20个Python 正则表达式应用与技巧

本文分享自华为云社区《Python 正则表达式大揭秘应用与技巧全解析》，作者：柠檬味拥抱。

Python 中的 re 模块是用于处理正则表达式的强大工具。正则表达式是一种用来匹配字符串的模式，它可以在文本中搜索和匹配特定的字符串模式。在本文中，我们将探讨 Python 中 re 模块的应用和一些技巧，帮助您更好地理解和利用正则表达式。

1. 导入 re 模块

在开始之前，首先要确保已经导入了 re 模块：

import re

2. 使用 re 模块进行匹配

以下是一个简单的示例，演示如何使用 re 模块在字符串中查找特定模式的匹配项：

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

# 使用 re 模块查找匹配项
matches = re.findall(r'\b\w{3}\b', text)

print(matches)  # 输出匹配的单词列表

在上面的示例中，我们使用了 \b\w{3}\b 这个正则表达式来匹配长度为3的单词。\b 表示单词的边界，\w{3} 表示匹配三个字母字符。re.findall() 函数返回所有匹配的结果。

3. 使用分组

分组是正则表达式中的一个强大功能，它允许您对匹配的部分进行分组处理。以下是一个示例，演示如何使用分组从文本中提取出邮件地址：

text = "Contact us at: support@example.com, sales@example.com"

# 使用分组提取邮件地址
emails = re.findall(r'([a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,})', text)

print(emails)  # 输出提取的邮件地址列表

在上面的示例中，([a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}) 是一个匹配邮件地址的正则表达式。其中，() 将整个邮件地址作为一个分组，使得 re.findall() 函数只返回匹配的邮件地址部分。

4. 替换文本中的字符串

re 模块还提供了替换功能，允许您使用正则表达式来替换文本中的特定字符串。以下是一个示例，演示如何将文本中的所有数字替换为 “X”：

text = "There are 123 apples and 456 oranges"

# 使用 re.sub() 函数替换文本中的数字为 "X"
new_text = re.sub(r'\d+', 'X', text)

print(new_text)  # 输出替换后的文本

在上面的示例中，re.sub(r'\d+', 'X', text) 使用正则表达式 \d+ 匹配一个或多个数字，并将其替换为 “X”。

5. 使用编译的正则表达式

在处理大量文本时，编译正则表达式可以提高匹配效率。以下是一个示例，演示如何使用编译后的正则表达式进行匹配：

pattern = re.compile(r'\bpython\b', re.IGNORECASE)

text = "Python is a popular programming language"

# 使用编译后的正则表达式进行匹配
match = pattern.search(text)

if match:
    print("Found")
else:
    print("Not found")

在上面的示例中，re.compile() 函数编译了一个不区分大小写的正则表达式，并且使用 search() 方法进行匹配。

通过掌握以上技巧，您可以更加灵活和高效地使用 Python 中的 re 模块进行正则表达式的处理。正则表达式是一项强大的技能，在处理文本和字符串时非常有用。

6. 使用预定义字符类

正则表达式中有一些预定义的字符类，可以简化匹配特定类型字符的操作。以下是一些常用的预定义字符类及其示例用法：

• \d：匹配任意数字字符。
• \w：匹配任意字母、数字或下划线字符。
• \s：匹配任意空白字符（空格、制表符、换行符等）。

text = "The code is 1234 and the password is abcd_123"

# 使用预定义字符类匹配数字和字母密码
codes = re.findall(r'\b\w+\b', text)

print(codes)  # 输出匹配的代码和密码列表

7. 使用量词

量词用于指定匹配字符或组的数量。以下是一些常用的量词及其示例用法：

• *：匹配前一个字符零次或多次。
• +：匹配前一个字符一次或多次。
• ?：匹配前一个字符零次或一次。
• {n}：匹配前一个字符恰好 n 次。
• {n,}：匹配前一个字符至少 n 次。
• {n,m}：匹配前一个字符至少 n 次，但不超过 m 次。

text = "The Python programming language is widely used for data analysis"

