标签： 正则表达式

概念&作用

正则表达式是一种用来描述文本模式的工具，它可以帮助你在字符串中查找、匹配、替换符合某种模式的文本。通过使用正则表达式，你可以定义一些规则，然后在文本中查找符合这些规则的内容。正则表达式可以用于各种编程语言和文本处理工具中，例如Python、JavaScript、Perl等。

python中的正则表达式

在python中，内置的 re 模块提供了对正则表达式的支持，这使得在 Python 中处理文本数据变得非常方便和高效。正则表达式在 Python 中非常有用，主要是因为re模块具有强大的模式匹配功能、文本处理的灵活性、替换和修改文本的能力以及Python 的易用性和广泛应用。

基础构成

字符

正则表达式中的字符可以是字母、数字或符号，它们代表自身字符。例如，a 匹配字符 “a”。

元字符

元字符是具有特殊含义的字符，它们不仅仅代表自身字符。一些常见的元字符包括

元字符	作用含义
.	匹配除换行符以外的任意字符。
^	匹配字符串的开头。
$	匹配字符串的结尾。
\d	匹配任意一个数字字符，相当于 [0-9]
\D	匹配任意一个非数字字符，相当于 [^0-9]
\w	匹配任意一个字母、数字或下划线字符，相当于 [a-zA-Z0-9_]
\W	匹配任意一个非字母、数字或下划线字符，相当于 [^a-zA-Z0-9_]
\s	匹配任意一个空白字符，包括空格、制表符、换行符等
\S	匹配任意一个非空白字符
\b	匹配单词边界，即字与空格之间的位置
\B	匹配非单词边界
*	匹配前一个字符的零个或多个。
+	匹配前一个字符的一个或多个。
?	匹配前一个字符的零个或一个。
[]	匹配方括号内的任意一个字符。例如，[aeiou]匹配任意一个元音字母。
|	匹配两个或多个模式之一。
()	用于创建捕获组，可以对匹配的内容进行分组。

量词

量词用于指定匹配字符重复出现的次数，常见的量词包括：

量词	作用含义
{m}	精确匹配前一个字符出现 m 次
{m,n}	匹配前一个字符出现至少 m 次，最多 n 次
{m,}	匹配前一个字符出现至少 m 次
*	匹配前一个字符的零个或多个
+	匹配前一个字符的一个或多个
?	匹配前一个字符的零个或一个

原始字符串

在Python中，r字符串是一种特殊的字符串表示形式，被称为原始字符串（raw string）。在原始字符串中，反斜杠 \ 不会被解释为转义字符，而是作为普通字符对待。这意味着在原始字符串中，反斜杠后面的字符会保持原样，不会被转义。

例如，在普通字符串中，要表示一个Windows文件路径，你需要使用双反斜杠来转义，如下所示：

path = "C:\\Users\\username\\Documents\\file.txt"

而在原始字符串中，你可以直接写成：

path = r"C:\Users\username\Documents\file.txt"

这使得处理一些特殊字符串，如正则表达式模式或文件路径，更加方便，因为你无需担心转义字符带来的影响。

re模块

Python 的正则表达式模块 re 提供了一系列功能，让你可以在字符串中进行模式匹配、查找和替换等操作。你提到的 re.match()、re.search()、re.findall() 、 re.sub()和re.compile() 是其中常用的几个函数。

re.match

re.match(pattern, string, flags=0)尝试从字符串的开头匹配一个模式。如果字符串开头匹配成功，则返回一个匹配对象；否则返回 None。这意味着它只匹配字符串的开头位置。

import re

pattern = r'hello'
string = 'hello world'
match_obj = re.match(pattern, string)
if match_obj:
    print("Match found:", match_obj.group())
else:
    print("No match found")

# Match found: hello

re.search

re.search(pattern, string, flags=0)与re.match(pattern, string, flags=0)类似，但是它在整个字符串中搜索匹配项，返回第一个匹配到的对象。这意味着它可以匹配字符串的任意位置。

import re

pattern = r'world'
string = 'hello world'
search_obj = re.search(pattern, string)
if search_obj:
    print("Match found:", search_obj.group())
else:
    print("No match found")

# Match found: world

re.findall

re.findall(pattern, string, flags=0)在字符串中找到所有匹配项，并以列表的形式返回。它不同于 re.match() 和 re.search()，它不返回匹配对象，而是直接返回匹配的字符串列表。

import re

pattern = r'lo'
string = 'hello world'
matches = re.findall(pattern, string)
print("Matches found:", matches)

# Matches found: ['lo']

re.sub

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)用来在字符串中查找匹配项，并替换为指定的字符串。它返回替换后的新字符串。

import re

pattern = r'world'
replacement = 'universe'
string = 'hello world'
new_string = re.sub(pattern, replacement, string)
print("New string:", new_string)

# New string: hello universe

re.compile

re.compile(pattern, flags=0)是Python 中用于预编译正则表达式模式的函数。这个函数接受一个正则表达式作为参数，并返回一个正则表达式对象，这个对象可以被用来执行匹配操作。这个函数诸多优点：

• 提高效率： 编译后的正则表达式对象可以在多次使用时提高匹配效率。因为编译后的对象已经将正则表达式模式编译为内部数据结构，避免了每次匹配都要重新解析模式的开销。
• 可重用性： 编译后的正则表达式对象可以在多个地方使用，而不需要每次都重新编译正则表达式模式，提高了代码的可重用性。
• 简化代码： 将常用的正则表达式模式预先编译，可以简化代码，使代码更加清晰易懂。

import re

# 编译正则表达式模式
pattern = re.compile(r'\d{3}-\d{3}-\d{4}')

# 使用编译后的对象进行匹配操作
result = pattern.search("John's phone number is 123-456-7890.")
if result:
   print("Phone number found:", result.group())
else:
   print("Phone number not found.")

