python正则表达式re模块详细介绍--转载

本模块提供了和Perl里的正则表达式类似的功能，不关是正则表达式本身还是被搜索的字符串，都可以是Unicode字符，这点不用担心，python会处理地和Ascii字符一样漂亮。

正则表达式使用反斜杆（\）来转义特殊字符，使其可以匹配字符本身，而不是指定其他特殊的含义。这可能会和python字面意义上的字符串转义相冲突，这也许有些令人费解。比如，要匹配一个反斜杆本身，你也许要用'\\\\'来做为正则表达式的字符串，因为正则表达式要是\\，而字符串里，每个反斜杆都要写成\\。

你也可以在字符串前加上 r 这个前缀来避免部分疑惑，因为 r 开头的python字符串是 raw 字符串，所以里面的所有字符都不会被转义，比如r'\n'这个字符串就是一个反斜杆加上一字母n，而'\n'我们知道这是个换行符。因此，上面的'\\\\'你也可以写成r'\\'，这样，应该就好理解很多了。可以看下面这段：

复制代码 代码如下:

>>> import re
>>> s = '\x5c'  #0x5c就是反斜杆
>>> print s
\
>>> re.match('\\\\', s)  #这样可以匹配
<_sre.SRE_Match object at 0xb6949e20>
>>> re.match(r'\\', s)  #这样也可以
<_sre.SRE_Match object at 0x80ce2c0>
>>> re.match('\\', s)  #但是这样不行
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.6/re.py", line 137, in match
    return _compile(pattern, flags).match(string)
  File "/usr/lib/python2.6/re.py", line 245, in _compile
    raise error, v # invalid expression
sre_constants.error: bogus escape (end of line)
>>>

另外值得一提的是，re模块的方法，大多也就是RegexObject对象的方法，两者的区别在于执行效率。这个在最后再展开吧。

正则表达式语法

正则表达式（RE）指定一个与之匹配的字符集合；本模块所提供的函数，将可以用来检查所给的字符串是否与指定的正则表达式匹配。
正则表达式可以被连接，从而形成新的正则表达式；例如A和B都是正则表达式，那么AB也是正则表达式。一般地，如果字符串p与A匹配，q与B匹配的话，那么字符串pq也会与AB匹配，但A或者B里含有边界限定条件或者命名组操作的情况除外。也就是说，复杂的正则表达式可以用简单的连接而成。
正则表达式可以包含特殊字符和普通字符，大部分字符比如'A'，'a'和'0'都是普通字符，如果做为正则表达式，它们将匹配它们本身。由于正则表达式可以连接，所以连接多个普通字符而成的正则表达式last也将匹配'last'。（后面将用不带引号的表示正则表达式，带引号的表示字符串）

下面就来介绍正则表达式的特殊字符：

'.'
点号，在普通模式，它匹配除换行符外的任意一个字符；如果指定了 DOTALL 标记，匹配包括换行符以内的任意一个字符。

'^'
尖尖号，匹配一个字符串的开始，在 MULTILINE 模式下，也将匹配任意一个新行的开始。

'$'
美元符号，匹配一个字符串的结尾或者字符串最后面的换行符，在 MULTILINE 模式下，也匹配任意一行的行尾。也就是说，普通模式下，foo.$去搜索'foo1\nfoo2\n'只会找到'foo2′，但是在 MULTILINE 模式，还能找到 ‘foo1′，而且就用一个 $ 去搜索'foo\n'的话，会找到两个空的匹配：一个是最后的换行符，一个是字符串的结尾，演示：

复制代码 代码如下:

>>> re.findall('(foo.$)', 'foo1\nfoo2\n')
['foo2']
>>> re.findall('(foo.$)', 'foo1\nfoo2\n', re.MULTILINE)
['foo1', 'foo2']
>>> re.findall('($)', 'foo\n')
['', '']

