一篇文章学会 Python 正则表达式！

一.简单理解

简单来说，正则表达式是一个特殊的字符序列，判断一个字符串是否与我们所设定的这样的字符数列相匹配，从而可以将匹配的字符做出检索、替换、删除等操作。它常由 普通字符 以及特殊字符 组成。
例如，我们可以用来检查用户输入的内容是否符合我们需要的格式等等。

下面我们用一个例子，简单理解一下，正则表达式。（判断下列字符串中是否包含 Python）：

如果我们不用正则表达式，我们可以这样判断（其实已经很简单了）：

a='C|C++|Java|Python|C#'
print(a.index('Python')>-1)  # 索引
print('Python' in a)  # in 关键词
# True
# True

下面我们来看看用正则表达式，怎么办：

import re  # 引入一个正则表达式需要的模块

a='C|C++|Java|Python|C#'
re.findall('Python', a)  # 正则表达式（使用了findall函数）
r=re.findall('Python', a)  # 打印结果
print(r)
# ['Python']

r1=re.findall('Go', a)  # 打印结果
print(r1)
# []
# 所以可以如此应用(规则)
if len(r)!=0:
    print('a中含Python')
else:
    print('No')

相比于以上两种方法，正则表达式不仅判断了其是否存在，而且将此字符串以列表的形式返回。
那有人可能会说了，用正则表达式不是更烦了吗?矮油，不要着急。它的作用可不止这些，我们下面慢慢讲。

二. re.findall函数

我们先来介绍一下re.findall函数
它就是在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

findall(string，a[, pos[, endpos]])

参数：
string : 待匹配的字符串。
a: 原字符串。
pos : 可选参数，指定字符串的起始位置，默认为 0。
endpos : 可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

还是原来的字符串，我们换个匹配字符试试。

import re  

a='C|C++|Java|Python|C#'
r=re.findall('C', a)  
print(r)

# ['C', 'C', 'C']

三.普通字符与元字符

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。
如下列，我想要在一串字符串中提取所有的数字，我们可以这样写：

import re

a = 'adh0eu2jf3+=dj6*&fa90@4'
r = re.findall('[0-9]', a)
print(r)

#['0', '2', '3', '6', '9', '0', '4']

0-9 就是其中的普通字符，而我们 [ ] 表示的是我们匹配的只要是0-9的数都可以。
同理，我们也可以用这种方式匹配大写字母，小写字母，或者个别字符等等。

r = re.findall('[a-z]', a)
r = re.findall('[A-Z]', a)
r = re.findall('[Asu]', a)

2.元字符

元字符也就是特殊字符

当我们想要匹配数字字符，字母字符和一些特殊符号时，我们用普通字符则需要在[ ]里写上一大长串：

r = re.findall('[0-9a-zA-Z!%^&]', a)

这样每次书写，难免会嫌烦了，这时候元字符就能很好的派上用场了，它可以用简短的字符代替冗杂的普通字符。

a='adh0eu2jf3+=dj6*&fa90@4'
r=re.findall('\d',a)  # \d 表示0~9
print(r)

r=re.findall('\D',a)  # \D 表示除0-9以外的所有字符
print(r)

我们常见的元字符有：

元字符有很多，我们下面边讲边介绍。

同样，我们试试匹配一个字符集。

• [ ] 其中的字符为或关系。
• ^ 原意思 取反。
• - 表示一个范围。

import re

# 字符集
s ='abc,acc,adc,aec,afc,ahc'

# 匹配出acc 或 afc
r = re.findall('a[cf]c', s)  # 【】或关系
print(r)
# ['acc', 'afc']

#匹配出除acc和afc以外的字符串
r = re.findall('a[^cf]c', s)  #  ^ 取反
print(r)
# ['abc', 'adc', 'aec', 'ahc']

#匹配出c-f中的所有
r = re.findall('a[c-f]c', s)  # - 范围
print(r)
# ['acc', 'adc', 'aec', 'afc']

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数量词：
我们再看看下面这个例子，[a-z]是上面讲过的普通字符，而不同的是后面多了一个{3}.这是什么意思呢？

import re

a = 'python 1111 java739php'
r = re.findall('[a-z]{3}',a)
print(r)

看看运行结果就可以知道。{n} 可以表示一种成组匹配的方式。如上，三个字母为一组，一一取出。

除了{n}，我们还有 {n,m} (n,m都是非负整数，且n<m)：意思是最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。同样， {n,} 至少匹配n 次。

a = 'python 1111 java739php'
r = re.findall('[a-z]{3,6}',a) 
# {3,6}表示最少匹配3次，最多匹配6次
print(r)

结果：

这时候有人可能会问了，匹配最少3次，最多6次，那最开始为什么不只匹配3、4、5次呢？为什么‘Python’这个词全被匹配出来了呢？

这就涉及到了贪婪和非贪婪的概念了。

• 贪婪匹配：趋向于最大长度匹配 。尽可能多的匹配，直到不满足条件为止。（正则表达式默认都为贪婪匹配）
• 非贪婪匹配：就是匹配到结果就好，就少的匹配字符。

正则表达式默认都为贪婪匹配。
那如果我们不需要它贪婪匹配，让它们到非贪婪匹配行不行呢？这也是有办法的。在后面加上一个 ？ 就可以了。

r = re.findall('[a-z]{3,6}?',a)
print(r)

