配一组字符中的任意一个字符，例如'[abc]'匹配'a'、'b'或'c'。
5. 排除字符：在字符类中使用'^'来排除指定的字符。
6. 转义字符：用于匹配特殊字符本身，例如使用'.'匹配实际的点号。

正则表达式在文本处理中有很多功能：

• 模式匹配：查找字符串中是否包含特定的模式。
• 文本搜索：在字符串中搜索匹配模式的第一个出现。
• 查找所有：查找字符串中所有匹配模式的出现，并返回所有匹配结果的列表。
• 分割：根据模式将字符串分割成多个部分。
• 替换：将匹配模式的部分替换为指定的字符串。

以下是一个简单的使用正则表达式的示例：

1.  
   import re
2.  
    
3.  
   pattern = r'\d ' # 匹配一个或多个数字
4.  
   text = "There are 123 apples and 456 oranges."
5.  
    
6.  
   # 搜索
7.  
   search_result = re.search(pattern, text)
8.  
   if search_result:
9.  
   print("Found:", search_result.group())
10.  
     
11.  
    # 查找所有
12.  
    findall_result = re.findall(pattern, text)
13.  
    print(findall_result) # Output: ['123', '456']

        上述代码中，re.search()函数搜索第一个匹配的数字，而re.findall()函数查找字符串中所有匹配的数字。

        使用正则表达式时，应当确保模式能够正确匹配目标文本，同时注意处理可能出现的异常情况。熟练掌握正则表达式，可以在文本处理中实现高效和灵活的匹配、搜索和替换操作

2 正则表达式语法

2.1 正则表达式语法元素

    行定位符、元字符、限定符、字符类、排除字符、选择字符和转义字符是正则表达式的基本组成部分，它们用于描述和匹配字符串的模式。

1. 行定位符：

   • "^"：匹配字符串的开头。
   • "$"：匹配字符串的结尾。

2. 元字符：

   • "."：匹配任意字符（除了换行符）。
   • "\d"：匹配任意数字字符，等同于[0-9]。
   • "\D"：匹配任意非数字字符，等同于[^0-9]。
   • "\w"：匹配任意字母、数字或下划线字符，等同于[a-zA-Z0-9_]。
   • "\W"：匹配任意非字母、数字或下划线字符，等同于[^a-zA-Z0-9_]。
   • "\s"：匹配任意空白字符，包括空格、制表符、换行符等。
   • "\S"：匹配任意非空白字符。

3. 限定符：

   • "*"：匹配前一个字符零次或多次。
   • " "：匹配前一个字符一次或多次。
   • "?"：匹配前一个字符零次或一次。
   • "{n}"：匹配前一个字符恰好n次。
   • "{n,}"：匹配前一个字符至少n次。
   • "{n, m}"：匹配前一个字符至少n次，但不超过m次。

4. 字符类：

   • "[...]"：匹配方括号内的任意一个字符。
   • "[^...]"：匹配除方括号内的字符之外的任意一个字符。

5. 排除字符：

   • "^"：在字符类内使用，表示排除指定字符。

6. 选择字符：

   • "|"：逻辑或，匹配两个模式之一。

7. 转义字符：

   • "\"：用于转义特殊字符，使其失去特殊含义，例如\.匹配实际的点号

        这些元字符和特殊符号组合形成了正则表达式的模式，使得正则表达式可以描述非常复杂的字符串匹配规则。要使用正则表达式，你可以使用Python的re模块提供的函数进行匹配、搜索、替换等操作。熟悉这些基本元素有助于编写更加强大和灵活的正则表达式。

 示例：

1.  
   import re
2.  
    
3.  
   # 行定位符
4.  
   pattern1 = r'^Hello' # 匹配以"Hello"开头的字符串
5.  
   print(re.match(pattern1, "Hello, World!")) # Output: <re.Match object; span=(0, 5), match='Hello'>
6.  
    
