越来越体会到，正则表达式，除了可读性差，写表达式困难以外，没有其他任何缺点了。

如果能熟练使用正则表达式，对于处理字符串，提取感兴趣的内容，绝对是效率神器。

引言

越来越体会到，正则表达式，除了可读性差，写表达式困难以外，没有其他任何缺点了。

如果能熟练使用正则表达式，对于处理字符串，提取感兴趣的内容，绝对是效率神器。

之前每次用到正则表达式时，都是现查用法和写测试表达式，不够系统，所以这里研究一下python标准库re的说明文档，进行系统总结一下re模块的内容和用法。内容逻辑如下：

1. 首先是搞清楚正则表达式的语法，目的是学会编写正则表达式（即模式对象），掌握模式对象的方法和属性。模式对象使用以后，就可以获得匹配对象。

2. 接着就是搞清楚匹配对象的方法和属性。模式对象和匹配对象掌握以后，正则表达式的内容就结束了。

因为python的哲学是简洁明了，所以python标准库中有一个re模块，该模块中提供了几个主要函数，可以更为方便地操作正则对象和匹配对象。再介绍一下正则模式中可以使用的一些编译标志。

最后介绍几个python中正则表达式使用的例子。

正则表达式语法

一个正则表达式（称为RE，或正则，或正则表达式模式）就是一个字符串，只是这个字符串可以指定与之匹配的内容。一个正则表达式，经过编译后就是一个模式对象。

因为是字符串，所以正则表达式也是可以拼接的，也可以使用字符串的format()函数，这一点对正则表达式中包含变量的情况很实用。

简单模式

• 大多数字母和字符只会匹配自己。 例如，正则表达式 test 将完全匹配字符串 test 。

• 一些字符是特殊的 metacharacters（元字符） ，并不匹配自己。 相反，它们匹配一些与众不同的东西，这是学习的重点和难点。

匹配字符——元字符

这是元字符的完整列表：

. ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )

下面逐一介绍元字符的使用：

1. 第一个介绍的元字符是 [ 和 ] 。 它们用于指定字符类，它是你希望匹配的一组字符。 可以单独列出字符，也可以通过给出两个字符并用 '-' 标记一个范围来表示一系列字符。 例如， [abc] 将匹配任何字符 a、 b 或 c ；这与使用一个范围 [a-c] 来表示的相同。 如果你只想匹配小写字母，那正则是 [a-z] 。

   • 注意，在字符类中再使用元字符的话，元字符就表示元字符本身的含义了。例如，[akm$] 将匹配 'a' ， 'k' 、 'm' 或 '$' 中的任意字符； '$' 通常是一个元字符，但在一个字符类中它被剥夺了特殊性。

   • 再一个特例是，你可以通过以下方式互补匹配字符类中未列出的字符，用法就是将 '^' 作为该类的第一个字符。 例如，[^5] 将匹配除 '5' 之外的任何字符。 如果插入符出现在字符类的其他位置，则它没有特殊含义。 例如，[5^] 将匹配 '5' 或 '^'。

2. 最重要的元字符可能是反斜杠\。 反斜杠后面可以跟各种字符，以指示各种特殊序列。它也用于转义所有元字符，实现在模式中匹配元字符本身。例如，如果你需要匹配 [ 或 \，你可以在它们前面加一个反斜杠来移除它们的特殊含义，\[ 或 \\。一些以 '\' 开头的特殊序列表示常用的预定义字符集，例如数字集、字母集或任何非空格的集合。

3. 反斜杠灾难。从上述2中介绍可以知道，正则表达式使用反斜杠字符 ('\') 来表示特殊形式或允许使用特殊字符而不调用它们的特殊含义。 这与 Python 在字符串文字中对反斜杠字符 ('\')的使用目的相冲突。解决方案是使用 Python 的原始字符串表示法来表示正则表达式，字符串前缀加上 'r' ，字符串中出现的反斜杠不做任何特殊方式处理。因此 r"\n" 是一个包含 '\' 和 'n' 的双字符字符串，而 "\n" 是一个包含换行符的单字符字符串。

4. 元字符 . 。 它匹配除换行符之外的任何内容，并且有一个可选模式（ re.DOTALL ）设置后可以匹配换行符。 . 常用于你想匹配“任何字符”的地方。

5. 元字符 |。或者“or”运算符。 如果 A 和 B 是正则表达式，A|B 将匹配任何与 A 或 B 匹配的字符串。 | 具有非常低的优先级。 Crow|Servo 将匹配 'Crow' 或 'Servo'，而不是 'Cro'、'w' 或 'S' 和 'ervo'。如果要匹配字面的 '|'，请使用 \|，或将其括在字符类中，如 [|]。