'*'
星号，指定将前面的RE重复0次或者任意多次，而且总是试图尽量多次地匹配。

'+'
加号，指定将前面的RE重复1次或者任意多次，而且总是试图尽量多次地匹配。

'?'
问号，指定将前面的RE重复0次或者1次，如果有的话，也尽量匹配1次。

*?， +?， ??
从前面的描述可以看到'*'，'+'和'?'都是贪婪的，但这也许并不是我们说要的，所以，可以在后面加个问号，将策略改为非贪婪，只匹配尽量少的RE。示例，体会两者的区别：

复制代码 代码如下:

>>> re.findall('<(.*)>', '<H1>title</H1>')
['H1>title</H1']
>>> re.findall('<(.*?)>', '<H1>title</H1>')
['H1', '/H1']
{m}

m是一个数字，指定将前面的RE重复m次。

{m,n}
m和n都是数字，指定将前面的RE重复m到n次，例如a{3,5}匹配3到5个连续的a。注意，如果省略m，将匹配0到n个前面的RE；如果省略n，将匹配n到无穷多个前面的RE；当然中间的逗号是不能省略的，不然就变成前面那种形式了。

{m,n}?
前面说的{m,n}，也是贪婪的，a{3,5}如果有5个以上连续a的话，会匹配5个，这个也可以通过加问号改变。a{3,5}?如果可能的话，将只匹配3个a。

'\'
反斜杆，转义'*'，'?'等特殊字符，或者指定一个特殊序列（下面会详述）
由于之前所述的原因，强烈建议用raw字符串来表述正则。

[]
方括号，用于指定一个字符的集合。可以单独列出字符，也可以用'-'连接起止字符以表示一个范围。特殊字符在中括号里将失效，比如[akm$]就表示字符'a'，'k'，'m'，或'$'，在这里$也变身为普通字符了。[a-z]匹配任意一个小写字母，[a-zA-Z0-9]匹配任意一个字母或数字。如果你要匹配']'或'-'本身，你需要加反斜杆转义，或者是将其置于中括号的最前面，比如[]]可以匹配']'
你还可以对一个字符集合取反，以匹配任意不在这个字符集合里的字符，取反操作用一个'^'放在集合的最前面表示，放在其他地方的'^'将不会起特殊作用。例如[^5]将匹配任意不是'5'的字符；[^^]将匹配任意不是'^'的字符。
注意：在中括号里，+、*、(、)这类字符将会失去特殊含义，仅作为普通字符。反向引用也不能在中括号内使用。

'|'
管道符号，A和B是任意的RE，那么A|B就是匹配A或者B的一个新的RE。任意个数的RE都可以像这样用管道符号间隔连接起来。这种形式可以被用于组中（后面将详述）。对于目标字符串，被'|'分割的RE将自左至右一一被测试，一旦有一个测试成功，后面的将不再被测试，即使后面的RE可能可以匹配更长的串，换句话说，'|'操作符是非贪婪的。要匹配字面意义上的'|'，可以用反斜杆转义：\|，或是包含在反括号内：[|]。

(...)
匹配圆括号里的RE匹配的内容，并指定组的开始和结束位置。组里面的内容可以被提取，也可以采用\number这样的特殊序列，被用于后续的匹配。要匹配字面意义上的'('和')'，可以用反斜杆转义：\(、\)，或是包含在反括号内：[(]、[)]。

(?...)
这是一个表达式的扩展符号。'?'后的第一个字母决定了整个表达式的语法和含义，除了(?P...)以外，表达式不会产生一个新的组。下面介绍几个目前已被支持的扩展：

(?iLmsux)
'i'、'L'、'm'、's'、'u'、'x'里的一个或多个字母。表达式不匹配任何字符，但是指定相应的标志：re.I(忽略大小写)、re.L(依赖locale)、re.M(多行模式)、re.S(.匹配所有字符)、re.U(依赖Unicode)、re.X(详细模式)。关于各个模式的区别，下面会有专门的一节来介绍的。使用这个语法可以代替在re.compile()的时候或者调用的时候指定flag参数。
例如，上面举过的例子，可以改写成这样（和指定了re.MULTILINE是一样的效果）：

复制代码 代码如下:

>>> re.findall('(?m)(foo.$)', 'foo1\nfoo2\n')
['foo1', 'foo2']