7.  
   pattern2 = r'World$' # 匹配以"World"结尾的字符串
8.  
   print(re.search(pattern2, "Hello, World!")) # Output: <re.Match object; span=(7, 12), match='World'>
9.  
    
10.  
    # 元字符
11.  
    pattern3 = r'a.c' # 匹配"a"、任意字符、"c"
12.  
    print(re.search(pattern3, "abc")) # Output: <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
13.  
    print(re.search(pattern3, "adc")) # Output: <re.Match object; span=(0, 3), match='adc'>
14.  
    print(re.search(pattern3, "a,c")) # Output: <re.Match object; span=(0, 3), match='a,c'>
15.  
     
16.  
    pattern4 = r'ab*' # 匹配"a"、"b"出现0次或多次
17.  
    print(re.search(pattern4, "abbb")) # Output: <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
18.  
    print(re.search(pattern4, "ac")) # Output: <re.Match object; span=(0, 0), match=''>
19.  
     
20.  
    pattern5 = r'ab ' # 匹配"a"、"b"出现1次或多次
21.  
    print(re.search(pattern5, "abbb")) # Output: <re.Match object; span=(0, 4), match='abbb'>
22.  
    print(re.search(pattern5, "ac")) # Output: None
23.  
     
24.  
    pattern6 = r'ab?' # 匹配"a"、"b"出现0次或1次
25.  
    print(re.search(pattern6, "abbb")) # Output: <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
26.  
    print(re.search(pattern6, "ac")) # Output: <re.Match object; span=(0, 0), match=''>
27.  
     
28.  
    # 限定符
29.  
    pattern7 = r'a{3}' # 匹配"a"出现3次
30.  
    print(re.search(pattern7, "aaa")) # Output: <re.Match object; span=(0, 3), match='aaa'>
31.  
    print(re.search(pattern7, "aaaa")) # Output: <re.Match object; span=(0, 3), match='aaa'>
32.  
    print(re.search(pattern7, "aa")) # Output: None
33.  
     
34.  
    pattern8 = r'a{3,5}' # 匹配"a"出现3次到5次
35.  
    print(re.search(pattern8, "aaa")) # Output: <re.Match object; span=(0, 3), match='aaa'>
36.  
    print(re.search(pattern8, "aaaaa")) # Output: <re.Match object; span=(0, 5), match='aaaaa'>
37.  
    print(re.search(pattern8, "aaaaaa")) # Output: <re.Match object; span=(0, 5), match='aaaaa'>
38.  
     
39.  
    # 字符类和排除字符
40.  
    pattern9 = r'[aeiou]' # 匹配任意一个小写元音字母
41.  
    print(re.search(pattern9, "apple")) # Output: <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
42.  
    print(re.search(pattern9, "banana")) # Output: <re.Match object; span=(1, 2), match='a'>
43.  
    print(re.search(pattern9, "xyz")) # Output: None
44.  
     
45.  
    pattern10 = r'[^0-9]' # 匹配任意一个非数字字符
46.  
    print(re.search(pattern10, "hello")) # Output: <re.Match object; span=(0, 1), match='h'>
47.  
    print(re.search(pattern10, "123")) # Output: None
48.  
     
49.  
    # 转义字符
50.  
    pattern11 = r'\.' # 匹配句号
51.  
    print(re.search(pattern11, "www.example.com")) # Output: <re.Match object; span=(3, 4), match='.'>
52.  
     
53.  
    # 分组
54.  
    pattern12 = r'(ab) ' # 匹配"ab"出现1次或多次作为一个整体
55.  
    print(re.search(pattern12, "ababab")) # Output: <re.Match object; span=(0, 6), match='ababab'>

输出结果显示了匹配的子字符串的起始位置和结束位置，以及匹配的实际字符串内容。

常用元字符

常用限定符  

 2.2 正则表达式的分组操作

        在正则表达式中，分组是一种将多个子模式组合在一起并对其进行单独处理的机制。通过使用括号()来创建分组，可以实现更复杂的匹配和提取操作。

分组的作用包括：

1. 优先级控制：可以使用分组来改变子模式的优先级，确保正确的匹配顺序。

2. 子模式重用：可以对某个子模式进行命名，并在后续的正则表达式中引用这个名称，实现对同一模式的重用。

3. 子模式提取：可以通过分组来提取匹配的子串，方便对其中的内容进行进一步处理。

示例：

1.  
   import re
2.  
    