6. 元字符 ^ 。在行的开头匹配。 除非设置了 MULTILINE 标志，否则只会在字符串的开头匹配。 在 MULTILINE 模式下，就在字符串中的每个换行符后立即匹配。如果要匹配字面的 '^'，使用 \^。

7. 元字符 $ 。 匹配行的末尾，定义为字符串的结尾，或者后跟换行符的任何位置。如果要匹配字面的 '$'，使用 \$ 或者将其括在字符类中，例如 [$]。

8. \A ，仅匹配字符串的开头。 当不在 MULTILINE 模式时，\A 和 ^ 实际上是相同的。 在 MULTILINE 模式中，它们是不同的: \A 仍然只在字符串的开头匹配，但 ^ 可以匹配在换行符之后的字符串内的任何位置。

9. \Z，只匹配字符串尾。

10. \b，字边界。 这是一个零宽度断言，仅在单词的开头或结尾处匹配。 单词被定义为一个字母数字字符序列，因此单词的结尾由空格或非字母数字字符表示。

11. \B， 是另一个零宽度断言，这与 \b 相反，仅在当前位置不在字边界时才匹配。

对\b使用的代码举例如下：

>>> p = re.compile(r'\bclass\b')
>>> print(p.search('no class at all'))
<re.Match object; span=(3, 8), match='class'>
>>> print(p.search('the declassified algorithm'))
None
>>> print(p.search('one subclass is'))
None

对于上述\b 的使用，需要注意两点，第一，要带有raw字符串的标志 r； 第二，在一个字符类中，这个断言没有用处，\b 表示退格字符。

重复 次数的设置

能够匹配不同的字符集合是正则表达式可以做的第一件事，这已经是字符串可用的方法很难实现的。

但是，这还不是正则表达式的唯一优势， 另一个强大功能是你可以指定正则的某些部分必须重复一定次数。

1. 第一个重复的元字符是 *。它指定前一个字符可以匹配零次或多次，而不是恰好一次。
2. 第二个重复的元字符是 +，它指定前一个字符可以匹配一次或多次。 要特别注意 * 和 + 之间的区别；* 匹配 零次 或更多次，因此重复的东西可能根本不存在，而 + 至少需要 一次。 使用类似的例子，ca+t 将匹配 'cat' (1 个 'a')，'caaat' (3 个 'a')，但不会匹配 'ct'。
3. 重复限定符，问号字符 ? ，它匹配一次或零次。你可以把它想象成是可选的。 例如，home-?brew 匹配 'homebrew' 或 'home-brew'。
4. 最复杂的重复限定符是 {m,n}，其中 m 和 n 是十进制整数。 这个限定符意味着必须至少重复 m 次，最多重复 n 次。 例如，a/{1,3}b 将匹配 'a/b' ，'a//b' 和 'a///b' 。 它不匹配没有斜线的 'ab'，或者有四个的 'a////b'。你可以省略 m 或 n，在这种情况下，将假定缺失值的合理值。 省略 m 被解释为 0 下限，而省略 n 则为无穷大的上限。你可能会注意到上面三个其他限定符都可以用这种表示法表达。 {0,} 与 * 相同， {1,} 相当于 + ， {0,1} 和 ? 相同。 但是建议你最好使用 * ， + 或 ? ，因为它们更短更容易阅读。

分组

正则表达式可以通过将正则分成几个子组来解析字符串，这些子组匹配不同的感兴趣组件。 组由 '('，')' 元字符标记。 '(' 和 ')' 与数学表达式的含义大致相同；它们将包含在其中的表达式组合在一起，你可以使用重复限定符重复组的内容，例如 *，+，? 或 {m,n}。 例如，(ab)* 将匹配 ab 的零次或多次重复。

>>> p = re.compile('(ab)*')
>>> print(p.match('ababababab').span())
(0, 10)

模式对象的方法和属性

一旦你按照上面的正则表达式语法，写好了一个编译为正则表达式的模式对象，你可以用它做什么？ 模式对象有几种方法和属性。 这里只介绍最重要的内容；

如果没有找到匹配， match() 和 search() 返回 None 。如果它们成功， 一个 匹配对象 实例将被返回，包含匹配相关的信息：起始和终结位置、匹配的子串以及其它。你应该将结果储存到一个变量中以供稍后使用。