# Phone number found: 123-456-7890

flag的可选值

• re.IGNORECASE 或 re.I： 忽略大小写匹配。
• re.MULTILINE 或 re.M： 多行匹配，使 ^ 和 $ 匹配字符串的每行的开头和结尾，而不是整个字符串的开头和结尾。
• re.DOTALL 或 re.S： 让 . 匹配任何字符，包括换行符。
• re.UNICODE 或 re.U： 使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 与 Unicode 字符集合匹配。
• re.ASCII： 使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 与 ASCII 字符集合匹配。
• re.VERBOSE 或 re.X： 忽略空白和注释，使得更易读的正则表达式能够被编写。

正/反向前瞻

正向前瞻（Positive Lookahead）：正向前瞻用 (?=…) 表示，它指定了一个条件，在匹配位置的右侧必须满足这个条件才能匹配成功。但匹配的位置本身不会被包含在匹配结果中。

反向前瞻（Negative Lookahead）：反向前瞻用 (?!…) 表示，它指定了一个条件，在匹配位置的右侧必须不满足这个条件才能匹配成功。同样，匹配的位置本身不会被包含在匹配结果中。

接下来演示一下，假设我们要匹配一个字符串中的所有数字，但是要排除包含小数点的数字。我们可以使用正向前瞻来实现这个匹配：

import re

# 匹配所有不包含小数点的数字
pattern = r'\d+(?!\.)'
text = "123 456 7.89 10"

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)

# ['123', '456', '10']

在这个示例中，r'\d+(?!\.)' 匹配的是一串数字 \d+，但是它的右侧不能跟着一个小数点 (?!\.)，这样就排除了包含小数点的数字。

反向前瞻也可以用来排除某些特定情况的匹配。例如，假设我们要匹配所有不是以字母 “a” 开头的单词：

import re

# 匹配所有不以字母 "a" 开头的单词
pattern = r'\b(?!a)\w+\b'
text = "apple banana orange"

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  
# ['banana', 'orange']

在这个示例中，r'\b(?!a)\w+\b' 匹配的是一个单词，但是它的左侧不能以字母 “a” 开头 (?!a)，这样就排除了以 “a” 开头的单词 “apple”。

捕获组和非捕获组的概念

在正则表达式中，捕获组和非捕获组是用来对匹配的文本进行分组和提取的工具, 比如Django/Flask等框架的url路由匹配就是用了这个。 捕获组：捕获组用括号 ( ) 表示，它可以将匹配的文本分组并保存到一个单独的组中，以便后续引用或提取。捕获组可以在整个正则表达式中通过反向引用（backreference）或在匹配结果中进行访问。

非捕获组：非捕获组也用括号 ( ) 表示，但是在左括号后紧跟着一个问号和冒号 (?: )，它用于对文本进行分组，但不会在匹配结果中保存分组的内容，也不会创建一个新的捕获组。非捕获组通常用于提高正则表达式的效率，因为它不会占用额外的内存来存储匹配结果。

接下来演示一下, 假设我们有一个包含邮箱地址的字符串，我们想从中提取用户名和域名部分。我们可以使用捕获组来实现：

import re

# 匹配邮箱地址的正则表达式
pattern = r'(\w+)@(\w+\.\w+)'

text = "jeff@xmishu.com, alice@baidu.com"

# 使用捕获组提取用户名和域名
matches = re.findall(pattern, text)
for match in matches:
    username, domain = match
    print("Username:", username)
    print("Domain:", domain)

在这个示例中，(\w+) 和 (\w+\.\w+) 分别是两个捕获组，用来提取用户名和域名。re.findall() 函数会返回一个列表，其中每个元素是一个包含用户名和域名的元组。通过遍历这个列表，我们可以轻松地获取用户名和域名部分。

实际应用

正则表达式在python应用中非常广泛，它能辅助我们高效地处理很多问题

• 数据提取（网页数据采集等）
• 文本处理（数据清洗、格式化入库等）
• web表单中用户输入内容验证（邮箱密码格式验证等）。

注意事项

• 预编译正则表达式：如果你要在多个地方使用相同的正则表达式，可以使用re.compile()预先编译它，以提高匹配效率，生产环境中很有用。
• 选择最适合的函数：Python的re模块提供了多个函数用于正则表达式操作，如re.match()、re.search()、re.findall()等。根据需求选择最适合的函数，以避免不必要的性能开销。
• 使用非贪婪匹配：在量词后面加上?可以将匹配模式变为非贪婪模式，尽可能少地匹配字符。例如，*?、+?、??。
• **避免过度使用 .**：.可以匹配任意一个字符，但在某些情况下可能会导致性能下降。如果可能，尽量使用更具体的字符集或模式来限制匹配范围。
• 使用原始字符串：在编写正则表达式时，最好使用原始字符串（以r开头），以避免不必要的转义，提高代码可读性。
• 使用字符类：字符类（如[0-9]、[a-zA-Z]）比单个字符更有效率，因为它们允许正则引擎更快地确定是否匹配。