另外，还要注意(?x)标志如果有的话，要放在最前面。

(?:...)
匹配内部的RE所匹配的内容，但是不建立组。

(?P<name>...)
和普通的圆括号类似，但是子串匹配到的内容将可以用命名的name参数来提取。组的name必须是有效的python标识符，而且在本表达式内不重名。命名了的组和普通组一样，也用数字来提取，也就是说名字只是个额外的属性。
演示一下：

复制代码 代码如下:

>>> m=re.match('(?P<var>[a-zA-Z_]\w*)', 'abc=123')
>>> m.group('var')
'abc'
>>> m.group(1)
'abc'
(?P=name)

匹配之前以name命名的组里的内容。
演示一下：

复制代码 代码如下:

>>> re.match('<(?P<tagname>\w*)>.*</(?P=tagname)>', '<h1>xxx</h2>')  #这个不匹配
>>> re.match('<(?P<tagname>\w*)>.*</(?P=tagname)>', '<h1>xxx</h1>')  #这个匹配
<_sre.SRE_Match object at 0xb69588e0>

(?#...)
注释，圆括号里的内容会被忽略。

(?=...)
如果 ... 匹配接下来的字符，才算匹配，但是并不会消耗任何被匹配的字符。例如 Isaac (?=Asimov) 只会匹配后面跟着 'Asimov' 的 'Isaac '，这个叫做“前瞻断言”。

(?!...)
和上面的相反，只匹配接下来的字符串不匹配 ... 的串，这叫做“反前瞻断言”。

(?<=...)
只有当当前位置之前的字符串匹配 ... ，整个匹配才有效，这叫“后顾断言”。字符串'abcdef'可以匹配正则(?<=abc)def，因为会后向查找3个字符，看是否为abc。所以内置的子RE，需要是固定长度的，比如可以是abc、a|b，但不能是a*、a{3,4}。注意这种RE永远不会匹配到字符串的开头。举个例子，找到连字符（'-'）后的单词：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.search('(?<=-)\w+', 'spam-egg')
>>> m.group(0)
'egg'

(?<!...)
同理，这个叫做“反后顾断言”，子RE需要固定长度的，含义是前面的字符串不匹配 ... 整个才算匹配。

(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)
如有由id或者name指定的组存在的话，将会匹配yes-pattern，否则将会匹配no-pattern，通常情况下no-pattern也可以省略。例如：(<)?(\w+@\w+(?:\.\w+)+)(?(1)>)可以匹配 '<user@host.com>' 和 'user@host.com'，但是不会匹配 '<user@host.com'。

下面列出以'\'开头的特殊序列。如果某个字符没有在下面列出，那么RE的结果会只匹配那个字母本身，比如，\$只匹配字面意义上的'$'。

\number
匹配number所指的组相同的字符串。组的序号从1开始。例如：(.+) \1可以匹配'the the'和'55 55'，但不匹配'the end'。这种序列在一个正则表达式里最多可以有99个，如果number以0开头，或是有3位以上的数字，就会被当做八进制表示的字符了。同时，这个也不能用于方括号内。

\A
只匹配字符串的开始。

\b
匹配单词边界（包括开始和结束），这里的“单词”，是指连续的字母、数字和下划线组成的字符串。注意，\b的定义是\w和\W的交界，所以精确的定义有赖于UNICODE和LOCALE这两个标志位。

\B
和\b相反，\B匹配非单词边界。也依赖于UNICODE和LOCALE这两个标志位。

\d
未指定UNICODE标志时，匹配数字，等效于：[0-9]。指定了UNICODE标志时，还会匹配其他Unicode库里描述为字符串的符号。便于理解，举个例子（好不容易找的例子啊，呵呵）：

复制代码 代码如下:

#\u2076\和u2084分别是上标的6和下标的4，属于unicode的DIGIT
>>> unistr = u'\u2076\u2084abc'
>>> print unistr
⁶₄abc
>>> print re.findall('\d+', unistr, re.U)[0]
⁶₄

