本篇文章将深入探讨python的一项弱小工具：正则表达式。正则表达式是一个弱小的文本处理工具，能够用来匹配，搜寻，替换和解析文本。咱们将逐渐展现如何在Python中应用正则表达式，包含其根本语法，常见用法和一些高级技巧。而在最初的“one more thing”局部，咱们将摸索一个鲜为人知但又十分有用的正则表达式的技巧。
简略正则表达式匹配
在Python中，re模块提供了正则表达式的反对。咱们先从最简略的字符匹配开始。
import re# 查看字符串是否蕴含字母"a"txt = "Hello, world!"match = re.search("a", txt)print(match) # 输入：None，因为"a"没有在字符串中在这个例子中，咱们应用了re.search()函数来查找字符串中是否蕴含"a"。这是最根底的字符匹配，但曾经能够看出正则表达式的用途。例如，你能够用这种形式查看一个电子邮件地址是否蕴含"@"。
应用元字符
正则表达式的真正威力在于其元字符的应用，比方.，*，?，[]等等。上面的例子展现了如何应用.（点）元字符匹配任何字符（除了新行）。
txt = "Hello, world!"match = re.search("H.llo", txt)print(match.group()) # 输入：Hello在这个例子中，.字符匹配了"e"，使得"H.llo"能够匹配"Hello"。
应用预约义的字符集
有时咱们心愿匹配的是一类字符，而不是单个字符。比方，咱们可能想要匹配任何数字。Python的正则表达式提供了预约义的字符集来实现这种性能。\d就代表任何数字。
txt = "123 Hello, world!"match = re.search("\d+", txt)print(match.group()) # 输入：123在这个例子中，\d+匹配了一串数字"123"。
分组和捕捉
咱们能够应用圆括号()创立子模式或组，并应用group()办法来捕捉这些组。
txt = "123 Hello, world!"match = re.search("(\d+) (Hello),", txt)print(match.group(1)) # 输入：123print(match.group(2)) # 输入：Hello应用正向后行断言
这是一个高级技巧，它容许咱们在不耗费字符的状况下进行匹配。例如，咱们可能想找出所有以句号完结但不蕴含句号的句子。
txt = "Hello. My name is Python. Nice to meet you."matches = re.findall(".*?(?=\\.)", txt)for match in matches: print(match) # 输入：Hello，My name is Python，Nice to meet you在这个例子中，.*?(?=\\.)匹配了所有以句号完结的句子，但并没有耗费句号。
字符集和范畴
咱们之前探讨过预约义的字符集，比方\d。但有时咱们可能须要自定义字符集，咱们能够应用方括号[]来达成这个指标。例如，咱们能够创立一个只蕴含小写字母的字符集。
txt = "Hello, World!"match = re.search("[a-z]+", txt)print(match.group()) # 输入：ello在这个例子中，[a-z]+匹配了一串间断的小写字母"ello"。留神"Hello"的首字母"H"因为是大写，没有被匹配。
贪心匹配和非贪心匹配
Python的正则表达式默认是贪心的，这意味着它们会尽可能匹配更多的字符。但有时咱们可能心愿进行非贪心匹配。咱们能够通过在量词前面增加问号?来实现这个性能。
txt = "12345"match = re.search("\d+?", txt)print(match.group()) # 输入：1在这个例子中，\d+?进行了非贪心匹配，只匹配了一个数字"1"。
零宽断言
零宽断言容许咱们在字符之间设置条件。比方，咱们能够应用(?<=a)b来匹配所有在"a"前面的"b"。
txt = "cab, dab"matches = re.findall("(?<=a)b", txt)for match in matches: print(match) # 输入：b，b在这个例子中，(?<=a)b匹配了所有在"a"前面的"b"。
应用编译的正则表达式
如果你的程序须要屡次应用同一个正则表达式，你能够将其编译为一个正则表达式对象。这能够进步代码的运行效率。
pattern = re.compile("\d+")txt = "123 Hello, world!"match = pattern.search(txt)print(match.group()) # 输入：123在这个例子中，咱们先编译了正则表达式\d+，而后应用pattern.search()办法来进行匹配。
One More Thing
到当初为止，咱们曾经探讨了Python正则表达式的基础知识。然而在这最初的"One More Thing"局部，我想分享一个不常被提及，但在解决简单文本模式时十分有用的技巧：命名组。
命名组容许咱们给匹配的组调配一个名字，而后在前面的代码中援用它。这在解决简单的模式匹配时十分有用。
txt = "James: 1234567890"match = re.search("(?P<name>\w+): (?P<phone>\d+)", txt)print(match.group('name')) # 输入：Jamesprint(match.group('phone')) # 输入：1234567890在这个例子中，咱们应用了命名组(?P<name>\w+)和(?P<phone>\d+)来匹配名字和电话号码，并应用group()办法来获取它们。
正则表达式是一个十分弱小的工具，心愿本篇文章能帮你把握它在Python中的用法。
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TeahLead_KrisChang，10+年的互联网和人工智能从业教训，10年+技术和业务团队治理教训，同济软件工程本科，复旦工程治理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收AI产品业务负责人。