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python3 正则表达式基础廖雪峰
站长资源 2024/11/25 佚名
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DDR爱好者之家 Design By 杰米

字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

  1. 创建一个匹配Email的正则表达式；

  2. 用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。

在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：

  • '00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A'；

  • '\d\d\d'可以匹配'010'；

  • '\w\w\d'可以匹配'py3'；

.可以匹配任意字符，所以：

  • 'py.'可以匹配'pyc'、'pyo'、'py!'等等。

要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用"htmlcode"> 

s = 'ABC\\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# 'ABC\-001'

因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：

s = r'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# 'ABC\-001'

先看看如何判断正则表达式是否匹配：

> import re
> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>

match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。常见的判断方法就是：

test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
  print('ok')
else:
  print('failed')

切分字符串

用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：

> 'a b  c'.split(' ')
['a', 'b', '', '', 'c']

嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：

> re.split(r'\s+', 'a b  c')
['a', 'b', 'c']

无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：

> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c d')
['a', 'b', 'c', 'd']

再加入;试试：

> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c d')
['a', 'b', 'c', 'd']

如果用户输入了一组标签，下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。

分组

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：

> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
> m.group(0)
'010-12345'
> m.group(1)
'010'
> m.group(2)
'12345'

如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：

> t = '19:05:30'
> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
> m.groups()
('19', '05', '30')

这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：

'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'

对于'2-30'，'4-31'这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。

贪婪匹配

最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：

> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')

由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。

必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个"htmlcode"> 

> re.match(r'^(\d+"htmlcode">



> import re
# 编译:
> re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用：
> re_telephone.match('010-12345').groups()
('010', '12345')
> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')






编译后生成Regular Expression对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。


小结


正则表达式非常强大，要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容，可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题，你可能需要一本正则表达式的参考书。


练习


请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email：


    
  
  • someone@gmail.com
    • 
  
  • bill.gates@microsoft.com
    • 






# -*- coding: utf-8 -*-
import re
def is_valid_email(addr):
  return True







# 测试:

assert is_valid_email('someone@gmail.com')

assert is_valid_email('bill.gates@microsoft.com')

assert not is_valid_email('bob#example.com')

assert not is_valid_email('mr-bob@example.com')

print('ok')




版本二可以提取出带名字的Email地址：


<Tom Paris> tom@voyager.org => Tom Paris

bob@example.com => bob





# -*- coding: utf-8 -*-
import re
def name_of_email(addr):
  return None







# 测试:

assert name_of_email('<Tom Paris> tom@voyager.org') == 'Tom Paris'

assert name_of_email('tom@voyager.org') == 'tom'

print('ok')




参考源码


regex.py





#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re

print('Test: 010-12345')
m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
print(m.group(1), m.group(2))

t = '19:05:30'
print('Test:', t)
m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
print(m.groups())





以上就是python3 正则表达式基础的详细内容，更多关于python3 正则表达式的资料请关注其它相关文章！
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