\D
和\d相反，不多说了。

\s
当未指定UNICODE和LOCALE这两个标志位时，匹配任何空白字符，等效于[ \t\n\r\f\v]。如果指定了LOCALE，则还要加LOCALE相关的空白字符；如果指定了UNICODE，还要加上UNICODE空白字符，如较常见的空宽度连接空格（\uFEFF）、零宽度非连接空格(\u200B)等。

\S
和\s相反，也不多说。

\w
当未指定UNICODE和LOCALE这两个标志位时，等效于[a-zA-Z0-9_]。当指定了LOCALE时，为[0-9_]加上当前LOCAL指定的字母。当指定了UNICODE时，为[0-9_]加上UNICODE库里的所有字母。

\W
和\w相反，不多说。

\Z
只匹配字符串的结尾。

匹配之搜索

python提供了两种基于正则表达式的操作：匹配（match）从字符串的开始检查字符串是否个正则匹配。而搜索（search）检查字符串任意位置是否有匹配的子串（perl默认就是如此）。
注意，即使search的正则以'^'开头，match和search也还是有许多不同的。

复制代码 代码如下:

>>> re.match("c", "abcdef")  # 不匹配
>>> re.search("c", "abcdef") # 匹配
<_sre.SRE_Match object at ...>

模块的属性和方法

re.compile(pattern[, flags])
把一个正则表达式pattern编译成正则对象，以便可以用正则对象的match和search方法。
得到的正则对象的行为（也就是模式）可以用flags来指定，值可以由几个下面的值OR得到。
以下两段内容在语法上是等效的：

复制代码 代码如下:

prog = re.compile(pattern)
result = prog.match(string)
result = re.match(pattern, string)

区别是，用了re.compile以后，正则对象会得到保留，这样在需要多次运用这个正则对象的时候，效率会有较大的提升。再用上面用过的例子来演示一下，用相同的正则匹配相同的字符串，执行100万次，就体现出compile的效率了（数据来自我那1.86G CPU的神舟本本）：

复制代码 代码如下:

>>> timeit.timeit(
...     setup='''import re; reg = re.compile('<(?P<tagname>\w*)>.*</(?P=tagname)>')''',
...     stmt='''reg.match('<h1>xxx</h1>')''',
...     number=1000000)
1.2062149047851562
>>> timeit.timeit(
...     setup='''import re''',
...     stmt='''re.match('<(?P<tagname>\w*)>.*</(?P=tagname)>', '<h1>xxx</h1>')''',
...     number=1000000)
4.4380838871002197

re.I
re.IGNORECASE

让正则表达式忽略大小写，这样一来，[A-Z]也可以匹配小写字母了。此特性和locale无关。

re.L
re.LOCALE
让\w、\W、\b、\B、\s和\S依赖当前的locale。

re.M
re.MULTILINE
影响'^'和'$'的行为，指定了以后，'^'会增加匹配每行的开始（也就是换行符后的位置）；'$'会增加匹配每行的结束（也就是换行符前的位置）。

re.S
re.DOTALL
影响'.'的行为，平时'.'匹配除换行符以外的所有字符，指定了本标志以后，也可以匹配换行符。

re.U
re.UNICODE
让\w、\W、\b、\B、\d、\D、\s和\S依赖Unicode库。

re.X
re.VERBOSE
运用这个标志，你可以写出可读性更好的正则表达式：除了在方括号内的和被反斜杠转义的以外的所有空白字符，都将被忽略，而且每行中，一个正常的井号后的所有字符也被忽略，这样就可以方便地在正则表达式内部写注释了。也就是说，下面两个正则表达式是等效的：

复制代码 代码如下:

a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                   \.    # the decimal point
                   \d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")
re.search(pattern, string[, flags])

扫描string，看是否有个位置可以匹配正则表达式pattern。如果找到了，就返回一个MatchObject的实例，否则返回None，注意这和找到长度为0的子串含义是不一样的。搜索过程受flags的影响。

re.match(pattern, string[, flags])

如果字符串string的开头和正则表达式pattern匹配的话，返回一个相应的MatchObject的实例，否则返回None

注意：要在字符串的任意位置搜索的话，需要使用上面的search()。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0])

用匹配pattern的子串来分割string，如果pattern里使用了圆括号，那么被pattern匹配到的串也将作为返回值列表的一部分。如果maxsplit不为0，则最多被分割为maxsplit个子串，剩余部分将整个地被返回。

复制代码 代码如下:

>>> re.split('\W+', 'Words, words, words.')
['Words', 'words', 'words', '']
>>> re.split('(\W+)', 'Words, words, words.')
['Words', ', ', 'words', ', ', 'words', '.', '']
>>> re.split('\W+', 'Words, words, words.', 1)
['Words', 'words, words.']

