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分类： 系统运维
2015-02-14 18:31:07
元字符
. ^ $ * + ? {} [] () \ |
python 的正则表达式需要re 模块支持
定义一个字符串s，通过"r" 定义一个规则'abc' 通过findall 从提供的字符串中匹配
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>>> import re
>>> s = 'abc'
>>> s = r'abc'
>>> re.findall(s,'abcdfdsajk')
['abc']
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[ ]
常用来指定一个字符集: [abc],[a-z]
元字符在字符集中不起作用: [abc$]
[^string]
匹配指定字符串以外的字符，例如[^a]，表示匹配“a”以外的所有字符
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>>> st = 'top tip tap tsp tep'
>>> res = r'top'
>>> re.findall(res,st)
['top']
>>> res = r't[io]p'
>>> re.findall(res,st)
['top', 'tip']
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>>> res = r't[^io]p'
>>> re.findall(res,st)
['tap', 'tsp', 'tep']
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^ 匹配行首
$ 匹配行尾
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>>> s = "hello world,hello boy"
>>> r = r"hello"
>>> re.findall(r,s)
['hello', 'hello']
>>> r = r"^hello"
>>> re.findall(r,s)
['hello']
>>> r = r"boy$"
>>> re.findall(r,s)
['boy']
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. 匹配换行符以外的所有字符
\ 脱义符
\d 匹配任何十进制数，相当于[0-9]
\D 匹配任何非数字字符，相当于[^0-9]
\s 匹配任何空白字符，相当于[\t\n\r\f\v]
\S 匹配任何非空白字符，相当于[^\t\n\r\f\v]
\w 匹配任何字母数字字符，相当于[a-zA-Z0-9]
\W 匹配任何非字母数字字符，相当于[^a-zA-Z0-9]
\\ 匹配"\"
* 匹配指定字符0次或多次，等同于{0,}
+ 匹配指定字符1次或多次，等同于{1,}
？ 匹配1次或0次，等同于{0,1}
{n,m} 匹配大于等于n，小于等于m次的字符串
{m,} 匹配m次以上的字符串
例子：匹配电话号码
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>>> import re
>>> r1 = r"\d{3,4}-?\d{8}"
>>> re.findall(r1,'020-88776655')
['020-88776655']
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（） 分组
例子：匹配邮箱
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>>> email = r'\w{3}@\w+(\.com|\.net)'
>>> re.match(email,'abc@qq.com')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea30828>
>>> re.match(email,'bbb@163.net')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea470a8>
>>> re.match(email,'ccc@redhat.org')
>>>
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编译正则表达式
正则表达式被编译成 `RegexObject` 实例，可以为不同的操作提供方法，如模式匹配搜索或字符串替换。
re 模块提供了一个正则表达式引擎的接口，可以将REstring 编译成对象并用它们来进行匹配，例如：
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>>> import re
>>> r1 = r"\d{3,4}-?\d{8}"
>>> p_tel = re.compile(r1)
>>> p_tel
<_sre.SRE_Pattern object at 0x7f81fead6ab0>
>>> p_tel.findall('020-88776655')
['020-88776655']
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数量词的贪婪模式与非贪婪模式
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，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"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。
像 * 这样地重复是“贪婪的”；当重复一个 RE 时，匹配引擎会试着重复尽可能多的次数。如果模式的后面部分没有被匹配，匹配引擎将退回并再次尝试更小的重复。
不贪婪的限定符 *?、+?、?? 或 {m,n}?
贪婪限定符 .*
函数
match() 决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配
search() 扫描字符串，找到这个RE匹配的位置
findall() 找到RE匹配的所有子串，并把它们作为一个列表返回
finditer() 找到RE匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回
如果没有匹配到，match()和search() 将返回None。匹配到，则返回一个'MatchObject' 实例
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>>> string_re.match('pmghong hello')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea28578>
>>> string_re.match('hello pmghong ')
>>>
>>> string_re.search('pmghong hello')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea285e0>
>>> string_re.search('hello pmghong')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea28578>
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可以看到match 只能匹配字符串在开头的情况，而search 则不管在开头、结尾都可以。
在实际程序中，最常见的作法是将 `MatchObject` 保存在一个变量里，然後检查它是否为 None，通常如下所示：
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>>> string_re.match('pmghong hello')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea28648>
>>> x = string_re.match('pmghong hello')
>>> if x:
... print 'OK'
...
