python/pandas 正则表达式 re模块

目录

• 正则解说
• 中文字符集
• re模块常用方法

1、正则解说

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"。

一般字符、字符集和转义字符

一般字符	完全匹配字符	abc	abc
\	转义字符	\.	.
.	匹配除换行符\n以外的所有字符	.	q, 1, +, ......
[]	匹配字符集中任意字符	[abc]	a, b, c
\s	匹配空白字符，即[\n\t\f\r...]	a\sb	a b, a    b, ......
\S	匹配非空白字符	a\Sb	ab, a4b, asb, ......
\w	匹配单词字符，即[a-zA-Z0-9]	a\wc	abc, a8c, ......
\W	匹配非单词字符，即[^a-zA-Z0-9]	a\Wc	a-c, a?c, ......
\d	匹配数字	a\dc	a3c, ......
\D	匹配非数字	a\Dc	adc, a-c, ......

限定匹配次数

*	匹配前一个字符0到无限次	ab*c	ac, abc, abbc, ......
+	匹配前一个字符1到无限次	ab+c	abc, abbc, ......
?	匹配前一个字符0或1次	ab?c	ac, abc
{m}	匹配前一个字符m次	ab{3}c	abbbc
{m,n}	匹配前一个字符m至n次，m省略代表0至n次，n省略代表m至无限次	ab{2,3}c	abbc, abbbc, ......
*? +? ?? {m}? {m,n}?	使得*,+,?{m},{m,n}变为非贪婪模式	ab*?	a

限定边界

$	匹配字符串末尾（多行模式下是每一行字符串末尾，re.M）	c$	abc, 12c, ?-c, ......
^	匹配字符串开头（多行模式下是每一行字符串开头，re.M）	^c	cab, c12, c??, ......
\A	匹配整个字符串开头	\Ac	cab, ......
\Z	匹配整个字符串末尾	c\Z	abc, ......

逻辑、分组

|	或，匹配左边或者右边的表达式	abc|def	abc,  def, ......
(...)	括号内为一组；分组有编号，从1开始算起；分组作为一个整体，|只在分组内部有效；	(abc){1}\.(123|456)+	abc.456, abc.123,  ......
(?P<name>...)	除编号外的另一个分组名
\<number>	引用编号为<number>的分组匹配的字符串	(\d)abc\1	5abc5, ......
(?P=name)	引用别名为<name>的分组匹配到的字符串	(?P=<one>\d)abc(?P=one)	7abc7, ......

特殊构造

(?iLmsux)	iLmsux每个字符代表一个匹配模式	(?!abc)	Abc, abc, ......
(?#...)	#之后的内容作为注释被忽略
(?=...)	之后的字符串内容需要匹配表达式，不消耗字符串内容	a(?=\d)	后面是数字的a
(?!...)	之后的字符串内容需要不匹配表达式，不消耗字符串内容	a(?!\d)	后面不是数字的a
(?<=...)	之前的字符串内容需要匹配表达式，不消耗字符串内容	(?<=\d)a	前面是数字的a
(?<!...)	之后的字符串内容需要不匹配表达式，不消耗字符串内容	(?<!\d)a	前面不是数字的a

2、中文字符集

u"[\u4e00-\u9fa5]”

 

3、re模块常用方法

compile()：编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用

pa = re.compile('et')

正则表达式对象的方法：

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

常用方法：

match()：尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none

In [14]: re.match('I','I will never let it go, jack!')
Out[14]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='I'>

In [15]: re.match('w','I will never let it go, jack!')
no out put

search()：扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

In [17]: re.search('i','I will never let it go, jack!')
Out[17]: <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='i'>

findall()：在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表，可指定起始位置

In [28]: re.findall('.i', 'I will never let it go, jack!')
Out[28]: ['wi', ' i']

In [32]: re.compile('.i').findall('I will never let it go, jack!', 0, 10)
  Out[32]: ['wi']

finditer()：和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回

In [54]: for m in re.finditer('.i', 'I will never let it go, jack!'):
...: print(m, m.group(), m.start(), m.end(), m.span())
...:
<_sre.SRE_Match object; span=(2, 4), match='wi'> wi 2 4 (2, 4)
<_sre.SRE_Match object; span=(16, 18), match=' i'> i 16 18 (16, 18)

sub()：替换字符串中所有的匹配项，返回匹配后的字符串

In [19]: re.sub('i', 'I', 'I will never let it go, jack!')
Out[19]: 'I wIll never let It go, jack!'

split()：按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，可指定最大分割次数

In [41]: re.split(',', 'runoob, runoob, runoob.')
Out[41]: ['runoob', ' runoob', ' runoob.']

In [43]: re.split(',', 'runoob, runoob, runoob.', 1)
  Out[43]: ['runoob', ' runoob, runoob.']