如果正则有圆括号，并且可以匹配到字符串的开始位置的时候，返回值的第一项，会多出一个空字符串。匹配到字符结尾也是同样的道理：

复制代码 代码如下:

>>> re.split('(\W+)', '...words, words...')
['', '...', 'words', ', ', 'words', '...', '']

注意，split不会被零长度的正则所分割，例如：

复制代码 代码如下:

>>> re.split('x*', 'foo')
['foo']
>>> re.split("(?m)^$", "foo\n\nbar\n")
['foo\n\nbar\n']

re.findall(pattern, string[, flags])

以列表的形式返回string里匹配pattern的不重叠的子串。string会被从左到右依次扫描，返回的列表也是从左到右一次匹配到的。如果pattern里含有组的话，那么会返回匹配到的组的列表；如果pattern里有多个组，那么各组会先组成一个元组，然后返回值将是一个元组的列表。
由于这个函数不会涉及到MatchObject之类的概念，所以，对新手来说，应该是最好理解也最容易使用的一个函数了。下面就此来举几个简单的例子：

复制代码 代码如下:

#简单的findall
>>> re.findall('\w+', 'hello, world!')
['hello', 'world']
#这个返回的就是元组的列表
>>> re.findall('(\d+)\.(\d+)\.(\d+)\.(\d+)', 'My IP is 192.168.0.2, and your is 192.168.0.3.')
[('192', '168', '0', '2'), ('192', '168', '0', '3')]
re. finditer(pattern, string[, flags])

和上面的findall()类似，但返回的是MatchObject的实例的迭代器。
还是例子说明问题：

复制代码 代码如下:

>>> for m in re.finditer('\w+', 'hello, world!'):
... print m.group()
...
hello
world

re.sub(pattern, repl, string[, count])

替换，将string里，匹配pattern的部分，用repl替换掉，最多替换count次（剩余的匹配将不做处理），然后返回替换后的字符串。如果string里没有可以匹配pattern的串，将被原封不动地返回。repl可以是一个字符串，也可以是一个函数（也可以参考我以前的例子）。如果repl是个字符串，则其中的反斜杆会被处理过，比如 \n 会被转成换行符，反斜杆加数字会被替换成相应的组，比如 \6 表示pattern匹配到的第6个组的内容。
例子：

复制代码 代码如下:

>>> re.sub(r'def\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)\s*\(\s*\):',
...        r'static PyObject*\npy_\1(void)\n{',
...        'def myfunc():')
'static PyObject*\npy_myfunc(void)\n{'

如果repl是个函数，每次pattern被匹配到的时候，都会被调用一次，传入一个匹配到的MatchObject对象，需要返回一个字符串，在匹配到的位置，就填入返回的字符串。
例子：

复制代码 代码如下:

>>> def dashrepl(matchobj):
...     if matchobj.group(0) == '-': return ' '
...     else: return '-'
>>> re.sub('-{1,2}', dashrepl, 'pro----gram-files')
'pro--gram files'

零长度的匹配也会被替换，比如：

复制代码 代码如下:

>>> re.sub('x*', '-', 'abcxxd')
'-a-b-c-d-'

特殊地，在替换字符串里，如果有\g这样的写法，将匹配正则的命名组（前面介绍过的，(?P...)这样定义出来的东西）。\g这样的写法，也是数字的组，也就是说，\g<2>一般和\2是等效的，但是万一你要在\2后面紧接着写上字面意义的0，你就不能写成\20了（因为这代表第20个组），这时候必须写成\g<2>0，另外，\g<0>代表匹配到的整个子串。
例子：