代码举例：

>>> import re
>>> p = re.compile('[a-z]+')
>>> p
re.compile('[a-z]+')
>>> p.match("") # 空字符串根本不匹配，因为 + 表示“一次或多次重复”。 match() 在这种情况下应返回 None，这将导致解释器不打印输出。 你可以显式打印 match() 的结果，使其清晰。
>>> print(p.match(""))
None

>>> m = p.match('tempo')
>>> m
<re.Match object; span=(0, 5), match='tempo'>

下面紧接着介绍一下对匹配对象的操作。

匹配对象的方法和属性

匹配对象实例也有几个方法和属性；最重要的是：

承接上面模式对象的代码例子：

>>> m.group()
'tempo'
>>> m.start(), m.end()
(0, 5)
>>> m.span()
(0, 5)

group() 返回正则匹配的子字符串。 start() 和 end() 返回匹配的起始和结束索引。 span() 在单个元组中返回开始和结束索引。 由于 match() 方法只检查正则是否在字符串的开头匹配，所以 start() 将始终为零。

但是，模式的 search() 方法会扫描字符串，因此在这种情况下匹配可能不会从零开始。

>>> print(p.match('::: message'))
None
>>> m = p.search('::: message'); print(m)
<re.Match object; span=(4, 11), match='message'>
>>> m.group()
'message'
>>> m.span()
(4, 11)

在实际的程序中，通常将 匹配对象 结果存储在变量中，然后检查它是否为 None。代码类似如下:

p = re.compile( ... ) # put in your regex string
m = p.match( 'string goes here' ) # put your strings
if m:
    print('Match found: ', m.group())
else:
    print('No match')

上面的search()和match()只返回匹配到的第一个对象。

有两种方法返回模式的所有匹配项。

• findall() 返回匹配字符串的列表:

>>> p = re.compile(r'\d+')
>>> p.findall('12 drummers drumming, 11 pipers piping, 10 lords a-leaping')
['12', '11', '10']

• finditer() 方法将一个 匹配对象 的序列返回为一个 iterator

>>> iterator = p.finditer('12 drummers drumming, 11 ... 10 ...')
>>> iterator  
<callable_iterator object at 0x...>
>>> for match in iterator:
...     print(match.span())
...
(0, 2)
(22, 24)
(29, 31)

re模块中的函数

介绍完了上述的模式对象和匹配对象的方法和属性，不过你不是必须要创建模式对象并调用其方法，re模块提供了match()，search()，findall()，sub() 等函数。 这些函数采用与相应模式方法相同的参数，并将正则模式作为第一个参数添加，并仍然返回 None 或 匹配对象 实例。

>>> print(re.match(r'From\s+', 'Fromage amk'))
None
>>> re.match(r'From\s+', 'From amk Thu May 14 19:12:10 1998')  
<re.Match object; span=(0, 5), match='From '>

• re.search(*pattern*, *string*, *flags=0*)

  等价于Pattern.search(*string*[, *pos*[, *endpos*]]), 扫描整个 string 寻找第一个匹配的位置， 并返回一个相应的 匹配对象。如果没有匹配，就返回 None 。可选的第二个参数 pos 和参数 endpos 限定了字符串搜索的范围。所以只有从 pos 到 endpos - 1 的字符会被匹配。

• re.match(*pattern*, *string*, *flags=0*)

  等价于Pattern.match(*string*[, *pos*[, *endpos*]]) ，如果 string 的 开始位置 能够找到这个正则样式的任意个匹配，就返回一个相应的 匹配对象。如果不匹配，就返回 None 。可选参数 pos 和 endpos 与 search() 含义相同。

• re.fullmatch(*pattern*, *string*, *flags=0*)

  等价于Pattern.fullmatch(*string*[, *pos*[, *endpos*]]) ，如果整个 string 匹配这个正则表达式，就返回一个相应的 匹配对象 。 否则就返回 None。

• re.findall(*pattern*, *string*, *flags=0*)

  等价于Pattern.findall(*string*[, *pos*[, *endpos*]]) ，也可以接收可选参数 pos 和 endpos ，限制搜索范围。返回一个列表。

• re.finditer(*pattern*, *string*, *flags=0*)

  等价于Pattern.finditer(*string*[, *pos*[, *endpos*]]) ，也可以接收可选参数 pos 和 endpos ，限制搜索范围。返回一个可迭代对象。

• re.sub(*pattern*, *repl*, *string*, *count=0*, *flags=0*)

  等价于Pattern.sub(*repl*, *string*, *count=0*) ，repl参数表示要替换为的内容，可以是字符串，也可以是函数。count表示要替换的次数。

• re.subn(*pattern*, *repl*, *string*, *count=0*, *flags=0*)

  等价于Pattern.subn(*repl*, *string*, *count=0*)