OK
>>> string_re.match('hello pmghong')
>>> x = string_re.match('hello pmghong')
>>> if x:
... print 'OK'
... else:
... print 'Not OK'
...
Not OK
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match() 的方法
group() 返回被 RE 匹配的字符串
start() 返回匹配开始的位置
end() 返回匹配结束的位置
span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
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>>> s = "hello python"
>>> r1 = r'hello'
>>> re.match(r1,s)
<_sre.SRE_Match object at 0x7f81fea285e0>
>>>
>>> x = re.match(r1,s)
>>> x.group()
'hello'
>>> x.start()
0
>>> x.end()
5
>>> x.span()
(0, 5)
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group() 返回 RE 匹配的子串。start() 和 end() 返回匹配开始和结束时的索引。span() 则用单个元组把开始和结束时的索引一起返回。
re.sub() 替换字符串
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>>> s = "hello world"
>>> s.replace('world','boy')
'hello boy'
>>> s.replace('w...d','boy')
'hello world'
>>>
>>> rs = r'w...d'
>>> re.sub(rs,'boy','world would woked hello')
'boy boy boy hello'
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replace() 虽然能替换字符串，但它不支持正则表达式，需要匹配正则表达式的话，需要使用sub() 这个函数
re.subn()
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>>> re.subn(rs,'boy','world would woked hello')
('boy boy boy hello', 3)
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这个函数也是起到替换字符串的作用，相比于sub() 多了最后一项-- 匹配次数
re.split()切割，相比于split ，可以使用正则表达式匹配
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>>> ip = '192.168.10.1'
>>> ip.split('.')
['192', '168', '10', '1']
>>> s = '111+222-333*444/555'
>>> re.split(r'[\+\-\*\/]',s)
['111', '222', '333', '444', '555']
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RE 属性
re.compile() 也接受可选的标志参数，常用来实现不同的特殊功能和语法变更
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>>> p = re.compile('ab*',re.IGONRECASE)
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>>> string_re = re.compile(r'pmghong',re.I)
>>> string_re.findall('PMGHONG')
['PMGHONG']
>>> string_re.findall('pmghong')
['pmghong']
>>> string_re.findall('Pmghong')
['Pmghong']
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>>> r1 = r"baidu.com"
>>> re.findall(r1,'baidu.com')
['baidu.com']
>>> re.findall(r1,'baidu_com')
['baidu_com']
>>> re.findall(r1,'baidu com')
['baidu com']
>>> re.findall(r1,'baidu\ncom')
[]
>>> re.findall(r1,'baidu\ncom',re.S)
['baidu\ncom']
>>> re.findall(r1,'baidu\tcom',re.S)
['baidu\tcom']
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可以看到，一般情况下，"." 这个元字符并不能匹配像\n 这种换行符号，要匹配的话，需要加入S 这个属性
MULTILINE，M 多行匹配，影响$和^
比如说，我想匹配docstring中以"hello"开头的句子时，直接通过正则表达式是匹配不到的
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>>> s = '''
... hello boy
... boys and girls
... hello girl
... what a nice day
... '''
>>> r1 = r'^hello'
>>> re.findall(r1,s)
[]
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>>> s
'\nhello boy\nboys and girls\nhello girl\nwhat a nice day\n'
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>>> re.findall(r1,s,re.M)
['hello', 'hello']
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VERBOSE，X 能够使用REs 的verbose 状态，使之被组织得更清晰易懂
类似的，有时我们正则太长，我们也可以通过分行写，使得结构更清晰易懂一些，但是直接应用这样的正则表达式去匹配字符串的话，也会出问题，原因跟上一个例子一样，因为docstring 会将\n 的字符也存放进去。
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>>> tel = r'''
... \d{3,4}
... -?
... \d{8}
... '''
>>> re.findall(tel,'020-88776655')
[]
>>> tel
'\n\\d{3,4}\n-?\n\\d{8}\n'
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>>> re.findall(tel,'020-88776655',re.X)
['020-88776655']
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