第二十一天python3 python的正则表达式re模块学习

python的正则表达式
python使用re模块提供了正则表达式处理的能力；

常量

re.M
re.MULTILINE	多行模式

re.S
re.DOTALL	单行模式

re.I
re.IGNORECASE	忽略大小写

re.X
re.VERBOSE	忽略表达式中的空白字符

使用|位或运算开启多种选项
#示例：n = re.match('b',s,re.M)

编译

re.compile(pattern,flags=0)
设定flags，编译模式，返回正则表达式对象regex；
pattern就是正则表达式字符串，flags就是选项。正则表达式需要被编译，为了提高效率，这些编译后的结果被保存，下次使用同样的pattern的时候，就不需熬再次编译；

单次匹配

re.match(apttern,string,flags=0)
regex.match(string[,pos[,endpos]])
match匹配从字符串的开头匹配，regex对象match方法可以重新设定开始位置和结束位置，返回match对象；

re.search(pattern,string,flag=0)
regex.search(string[,pos[,endpos]])
从头搜索知道第一个匹配，regex对象search方法可以重新设定开始位置和结束位置，返回match对象；

re.fullmatch(pattern,string,flags=0)
regex.fullmatch(string[,pos[,endpos]])
整个字符串和正则表达式匹配；

 示例：

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""
for i,c in enumerate(s,1):
    print((i-1,c),end='\n' if i%8 == 0 else ' ')

#执行结果：
(0, 'b') (1, 'o') (2, 'o') (3, 't') (4, 'l') (5, 'e') (6, '\n') (7, 'b')
(8, 'a') (9, 'g') (10, '\n') (11, 'b') (12, 'i') (13, 'g') (14, '\n') (15, 'a')
(16, 'p') (17, 'p') (18, 'l') (19, 'e')
#之所以这样做是为了更好的理解match的边界问题；

n = re.match('b',s,re.M)
m = re.match('boot',s)
l = re.match('t',s)

print(n)
print(m)
print(l)
执行结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='b'>
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='boot'>
None
#n和m都返回了一个match对象，并且给出了边界范围，是前包后不包；并且只匹配一次；
#l返回的结果是None，是因为match的特性就是从字符串的开头开始匹配；相当于^\w;

"(0, 'b') (1, 'o') (2, 'o') (3, 't') (4, 'l') (5, 'e') (6, '\n') (7, 'b')
(8, 'a') (9, 'g') (10, '\n') (11, 'b') (12, 'i') (13, 'g') (14, '\n') (15, 'a')
(16, 'p') (17, 'p') (18, 'l') (19, 'e')"
#将需要匹配的字母"b"格式化
regex = re.compile('b')
#调用格式化后的match方法，并打印结果
print(regex.match(s))
print(regex.match(s,7))
print(regex.match(s,7,10))
print(regex.match(s,8))
#执行结果
#没有指定边界，默认从头开始找，默认匹配了第一个b；
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='b'>
#指定了边界，把索引7作为开始，匹配到了第七个b；
<_sre.SRE_Match object; span=(7, 8), match='b'>
#指定了边界范围，指定7到10的索引范围，匹配到了7-10范围内的第一个b；
<_sre.SRE_Match object; span=(7, 8), match='b'>
#在指定的边界内，没有b字母，返回None；
None

#总结：对需要匹配的字符串进行编译(compile)；相当于生成了关于match的一个编译对象；再去调用这个对象的match方法，就可以定义范围了；

"(0, 'b') (1, 'o') (2, 'o') (3, 't') (4, 'l') (5, 'e') (6, '\n') (7, 'b')
(8, 'a') (9, 'g') (10, '\n') (11, 'b') (12, 'i') (13, 'g') (14, '\n') (15, 'a')
(16, 'p') (17, 'p') (18, 'l') (19, 'e')"
#对需要匹配的big进行格式化
regex = re.compile('big')
#调用格式化的fullmatch方法
print(regex.fullmatch(s,11))
print(regex.fullmatch(s,11,14))
print(regex.fullmatch(s,11,15))
#执行结果
None
<_sre.SRE_Match object; span=(11, 14), match='big'>
None
#从上面的执行结果可以看出fullmatch必须要给定明确的需要匹配字符串的边界范围，才有返回值；

全文搜索

re.findall(pattern,string,flags=0)
regex.findall(string[,pos[,endpos]])
对整个字符串，从左至右匹配，返回所有匹配项的列表；

re.finditer(pattern,string,flags=0)
regex.finditer(string[,pos[,endpos]])
对真个字符串，从左至右匹配，返回所有匹配项，返回迭代器；
注意每次迭代返回的是match对象；

 示例：

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""
for i,c in enumerate(s,1):
    print((i-1,c),end='\n' if i%8 == 0 else ' ')

#执行结果
#(0, 'b') (1, 'o') (2, 'o') (3, 't') (4, 'l') (5, 'e') (6, '\n') (7, 'b')
(8, 'a') (9, 'g') (10, '\n') (11, 'b') (12, 'i') (13, 'g') (14, '\n') (15, 'a')
(16, 'p') (17, 'p') (18, 'l') (19, 'e')

n = re.findall('b',s)
m = re.findall('b\w',s)
print(n)
print(m)
# 执行结果
['b', 'b', 'b']
['bo', 'ba', 'bi']