复制代码 代码如下:

>>> re.sub('-(\d+)-', '-\g<1>0\g<0>', 'a-11-b-22-c')
'a-110-11-b-220-22-c'

re.subn(pattern, repl, string[, count])

跟上面的sub()函数一样，只是它返回的是一个元组 (新字符串, 匹配到的次数)
，还是用例子说话：

复制代码 代码如下:

>>> re.subn('-(\d+)-', '-\g<1>0\g<0>', 'a-11-b-22-c')
('a-110-11-b-220-22-c', 2)

re.escape(string)

把string中，除了字母和数字以外的字符，都加上反斜杆。

复制代码 代码如下:

>>> print re.escape('abc123_@#$')
abc123\_\@\#\$

exception re.error

如果字符串不能被成功编译成正则表达式或者正则表达式在匹配过程中出错了，都会抛出此异常。但是如果正则表达式没有匹配到任何文本，是不会抛出这个异常的。

正则对象

正则对象由re.compile()返回。它有如下的属性和方法。

match(string[, pos[, endpos]])

作用和模块的match()函数类似，区别就是后面两个参数。
pos是开始搜索的位置，默认为0。endpos是搜索的结束位置，如果endpos比pos还小的话，结果肯定是空的。也就是说只有pos 到 endpos-1 位置的字符串将会被搜索。
例子：

复制代码 代码如下:

>>> pattern = re.compile("o")
>>> pattern.match("dog")      # 开始位置不是o，所以不匹配
>>> pattern.match("dog", 1)   # 第二个字符是o，所以匹配
<_sre.SRE_Match object at ...>
search(string[, pos[, endpos]])

作用和模块的search()函数类似，pos和endpos参数和上面的match()函数类似。

split(string[, maxsplit=0])
findall(string[, pos[, endpos]])
finditer(string[, pos[, endpos]])
sub(repl, string[, count=0])
subn(repl, string[, count=0])
这几个函数，都和模块的相应函数一致。

flags
编译本RE时，指定的标志位，如果未指定任何标志位，则为0。

复制代码 代码如下:

>>> pattern = re.compile("o", re.S|re.U)
>>> pattern.flags
48

groups
RE所含有的组的个数。

groupindex

一个字典，定义了命名组的名字和序号之间的关系。
例子：这个正则有3个组，如果匹配到，第一个叫区号，最后一个叫分机号，中间的那个未命名

复制代码 代码如下:

>>> pattern = re.compile("(?P<quhao>\d+)-(\d+)-(?P<fenjihao>\d+)")
>>> pattern.groups
3
>>> pattern.groupindex
{'fenjihao': 3, 'quhao': 1}

pattern

建立本RE的原始字符串，相当于源代码了，呵呵。
还是上面这个正则，可以看到，会原样返回：

复制代码 代码如下:

>>> print pattern.pattern
(?P<quhao>\d+)-(\d+)-(?P<fenjihao>\d+)

Match对象

re.MatchObject被用于布尔判断的时候，始终返回True，所以你用 if 语句来判断某个 match() 是否成功是安全的。
它有以下方法和属性：

expand(template)

用template做为模板，将MatchObject展开，就像sub()里的行为一样，看例子：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match('a=(\d+)', 'a=100')
>>> m.expand('above a is \g<1>')
'above a is 100'
>>> m.expand(r'above a is \1')
'above a is 100'

group([group1, ...])

返回一个或多个子组。如果参数为一个，就返回一个子串；如果参数有多个，就返回多个子串注册的元组。如果不传任何参数，效果和传入一个0一样，将返回整个匹配。如果某个groupN未匹配到，相应位置会返回None。如果某个groupN是负数或者大于group的总数，则会抛出IndexError异常。

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match(r"(\w+) (\w+)", "Isaac Newton, physicist")
>>> m.group(0)       # 整个匹配
'Isaac Newton'
>>> m.group(1)       # 第一个子串
'Isaac'
>>> m.group(2)       # 第二个子串
'Newton'
>>> m.group(1, 2)    # 多个子串组成的元组
('Isaac', 'Newton')