• re.split(*pattern*, *string*, *maxsplit=0*, *flags=0*)

  等价于Pattern.split(*string*, *maxsplit=0*) , maxsplit参数设置为最大分割数。

本质上，这些函数只是为你创建一个模式对象，并在其上调用适当的方法。使用函数，和自己获取模式并调用其方法，这两种用法，没有太大的区别，都可以。

这里举一个例子，就是sub函数中，要替换的内容是一个函数。示例中，替换函数将小数转换为十六进制:

>>> def hexrepl(match):
...     "Return the hex string for a decimal number"
...     value = int(match.group())
...     return hex(value)
...
>>> p = re.compile(r'\d+')
>>> p.sub(hexrepl, 'Call 65490 for printing, 49152 for user code.')
'Call 0xffd2 for printing, 0xc000 for user code.'

编译标志

编译标志允许你修改正则表达式的工作方式。

编译标志在 re 模块中有两个写法，长名称如 IGNORECASE 和一个简短的单字母形式，例如 I。

多个标志可以 通过按位或运算来指定它们；例如，re.I | re.M 设置 I 和 M 标志。

这是一个可用标志表，以及每个标志的更详细说明。

例如，这里的正则使用 re.VERBOSE，看看是否更容易阅读：

charref = re.compile(r"""
 &[#]                # Start of a numeric entity reference
 (
     0[0-7]+         # Octal form
   | [0-9]+          # Decimal form
   | x[0-9a-fA-F]+   # Hexadecimal form
 )
 ;                   # Trailing semicolon
""", re.VERBOSE)

如果没有详细设置，正则将如下所示:

charref = re.compile("&#(0[0-7]+"
                     "|[0-9]+"
                     "|x[0-9a-fA-F]+);")

在上面的例子中，Python的字符串文字的自动连接已被用于将正则分解为更小的部分，但它仍然比以下使用 re.VERBOSE 版本更难理解。

正则表达式例子

• 建立一个电话本的例子

>>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street
...
... Ronald Heathmore: 892.345.3428 436 Finley Avenue
... Frank Burger: 925.541.7625 662 South Dogwood Way
...
...
... Heather Albrecht: 548.326.4584 919 Park Place"""

>>> entries = re.split("\n+", text)
>>> entries
['Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street',
'Ronald Heathmore: 892.345.3428 436 Finley Avenue',
'Frank Burger: 925.541.7625 662 South Dogwood Way',
'Heather Albrecht: 548.326.4584 919 Park Place']

>>> [re.split(":? ", entry, 4) for entry in entries]
[['Ross', 'McFluff', '834.345.1254', '155', 'Elm Street'],
['Ronald', 'Heathmore', '892.345.3428', '436', 'Finley Avenue'],
['Frank', 'Burger', '925.541.7625', '662', 'South Dogwood Way'],
['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']]

• 找到所有副词 （findall()函数的使用）

>>> text = "He was carefully disguised but captured quickly by police."
>>> re.findall(r"\w+ly", text)
['carefully', 'quickly']

• 找到所有副词和位置 （finditer()函数的使用）

>>> text = "He was carefully disguised but captured quickly by police."
>>> for m in re.finditer(r"\w+ly", text):
...     print('%02d-%02d: %s' % (m.start(), m.end(), m.group(0)))
07-16: carefully
40-47: quickly

• 随机调整句子中每个单词中中间字符的顺序（即不改变首尾字符）

>>> def repl(m):
...     inner_word = list(m.group(2))
...     random.shuffle(inner_word)
...     return m.group(1) + "".join(inner_word) + m.group(3)
>>> text = "Professor Abdolmalek, please report your absences promptly."
>>> re.sub(r"(\w)(\w+)(\w)", repl, text)
'Poefsrosr Aealmlobdk, pslaee reorpt your abnseces plmrptoy.'
>>> re.sub(r"(\w)(\w+)(\w)", repl, text)
'Pofsroser Aodlambelk, plasee reoprt yuor asnebces potlmrpy.'

• 原始字符记法

原始字符串记法 (r"text") 保持正则表达式正常。比如，下面两行代码功能就是完全一致的:

>>> re.match(r"\W(.)\1\W", " ff ")
<re.Match object; span=(0, 4), match=' ff '>
>>> re.match("\\W(.)\\1\\W", " ff ")
<re.Match object; span=(0, 4), match=' ff '>

而当需要匹配一个反斜杠字符时，它必须在正则表达式中转义。在原始字符串记法，就是 r"\\"。

致谢

• re库正则表达式操作

• 正则表达式HOWTO