3.  
   text = "John has 3 cats and Mary has 2 dogs."
4.  
    
5.  
   # 使用分组提取匹配的数字和动物名称
6.  
   pattern = r'(\d )\s (\w )' # 使用括号创建两个分组：一个用于匹配数字，另一个用于匹配动物名称
7.  
   matches = re.findall(pattern, text) # 查找所有匹配的结果并返回一个列表
8.  
    
9.  
   for match in matches:
10.  
    count, animal = match # 将匹配结果拆分为两个部分：数字和动物名称
11.  
    print(f"{count} {animal}")
12.  
     
13.  
    # 使用命名分组
14.  
    pattern_with_name = r'(?P<Count>\d )\s (?P<Animal>\w )' # 使用命名分组，给子模式指定名称Count和Animal
15.  
    matches_with_name = re.findall(pattern_with_name, text) # 查找所有匹配的结果并返回一个列表
16.  
     
17.  
    for match in matches_with_name:
18.  
    count = match['Count'] # 通过名称获取匹配结果中的数字部分
19.  
    animal = match['Animal'] # 通过名称获取匹配结果中的动物名称部分
20.  
    print(f"{count} {animal}")

 以上代码演示了如何使用分组提取正则表达式中匹配的子串。第一个正则表达式使用了普通分组，通过括号将数字和动物名称分别提取出来。第二个正则表达式使用了命名分组，通过(?P<Name>...)的语法形式给子模式指定了名称，从而在匹配结果中可以通过名称获取对应的子串。这样可以使代码更具可读性，方便后续对匹配结果的处理和使用。

上述代码报错如下

"TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str" 这个错误意味着在代码中尝试使用字符串作为元组的索引，但元组的索引只能是整数或切片。

当使用元组的时候，需要用整数或切片来获取元组中的元素，如：my_tuple[0] 或 my_tuple[1:3]，这些是合法的索引方式。但如果你尝试使用字符串来索引元组中的元素，比如：my_tuple['key']，这就是不合法的，因为元组并没有与字符串索引相关联的键值对。

更正：用 re.finditer()替代第二个 re.findall()，用match.group()获取匹配结果中的内容。

更正后代码：

1.  
   import re
2.  
    
3.  
   text = "John has 3 cats and Mary has 2 dogs."
4.  
    
5.  
   # 使用分组提取匹配的数字和动物名称
6.  
   pattern = r'(\d )\s (\w )' # 使用括号创建两个分组：一个用于匹配数字，另一个用于匹配动物名称
7.  
   matches = re.findall(pattern, text) # 查找所有匹配的结果并返回一个列表
8.  
    
9.  
   for match in matches:
10.  
    count, animal = match # 将匹配结果拆分为两个部分：数字和动物名称
11.  
    print(f"{count} {animal}")
12.  
     
13.  
    # 使用命名分组
14.  
    pattern_with_name = r'(?P<Count>\d )\s (?P<Animal>\w )' # 使用命名分组，给子模式指定名称Count和Animal
15.  
    matches_with_name = re.finditer(pattern_with_name, text) # 使用re.finditer()查找所有匹配的结果
16.  
     
17.  
    for match in matches_with_name:
18.  
    count = match.group('Count') # 通过名称获取匹配结果中的数字部分
19.  
    animal = match.group('Animal') # 通过名称获取匹配结果中的动物名称部分
20.  
    print(f"{count} {animal}")
21.  
     
22.  
     