#锚定
regex = re.compile('^b\w',re.M)
regex1 = re.compile('^b\w',re.S)
print(regex.findall(s),"多行模式")
print(regex1.findall(s),"单行模式")
#执行结果
['bo', 'ba', 'bi'] 多行模式
['bo'] 单行模式
#不锚定
regex = re.compile('b\w',re.M)
regex1 = re.compile('b\w',re.S)
print(regex.findall(s),"多行模式")
print(regex1.findall(s),"单行模式")
#执行结果
['bo', 'ba', 'bi'] 多行模式
['bo', 'ba', 'bi'] 单行模式

#这地方要注意，当在finditer中用\b时，要加上r，防止\b被转译，如果不加r，则在finditer中\b表示的是ascii码中的含义，所以会有匹配不到的问题；
m = re.finditer(r'\bb',s)
print(m,type(m))

for r in m:
    print(r)

执行结果：
#finditer返回了一个可迭代对象；
<callable_iterator object at 0x0000022FE0280BA8> <class 'callable_iterator'>
#用for循环迭代这个可迭代对象，finditer不但可以匹配到字符串，而且何以打印出字符的边界；
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='b'>
<_sre.SRE_Match object; span=(7, 8), match='b'>
<_sre.SRE_Match object; span=(11, 12), match='b'>

匹配替换

re.sub(pattern,replacement,string,count=0,flags=0)
regex.sub(replacement,string,count=0)
使用pattern对字符串string进行匹配，对匹配项使用repl替换。replacement可以是string、bytes、function；

re.subn(pattern,replacement,string,count=0,flags=0)
regex.subn(replacement,string,count=0)
同sub返回一个元组(new_string、number_of_subs_made)，并且告诉总共匹配了几次；

 示例：

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""

m = re.sub('b\w','AAA',s)
print(m)
执行结果：
AAAotle\nAAAg\nAAAg\napple

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""

n = re.sub('b\w',"AAA",s,count=1)
print(n)
#执行结果
AAAotle\nbag\nbig\napple

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""
regex = re.compile('b\w')
print(regex.sub('RRR',s,count=2))
执行结果：
RRRotle\nRRRg\nbig\napple

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""

m = re.subn('b\w','AAA',s)
print(m)
regex = re.compile('b\w')
print(regex.subn('RRR',s,count=2))
print(regex.subn('RRR',s,count=10))

#执行结果
('AAAotle\nAAAg\nAAAg\napple', 3)
('RRRotle\nRRRg\nbig\napple', 2)
('RRRotle\nRRRg\nRRRg\napple', 3)

分割字符串

re.split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0)
re.split分割字符串

import re
s = """01 bottle
02 bag
03      big1
100       able"""

result1 = re.split('[\s\d]+',s)
print(1,result1)

regex2 = re.compile('^[\s\d]+')
result2 = regex2.split(s)
print(2,result2)

regex3 = re.compile('^[\s\d]+',re.M)
result3 = regex3.split(s)
print(3,result3)

regex4 = re.compile('\s+\d+\s+')
result4 = regex4.split(s)
print(4,result4)

#执行结果：
1 ['', 'bottle', 'bag', 'big', 'able']
2 ['', 'bottle\n02 bag\n03      big1\n100       able']
3 ['', 'bottle\n', 'bag\n', 'big1\n', 'able']
4 ['01 bottle', 'bag', 'big1', 'able']

分组

使用小括号的pattern捕获的数据被放到了组group中；
match、search函数可以返回match对象；findall返回字符串列表；finditer返回一个个match对象；

如果pattern中使用了分组，如果有匹配的结果，会在match对象中：
1、使用group(N)方式返回对应分组；1-N是对应的分组，0返回整个匹配的字符串；
2、如果使用了命名分组，可以使用group(‘name’)的方式取分组；
3、也可以使用groups()返回所有分组；
4、使用groupdict()返回所有命名的分组；

 示例：

import re
s = """bootle\nbag\nbig\napple"""
print("分组")
regex = re.compile('(b\w+)')
result = regex.match(s)
print(type(result))
print(1,'match',result.groups())

result1 = regex.search(s,1)
print(2,'search',result1.groups())

print('命名分组')
regex2 = re.compile('(b\w+)\n(?P<name2>b\w+)\n(?P<name3>b\w+)')
result2 = regex2.match(s)
print(3,'match',result2)
print(4,result2.group(3),result2.group(2),result2.group(1))
print(5,result2.group(0).encode())
print(6,result2.group('name2'),result2.group('name3'))
print(7,result2.groups())
print(8,result2.groupdict())

print('#####')

result3 = regex.findall(s)
for x in result3:
    print(type(x),x)

regex3 = re.compile('(?P<head>b\w+)')
result3 = regex3.finditer(s)
for r in result3:
    print(type(r),r,r.group(),r.group('head'))

#执行结果
分组
<class '_sre.SRE_Match'>
1 match ('bootle',)
2 search ('bag',)
命名分组
3 match <_sre.SRE_Match object; span=(0, 14), match='bootle\nbag\nbig'>
4 big bag bootle
5 b'bootle\nbag\nbig'
6 bag big
7 ('bootle', 'bag', 'big')
8 {'name3': 'big', 'name2': 'bag'}
#####
<class 'str'> bootle
<class 'str'> bag
<class 'str'> big
<class '_sre.SRE_Match'> <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='bootle'> bootle bootle
<class '_sre.SRE_Match'> <_sre.SRE_Match object; span=(7, 10), match='bag'> bag bag
<class '_sre.SRE_Match'> <_sre.SRE_Match object; span=(11, 14), match='big'> big big