元字符中的数量词还有：

下面用例子来理解：

import re

a = 'pytho1111 python739pythonn^'

r = re.findall('python*', a)
print(r)
r = re.findall('python+', a)
print(r)
r = re.findall('python?', a)  
print(r)

以上a字符串中有三组字符串‘pytho’，‘python’，‘pythonn’。
对于n来说 ‘pytho’中 n数为0次，‘python’ 中n数为1次，'pythonn’中 n数为2次。
所以，根据上面的表格，* 从0到无限次都能匹配，+ 不能匹配0次，？只能匹配0次到1次。

注意：这里的 ？ 与之前讲非贪婪匹配时出现的 ？ 的区别，两者并不相同。

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边界匹配：
边界匹配不得不提两个元字符：

如以下例子，我想要判断用户输入的是否符合4-8位的qq号格式。

import re

qq='qq1000001qq'  
r=re.findall('\d{4,8}',qq)
print(r)

这个结果，显然不是我们想要的，以上字符串明明不符合所要的qq号格式，却也能匹配出结果。
这时候就可以用到边界匹配了。

• ^ 从开头开始匹配，开头不符合就无法匹配到结果。
• $ 结尾匹配，结尾不符合也无法达到要求。

qq='qq1000001'
r=re.findall('^\d{4,8}',qq)
# []
r=re.findall('\d{4,8}$',qq)
# ['1000001']
r=re.findall('^\d{4,8}$',qq)
#[]

qq='1000001qq'
r=re.findall('\d{4,8}$',qq)
# []
r=re.findall('^\d{4,8}',qq)
# ['1000001']
r=re.findall('^\d{4,8}$',qq)
#[]

还记得上面说过的 [ ] 是或关系吗？下面这个 （ ） 则代表的是且关系。

import re

a='PythonPythonPythonPythonPython'
r=re.findall('(Python){3}',a)  # 括号表示一个组
print(r)  # ()且关系【】或关系
# ['Python']

四.修饰符（可选标志）

正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。

import re

a = 'Python293jddjkJava\n$%'
r=re.findall('python',a,re.I)  # 忽略大小写
print(r)
r=re.findall('java.{1}',a,re.I|re.S) # 且关系
print(r)  # 匹配java后的一个字符，包括换行符。

五.re.sub函数

re.sub用于替换字符串中的匹配项。

语法：

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

• pattern : 正则中的模式字符串。
• repl : 替换的字符串，也可为一个函数。
• string : 要被查找替换的原始字符串。
• count : 模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配。
• flags : 编译时用的匹配模式，数字形式。
  前三个为必选参数，后两个为可选参数。

有了例子，好理解：

import re

a = 'Python293jddjkJava$%PythonPython'
r=re.sub('Python', 'C', a)
print(r)
r=re.sub('Python', 'C', a, 1)  # 换一次
print(r)

不止可以用字符串替换，还可以用函数替换，也就是把这个函数作为参数传递，函数的返回值替换匹配的字符串。

import re

a = 'Python293jddjkJava$%PythonPython'

def convert(value):
    matched=value.group()
    return '!!'+matched+'!!'
r=re.sub( 'Python', convert, a)
print(r)

在这里，再举一个例子，我们把字符串中大于等于6的数都替换成9，小于6的都替换为0.

import re

a = ' A9C123456D78'

# 把函数作为参数传递
def convert(value):
    matched = value.group() # 拿到具体对象
    if int(matched)>=6:
        return '9'
    else:
        return '0'

r=re.sub( '\d', convert, a)
print(r)

六.re.match函数

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

import re

a='A83C34D90FE'
r=re.match('\d',a)
print(r)
# 起始位置不是0-9，所以返回一个None

七.re.search函数

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

语法：

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

• pattern 匹配的正则表达式
• string 要匹配的字符串。
• flags 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

import re

a='A83C34D90FE'
r1=re.search('\d',a)
print(r1)
print(r1.group())
print(r1.span())   # 跨度位置
# 匹配一次就停止

group() 中我们也可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

import re

a = 'Asu is a beautiful girl.Haha!'

# 提取Asu girl之间的所有字符
r = re.search('Asu(.*)girl.*', a)
# . 匹配除\n外所有字符
print('r.group():'+r.group())
print('r.group(0):'+r.group(0))
print('r.group(1):'+r.group(1))

import re

a = 'Asu is a beautiful girl.Asu is cute. Asu is lovely.'
r = re.search('Asu(.*)Asu(.*)Asu',a)
print(r.group(0))
print(r.group(1))
print(r.group(2))
print(r.group(0,1,2))
print(r.groups())

r = re.findall('Asu(.*)Asu(.*)Asu',a)
print(r)

这样我们也可以来看看re.search与re.findall之间的差别：

import re

a = 'Asu is a beautiful girl.Asu is cute. Asu is lovely.'
r = re.search('Asu(.*)Asu(.*)Asu',a)
print(r.group())
r = re.findall('Asu(.*)Asu(.*)Asu',a)
print(r)

re.findall会将中间的字符串以元组的方式取出，而对于re.search中的group()则会结合前后的字符串一同打印出来。

转载：https://blog.csdn.net/weixin_52340203/article/details/115583999