注： 

 

re.findall()和re.finditer()都是Python中用于正则表达式匹配的函数，它们的区别在于返回的结果类型不同。

1. re.findall(pattern, string): findall函数会返回所有与正则表达式pattern匹配的结果，并将它们以列表的形式返回。每个匹配结果将作为一个字符串元素存储在列表中。如果正则表达式中有分组，findall只会返回分组中的内容而不返回完整的匹配结果。

2. re.finditer(pattern, string): finditer函数也会返回所有与正则表达式pattern匹配的结果，但不同于findall，finditer返回的是一个迭代器。每个迭代器对象代表一个匹配结果，可以通过迭代器的group()方法来获取匹配结果中的内容。如果正则表达式中有分组，可以使用group()方法来访问各个分组的内容。

总结起来，re.findall()返回一个列表，而re.finditer()返回一个迭代器。如果需要处理多个匹配结果，使用finditer更加灵活和高效，因为它不会一次性返回所有匹配结果，而是在需要时按需提供。

3 re 模块详解与示例

   re模块是Python中用于处理正则表达式的内置模块，提供了一系列函数来进行字符串匹配、搜索、替换和分割等操作。以下是re模块的主要函数：

1. re.compile(pattern, flags=0): 编译正则表达式模式，返回一个正则表达式对象。如果要多次使用相同的正则表达式，可以使用这个函数预编译，提高性能。

2. re.match(pattern, string, flags=0): 尝试从字符串的开头开始匹配模式，如果匹配成功，则返回匹配对象；否则返回None。

3. re.search(pattern, string, flags=0): 在整个字符串中搜索匹配模式的第一个出现，如果匹配成功，则返回匹配对象；否则返回None。

4. re.findall(pattern, string, flags=0): 查找字符串中所有匹配模式的出现，返回所有匹配结果的列表。

5. re.finditer(pattern, string, flags=0): 查找字符串中所有匹配模式的出现，返回一个迭代器，可以通过迭代器获取匹配对象。

6. re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0): 根据模式将字符串分割成多个部分，并返回一个列表。

7. re.sub(pattern, replacement, string, count=0, flags=0): 将匹配模式的部分替换为指定的字符串，并返回替换后的字符串。

在上述函数中，pattern是正则表达式的模式，string是要进行匹配或处理的字符串，flags是可选参数，用于指定正则表达式的修饰符。其中，flags参数可以使用多个修饰符进行组合，例如使用re.IGNORECASE | re.MULTILINE来指定忽略大小写和多行匹配。

以下示例展示了re模块中各种函数的使用，并涵盖了匹配、搜索、替换、分割、命名分组等功能：

1.  
   import re
2.  
    
3.  
   text = "John has 3 cats, Mary has 2 dogs."
4.  
    
5.  
   # 使用re.search()搜索匹配模式的第一个出现
6.  
   pattern_search = r'\d \s \w '
7.  
   search_result = re.search(pattern_search, text)
8.  
   if search_result:
9.  
   print("Search result:", search_result.group()) # Output: "3 cats"
10.  
     
11.  
    # 使用re.findall()查找所有匹配模式的出现，并返回一个列表
12.  
    pattern_findall = r'\d '
13.  
    findall_result = re.findall(pattern_findall, text)
14.  
    print("Find all result:", findall_result) # Output: ['3', '2']
15.  
     
16.  
    # 使用re.sub()将匹配模式的部分替换为指定的字符串
17.  
    pattern_sub = r'\d '
18.  
    replacement = "X"
19.  
    sub_result = re.sub(pattern_sub, replacement, text)
20.  
    print("Sub result:", sub_result) # Output: "John has X cats, Mary has X dogs."
21.  
     
22.  
    # 使用re.split()根据模式将字符串分割成多个部分
23.  
    pattern_split = r'\s*,\s*' # 匹配逗号并去除前后空格
24.  
    split_result = re.split(pattern_split, text)
25.  
    print("Split result:", split_result) # Output: ['John has 3 cats', 'Mary has 2 dogs.']
26.  
     