# 使用量词匹配至少包含两个字母的单词
words = re.findall(r'\b\w{2,}\b', text)

print(words)  # 输出匹配的单词列表

8. 使用锚点

锚点用于匹配字符串的边界，而不是实际的字符。以下是一些常用的锚点及其示例用法：

• ^：匹配字符串的开头。
• $：匹配字符串的结尾。
• \b：匹配单词的边界。

text = "Python is a great language for both beginners and experts"

# 使用锚点匹配以 Python 开头的句子
sentence = re.findall(r'^Python.*', text)

print(sentence)  # 输出匹配的句子

9. 贪婪与非贪婪匹配

在正则表达式中，量词默认是贪婪的，即它们会尽可能匹配最长的字符串。但有时候我们希望匹配最短的字符串，这时候就需要使用非贪婪匹配。在量词后面加上 ? 符号可以将其变为非贪婪匹配。

text = "Python is a powerful programming language"

# 使用贪婪匹配查找 "p" 到 "g" 之间的内容
greedy_match = re.findall(r'p.*g', text)

# 使用非贪婪匹配查找 "p" 到 "g" 之间的内容
non_greedy_match = re.findall(r'p.*?g', text)

print("贪婪匹配:", greedy_match)  # 输出贪婪匹配结果
print("非贪婪匹配:", non_greedy_match)  # 输出非贪婪匹配结果

10. 使用后向引用

后向引用允许您在正则表达式中引用先前匹配的内容。这在需要匹配重复的模式时非常有用。

text = "apple apple orange orange"

# 使用后向引用匹配重复的单词
duplicates = re.findall(r'(\b\w+\b) \1', text)

print("重复的单词:", duplicates)  # 输出匹配到的重复单词列表

11. 多行匹配

有时候我们需要匹配多行文本，而不仅仅是单行。这时可以使用 re.MULTILINE 标志来启用多行匹配模式。

text = """Python is a popular programming language.
It is used for web development, data analysis, and more.
Python has a simple syntax and is easy to learn."""

# 使用多行匹配模式匹配以大写字母开头的句子
sentences = re.findall(r'^[A-Z].*$', text, re.MULTILINE)

print("以大写字母开头的句子:", sentences)  # 输出匹配到的句子列表

12. 使用命名分组

在复杂的正则表达式中，为了增加可读性和维护性，可以使用命名分组来标识匹配的部分。

text = "John has 5 apples, Mary has 3 oranges"

# 使用命名分组提取人名和水果数量
matches = re.findall(r'(?P<name>\w+) has (?P<quantity>\d+) \w+', text)

for match in matches:
    print("Name:", match['name'], "- Quantity:", match['quantity'])

以上是一些高级技巧，可以进一步扩展您对正则表达式的应用和理解。通过不断练习和尝试，您将能够更灵活地应用正则表达式来解决各种文本处理问题。

13. 使用预搜索断言

预搜索断言允许您在匹配字符串时，指定字符串之前或之后的条件。它不会消耗匹配的字符，仅用于指定条件。

text = "apple banana orange grape"

# 使用预搜索断言匹配出包含 "apple" 之后的所有水果
result = re.findall(r'(?<=apple\s)(\w+)', text)

print("包含 'apple' 之后的水果:", result)  # 输出匹配到的水果列表

14. 使用肯定与否定预搜索断言

肯定预搜索断言 (?=...) 匹配满足条件的字符串，而否定预搜索断言 (?!) 匹配不满足条件的字符串。

text = "Python is a powerful programming language"

# 使用肯定预搜索断言匹配包含 "is" 的单词
positive_result = re.findall(r'\b\w+(?= is\b)', text)

# 使用否定预搜索断言匹配不包含 "is" 的单词
negative_result = re.findall(r'\b\w+(?! is\b)', text)

print("肯定预搜索断言:", positive_result)  # 输出匹配到的单词列表
print("否定预搜索断言:", negative_result)  # 输出匹配到的单词列表