如果有其中有用(?P...)这种语法命名过的子串的话，相应的groupN也可以是名字字符串。例如：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "Malcolm Reynolds")
>>> m.group('first_name')
'Malcolm'
>>> m.group('last_name')
'Reynolds'

如果某个组被匹配到多次，那么只有最后一次的数据，可以被提取到：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match(r"(..)+", "a1b2c3")  # 匹配到3次
>>> m.group(1)                        # 返回的是最后一次
'c3'

groups([default])

返回一个由所有匹配到的子串组成的元组。default参数，用于给那些没有匹配到的组做默认值，它的默认值是None
例如：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")
>>> m.groups()
('24', '1632')

default的作用：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match(r"(\d+)\.?(\d+)?", "24")
>>> m.groups()      # 第二个默认是None
('24', None)
>>> m.groups('0')   # 现在默认是0了
('24', '0')

groupdict([default])

返回一个包含所有命名组的名字和子串的字典，default参数，用于给那些没有匹配到的组做默认值，它的默认值是None，例如：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "Malcolm Reynolds")
>>> m.groupdict()
{'first_name': 'Malcolm', 'last_name': 'Reynolds'}

start([group])
end([group])

返回的是：被组group匹配到的子串在原字符串中的位置。如果不指定group或group指定为0，则代表整个匹配。如果group未匹配到，则返回 -1。
对于指定的m和g，m.group(g)和m.string[m.start(g):m.end(g)]等效。
注意：如果group匹配到空字符串，m.start(group)和m.end(group)将相等。
例如：

复制代码 代码如下:

>>> m = re.search('b(c?)', 'cba')
>>> m.start(0)
1
>>> m.end(0)
2
>>> m.start(1)
2
>>> m.end(1)
2

下面是一个把email地址里的“remove_this”去掉的例子：

复制代码 代码如下:

>>> email = "tony@tiremove_thisger.net"
>>> m = re.search("remove_this", email)
>>> email[:m.start()] + email[m.end():]
'tony@tiger.net'

span([group])
返回一个元组： (m.start(group), m.end(group))

pos
就是传给RE对象的search()或match()方法的参数pos，代表RE开始搜索字符串的位置。

endpos
就是传给RE对象的search()或match()方法的参数endpos，代表RE搜索字符串的结束位置。

lastindex
最后一次匹配到的组的数字序号，如果没有匹配到，将得到None。
例如：(a)b、((a)(b))和((ab))正则去匹配'ab'的话，得到的lastindex为1。而用(a)(b)去匹配'ab'的话，得到的lastindex为2。

lastgroup
最后一次匹配到的组的名字，如果没有匹配到或者最后的组没有名字，将得到None。

re
得到本Match对象的正则表达式对象，也就是执行search()或match()的对象。

string
传给search()或match()的字符串。

后面的例子就略了吧，文中已经加了很多我自己的例子了，需要更多例子的话，参照英文原文吧(https://docs.python.org/2/library/re.html)。

PS：关于正则表达式，这里再为大家提供2款非常方便的正则表达式工具供大家参考使用：

JavaScript正则表达式在线测试工具：
http://tools.jb51.net/regex/javascript

正则表达式在线生成工具：
http://tools.jb51.net/regex/create_reg

本文介绍了Python对于正则表达式的支持，包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请查看其他教程。

注意：本文基于Python2.4完成；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。

尊重作者的劳动，转载请注明作者及原文地址 >.<html

1. 正则表达式基础

1.1. 简单介绍

正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程： 

正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：   

1.2. 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"。

1.3. 反斜杠的困扰

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。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可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

1.4. 匹配模式

正则表达式提供了一些可用的匹配模式，比如忽略大小写、多行匹配等，这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。

2. re模块

2.1. 开始使用re

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

# encoding: UTF-8 import re   # 将正则表达式编译成Pattern对象 pattern = re.compile(r'hello')   # 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None match = pattern.match('hello world!')   if match:     # 使用Match获得分组信息     print match.group()   ### 输出 ### # hello

re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。 
可选值有：

• re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
• M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
• S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
• L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
• U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
• X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：