27.  
    # 使用命名分组
28.  
    pattern_named_group = r'(?P<Name>\w )\s has\s (?P<Count>\d )\s (?P<Animal>\w )'
29.  
    matches_with_name = re.finditer(pattern_named_group, text)
30.  
    for match in matches_with_name:
31.  
    name = match.group('Name')
32.  
    count = match.group('Count')
33.  
    animal = match.group('Animal')
34.  
    print(f"{name} has {count} {animal}")
35.  
     
36.  
    # 使用re.compile()预编译正则表达式
37.  
    pattern_compile = re.compile(r'\d ')
38.  
    matches_compiled = pattern_compile.findall(text)
39.  
    print("Compiled findall result:", matches_compiled) # Output: ['3', '2']

 上述示例展示了使用re模块进行正则表达式的匹配、搜索、替换、分割和命名分组的功能。注释说明了每个步骤的作用和预期输出，通过合理使用正则表达式，可以快速实现对字符串的复杂处理需求。

4 正则表达式修饰符

        在Python的正则表达式中，修饰符（也称为标志或模式标志）是一些可选参数，它们可以在编译正则表达式时传递给re.compile()函数或直接在正则表达式字符串中使用，用于改变匹配的行为。

        以下是常用的正则表达式修饰符：

1. re.IGNORECASE 或 re.I: 忽略大小写匹配。使用该修饰符后，可以在匹配时忽略大小写的差异。

2. re.MULTILINE 或 re.M: 多行匹配。使用该修饰符后，^和$分别匹配字符串的开头和结尾，还可以匹配字符串中每一行的开头和结尾（每行以换行符分隔）。

3. re.DOTALL 或 re.S: 单行匹配。使用该修饰符后，.将匹配包括换行符在内的任意字符。

4. re.ASCII 或 re.A: 使非ASCII字符只匹配其对应的ASCII字符。例如，\w将只匹配ASCII字母、数字和下划线，而不匹配非ASCII字符。

5. re.UNICODE 或 re.U: 使用Unicode匹配。在Python 3中，默认情况下正则表达式使用Unicode匹配。

6. re.VERBOSE 或 re.X: 使用“可读性更好”的正则表达式。可以在表达式中添加注释和空格，这样可以使正则表达式更易读。

在Python中，正则表达式修饰符（也称为标志）是可选的参数，用于调整正则表达式的匹配行为。修饰符可以在正则表达式模式的末尾添加，以影响模式的匹配方式。以下是常用的正则表达式修饰符：

下面通过示例来演示这些修饰符的用法：

1.  
   import re
2.  
    
3.  
   # 不区分大小写匹配
4.  
   pattern1 = r'apple'
5.  
   text1 = "Apple is a fruit."
6.  
   match1 = re.search(pattern1, text1, re.I)
7.  
   print(match1.group()) # Output: "Apple"
8.  
    
9.  
   # 多行匹配
10.  
    pattern2 = r'^fruit'
11.  
    text2 = "Fruit is sweet.\nFruit is healthy."
12.  
    match2 = re.search(pattern2, text2, re.M)
13.  
    print(match2.group()) # Output: "Fruit"
14.  
     
15.  
    # 点号匹配所有字符
16.  
    pattern3 = r'apple.*orange'
17.  
    text3 = "apple is a fruit.\noranges are fruits."
18.  
    match3 = re.search(pattern3, text3, re.S)
19.  
    print(match3.group()) # Output: "apple is a fruit.\noranges"
20.  
     
21.  
    # 忽略空白和注释
22.  
    pattern4 = r'''apple # This is a fruit
23.  
    \s # Match one or more whitespace characters
24.  
    is # followed by "is"
25.  
    \s # Match one or more whitespace characters
26.  
    a # followed by "a"
27.  
    \s # Match one or more whitespace characters
28.  
    fruit # followed by "fruit"'''
29.  
    text4 = "Apple is a fruit."
30.  
    match4 = re.search(pattern4, text4, re.X)
31.  
    print(match4.group()) # Output: "apple is a fruit"

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