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关于python:12python正则表达式

把握了 XPath、CSS 选择器,为什么还要学习正则?

正则表达式,用规范正则解析,个别会把 HTML 当做一般文本,用指定格局匹配当相干文本,适宜小片段文本,或者某一串字符(比方电话号码、邮箱账户),或者HTML 蕴含 javascript 的代码,无奈用 CSS 选择器或者 XPath

在线正则表达式测试网站 http://tool.oschina.net/regex…://docs.python.org/zh-cn/3/library/re.html

理解正则表达式

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用当时定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个 ”规定字符串“,这个 ” 规定字符串 ” 用来表白对字符串的一种过滤逻辑。

正则表达式常见概念

  • 边界匹配

    ^ — 与字符串开始的中央匹配,不匹配任何字符;

    $ — 与字符串完结的中央匹配,不匹配任何字符;

  str = "cat abdcatdetf ios"

  ^cat : 验证该行以 c 结尾紧接着是 a,而后是 t

  ios$ : 验证该行以 t 结尾倒数第二个字符为 a 倒数第三个字符为 c

  ^cat$: 以 c 结尾接着是 a ->t 而后是行完结:只有 cat 三个字母的数据行

  ^$   : 结尾之后马上完结:空白行,不包含任何字符

  ^    : 行的结尾,能够匹配任何行,因为每个行都有行结尾

b — 匹配一个单词边界,也就是单词和空格之间的地位,不匹配任何字符;

  "er\b" 能够匹配 "never" 中的 "er",但不能匹配 "verb" 中的 "er"。

B — b 取非,即匹配一个非单词边界;

 "er\B" 能匹配 "verb" 中的 "er",但不能匹配 "never" 中的 "er"。
  • 数量词的贪心模式与非贪心模式

    正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python 里数量词默认是贪心的(在多数语言里也可能是默认非贪心),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪心的则相同,总是尝试匹配尽可能少的字符。例如:

 正则表达式 "ab*" 如果用于查找 "abbbc",将找到 "abbb"。而如果应用非贪心的数量词 "ab*?",将找到 "a"。
  • 反斜杠问题

与大多数编程语言雷同,正则表达式里应用 ”” 作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。

如果你须要匹配文本中的字符 ””,那么应用编程语言示意的正则表达式里将须要 4 个反斜杠 ”\”:前两个和后两个别离用于在编程语言里本义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里本义成一个反斜杠。

Python 里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式能够应用 r ”” 示意。

同样,匹配一个数字的 ”d” 能够写成 r ”d”。有了原生字符串,你再也不必放心是不是漏写了反斜杠,写进去的表达式也更直观。

import re

a=re.search(r"\\","ab123bb\c")
print a.group()
 \

 a=re.search(r"\d","ab123bb\c")
 print a.group()
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Python Re 模块

Python 自带了 re 模块,它提供了对正则表达式的反对。

match 函数

re.match 尝试从字符串的 起始地位 匹配一个模式,如果不是起始地位匹配胜利的话,match()就返回 none。

上面是此函数的语法:

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

这里的参数的阐明:

参数 形容
pattern 这是正则表达式来进行匹配。
string 这是字符串,这将被搜寻匹配的模式,在字符串的结尾。
flags 标记位,用于管制正则表达式的匹配形式,如:是否辨别大小写,多行匹配等等。

匹配胜利 re.match 办法返回一个匹配的对象,否则返回 None。

咱们能够应用 group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象的办法 形容
group(num=0) 此办法返回整个匹配(或指定分组 num)
groups() 此办法返回所有元组匹配的子组(空,如果没有)

例子:

import re
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj = re.match(r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)

if matchObj:
   print ("matchObj.group() :", matchObj.group())
   print ("matchObj.group(1) :", matchObj.group(1))
   print ("matchObj.group(2) :", matchObj.group(2))
else:
   print ("No match!!")