1 2 3 4

a = re.compile(r"""\d +  # the integral part                    \.    # the decimal point                    \d *  # some fractional digits""", re.X) b = re.compile(r"\d+\.\d*")

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为：

1 2	m = re.match(r'hello', 'hello world!') print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回，在需要大量匹配元字符时有那么一点用。

2.2. Match

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

1. string: 匹配时使用的文本。
2. re: 匹配时使用的Pattern对象。
3. pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4. endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5. lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
6. lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

1. group([group1, …]): 
   获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2. groups([default]): 
   以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3. groupdict([default]): 
   返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4. start([group]): 
   返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5. end([group]): 
   返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6. span([group]): 
   返回(start(group), end(group))。
7. expand(template): 
   将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

import re m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')   print "m.string:", m.string print "m.re:", m.re print "m.pos:", m.pos print "m.endpos:", m.endpos print "m.lastindex:", m.lastindex print "m.lastgroup:", m.lastgroup   print "m.group(1,2):", m.group(1, 2) print "m.groups():", m.groups() print "m.groupdict():", m.groupdict() print "m.start(2):", m.start(2) print "m.end(2):", m.end(2) print "m.span(2):", m.span(2) print r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')   ### output ### # m.string: hello world! # m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38> # m.pos: 0 # m.endpos: 12 # m.lastindex: 3 # m.lastgroup: sign # m.group(1,2): ('hello', 'world') # m.groups(): ('hello', 'world', '!') # m.groupdict(): {'sign': '!'} # m.start(2): 6 # m.end(2): 11 # m.span(2): (6, 11) # m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

2.3. Pattern

Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

1. pattern: 编译时用的表达式字符串。
2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
3. groups: 表达式中分组的数量。
4. groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

import re p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)   print "p.pattern:", p.pattern print "p.flags:", p.flags print "p.groups:", p.groups print "p.groupindex:", p.groupindex   ### output ### # p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*) # p.flags: 16 # p.groups: 3 # p.groupindex: {'sign': 3}

实例方法[ | re模块方法]：

1. match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]): 
   这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。 
   pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。 
   注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。 
   示例参见2.1小节。
2. search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]): 
   这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。 
   pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。 

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

   # encoding: UTF-8 import re   # 将正则表达式编译成Pattern对象 pattern = re.compile(r'world')   # 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None # 这个例子中使用match()无法成功匹配 match = pattern.search('hello world!')   if match:     # 使用Match获得分组信息     print match.group()   ### 输出 ### # world

3. split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]): 
   按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。 

   1 2 3 4 5 6 7

   import re   p = re.compile(r'\d+') print p.split('one1two2three3four4')   ### output ### # ['one', 'two', 'three', 'four', '']

4. findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]): 
   搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。 

   1 2 3 4 5 6 7

   import re   p = re.compile(r'\d+') print p.findall('one1two2three3four4')   ### output ### # ['1', '2', '3', '4']

5. finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]): 
   搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。 

   1 2 3 4 5 6 7 8

   import re   p = re.compile(r'\d+') for m in p.finditer('one1two2three3four4'):     print m.group(),   ### output ### # 1 2 3 4

6. sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]): 
   使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。 
   当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。 
   当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。 
   count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。 

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

   import re   p = re.compile(r'(\w+) (\w+)') s = 'i say, hello world!'   print p.sub(r'\2 \1', s)   def func(m):     return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()   print p.sub(func, s)   ### output ### # say i, world hello! # I Say, Hello World!

7. subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]): 
   返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。 

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

   import re   p = re.compile(r'(\w+) (\w+)') s = 'i say, hello world!'   print p.subn(r'\2 \1', s)   def func(m):     return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()   print p.subn(func, s)   ### output ### # ('say i, world hello!', 2) # ('I Say, Hello World!', 2)

以上就是Python对于正则表达式的支持。熟练掌握正则表达式是每一个程序员必须具备的技能，这年头没有不与字符串打交道的程序了。笔者也处于初级阶段，与君共勉，^_^

另外，图中的特殊构造部分没有举出例子，用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下，如何匹配不是以abc开头的单词，^_^

全文结束