15. 使用 re.finditer() 函数

re.finditer() 函数与 re.findall() 函数类似，但它返回一个迭代器，可以逐个访问匹配对象。

text = "Python is a powerful programming language"

# 使用 re.finditer() 函数匹配所有单词
matches_iter = re.finditer(r'\b\w+\b', text)

for match in matches_iter:
    print(match.group())  # 输出匹配到的单词

16. 使用 re.split() 函数

除了匹配和查找文本模式，re 模块还提供了 re.split() 函数，用于根据正则表达式模式拆分字符串。

text = "apple,banana,orange,grape"

# 使用 re.split() 函数根据逗号拆分字符串
fruits = re.split(r',', text)

print("拆分后的水果列表:", fruits)  # 输出拆分后的水果列表

17. 使用 re.sub() 函数的替换函数参数

re.sub() 函数的第二个参数可以是一个函数，用于处理匹配的结果后再替换。

def double(match):
    return str(int(match.group(0)) * 2)

text = "The numbers are 1, 2, 3, and 4"

# 使用替换函数参数将所有数字乘以2
new_text = re.sub(r'\d+', double, text)

print("替换后的文本:", new_text)  # 输出替换后的文本

18. 使用 re.fullmatch() 函数

re.fullmatch() 函数用于检查整个字符串是否完全匹配给定的模式。

pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}')

date1 = "2022-01-15"
date2 = "15-01-2022"

# 使用 re.fullmatch() 函数检查日期格式
match1 = pattern.fullmatch(date1)
match2 = pattern.fullmatch(date2)

if match1:
    print("日期格式正确")
else:
    print("日期格式错误")

if match2:
    print("日期格式正确")
else:
    print("日期格式错误")

19. 使用 re.IGNORECASE 标志进行不区分大小写匹配

在编译正则表达式时，可以使用 re.IGNORECASE 标志来进行不区分大小写的匹配。

pattern = re.compile(r'python', re.IGNORECASE)

text = "Python is a powerful programming language"

# 使用不区分大小写匹配模式查找 "Python"
match = pattern.search(text)

if match:
    print("Found")
else:
    print("Not found")

20. 使用 re.DEBUG 标志进行正则表达式调试

在编译正则表达式时，可以使用 re.DEBUG 标志来输出正则表达式的调试信息，以便更好地理解它的工作原理。

pattern = re.compile(r'\b\w{3}\b', re.DEBUG)

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

# 输出编译后的正则表达式调试信息
pattern.findall(text)

通过继续学习和实践这些高级的正则表达式技巧，您将能够更好地应用正则表达式来处理各种文本匹配和处理任务，提高代码的效率和可维护性。正则表达式是 Python 中强大而灵活的工具之一，对于处理字符串模式非常有用。

总结

通过本文的介绍，我们探索了 Python 中 re 模块的应用与技巧，使您能够更灵活和高效地处理正则表达式。我们从基础的模式匹配开始，介绍了如何使用 re 模块进行匹配、分组、替换等操作。随后，我们深入探讨了一些高级技巧，包括贪婪与非贪婪匹配、后向引用、多行匹配、预搜索断言等，这些技巧可以帮助您更好地处理复杂的文本处理任务。此外，我们还介绍了一些实用的函数和标志，如 re.split()、re.sub() 的替换函数参数、re.fullmatch()、re.IGNORECASE、re.DEBUG 等，使您能够更灵活地应用正则表达式解决实际问题。

掌握正则表达式是 Python 编程中非常重要的一部分，它能够帮助我们更快地处理字符串模式匹配、文本提取等任务，提高代码的效率和可维护性。通过不断学习和实践，您将能够更深入地理解和应用正则表达式，解决各种文本处理问题，提升自己在 Python 编程中的技能水平。希望本文对您有所帮助，欢迎继续探索和学习更多关于正则表达式的知识。

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~