当执行下面的代码,它产生以下后果:

matchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
matchObj.group(1) :  Cats
matchObj.group(2) :  smarter

正则表达式修饰符 – 选项标记

正则表达式字面能够蕴含一个可选的修饰符来管制匹配的各个方面。修饰符被指定为一个可选的标记。能够应用异或提供多个修饰符(|),如先前所示,并且能够由这些中的一个来示意:

修饰符 形容
re.I<br/>(re.IGNORECASE) 使匹配对大小写不敏感
re.M<br/>(MULTILINE) 多行匹配,影响 ^ 和 $
re.S<br/>(DOTALL) 使 . 匹配包含换行在内的所有字符
re.X<br/>(VERBOSE) 正则表达式能够是多行,疏忽空白字符,并能够退出正文

findall()函数

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

返回字符串中所有模式的非重叠的匹配,作为字符串列表。该字符串扫描左到右,并匹配返回的程序发现

默认:pattren = "\w+"
target = "hello world\nWORLD HELLO"
re.findall(pattren,target)
        ['hello', 'world', 'WORLD', 'HELLO']

re.I:  
        re.findall("world", target,re.I)
        ['world', 'WORLD']

re.S:  
        re.findall("world.WORLD", target,re.S)
        ["world\nworld"]
        re.findall("hello.*WORLD", target,re.S)
        ['hello world\nWORLD']

re.M:
        re.findall("^WORLD",target,re.M)
        ["WORLD"]

re.X:
        reStr = '''\d{3}  #区号
                -\d{8}''' #号码
        re.findall(reStr,"010-12345678",re.X) 
        ["010-12345678"]

search 函数

re.search 扫描整个字符串并返回第一个胜利的匹配。

上面是此函数语法:

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

这里的参数阐明:

参数 形容
pattern 这是正则表达式来进行匹配。
string 这是字符串,这将被搜寻到的字符串中的任何地位匹配的模式。
flags 标记位,用于管制正则表达式的匹配形式,如:是否辨别大小写,多行匹配等等。

匹配胜利 re.search 办法返回一个匹配的对象,否则返回 None。

咱们能够应用 group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象的办法 形容
group(num=0) 此办法返回整个匹配(或指定分组 num)
groups() 此办法返回所有元组匹配的子组(空,如果没有)

例子:

import re
line = "Cats are smarter than dogs";
searchObj = re.search(r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)

if searchObj:
   print ("searchObj.group() :", searchObj.group())

   print ("searchObj.group(1) :", searchObj.group(1))

   print ("searchObj.group(2) :", searchObj.group(2))

else:
   print "Nothing found!!"

当执行下面的代码,它产生以下后果:

matchObj.group() :  Cats are smarter than dogs

matchObj.group(1) :  Cats

matchObj.group(2) :  smarter

re.match 与 re.search 的区别

re.match 只匹配字符串的开始,如果字符串开始不合乎正则表达式,则匹配失败,函数返回 None;而 re.search 匹配整个字符串,直到找到一个匹配。

例子:

import re
line = "Cats are smarter than dogs";
matchObj = re.match(r'dogs', line, re.M|re.I)

if matchObj:
   print ("match --> matchObj.group() :", matchObj.group())
else:
   print ("No match!!")

searchObj = re.search(r'dogs', line, re.M|re.I)

if searchObj:
   print ("search --> searchObj.group() :", searchObj.group())
else:
   print ("Nothing found!!")

当执行下面的代码,产生以下后果:

No match!!
search --> matchObj.group() :  dogs

搜寻和替换

Python 的 re 模块提供了 re.sub 用于替换字符串中的匹配项。

语法

re.sub(pattern, repl, string, max=0)

返回的字符串是在字符串中用 RE 最右边不反复的匹配来替换。

如果模式没有发现,字符将被没有扭转地返回。可选参数 count 是模式匹配后替换的最大次数;count 必须是非负整数。缺省值是 0 示意替换所有的匹配。实例:

例子

上面是一个爬虫做翻页面例子:

import re

url = "http://hr.t encent.com/position.php?&start=10"
page = re.search('start=(\d+)',url).group(1)

nexturl = re.sub(r'start=(\d+)', 'start='+str(int(page)+10), url)

print ("Next Url :", nexturl)

当执行下面的代码,产生以下后果:

Next Url :  http://hr.tencent.com/position.php?&start=20

正则表达式语法

下表列出了 Python 中可用正则表达式语法:


在线练习:https://www.520mg.com/it

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