正则表达式
目录
- 正则表达式
- 1. 正则表达式
- 1.1 正则表达式介绍
- 1.1.1 什么是正则表达式？
- 1.1.2 正则表达式的作用
- 1.2 正则表达式的使用
- 1.2.1 前提
- 1.2.2 使用python匹配正则表达式
- 1.2.3 正则表达式中的特殊元字符
- 1.2.4 分组
- 1.2.5 贪婪模式与非贪婪模式
- 1.3 python正则表达式使用
- 1.3.1 re函数
- 1.3.2 python中的匹配模式
- 1.1 正则表达式介绍
- 1. 正则表达式
1. 正则表达式
1.1 正则表达式介绍
1.1.1 什么是正则表达式？
- 正则表达式就是一种字符串，该字符串通过包含特殊的符号，来描述一类字符串的公共特点，进而可以使用该模式串来匹配并获取文本内容中的所有符合该特点的字符串，也可以使用该模式来对一些字符串进行匹配，观察这些字符串是否符合该模式，实现字符串的筛选等功能，用途非常广泛
1.1.2 正则表达式的作用
- 当我们需要需要对字符串进行解析来获取数据时，我们可以通过字符串定位(find)的方法，来寻找到自己所需要的信息或者缩减寻找信息的范围，但是面对情况复杂的字符串信息，可能需要设置多种条件来一一判断；情况越复杂，条件分支就会增长的极快，所以使用常规的字符串定位，然后进行判断的方法显然就不合适了；特别是在网络爬虫爬取的数据分析中，面对大量的字符数据要靠着自己来设置条件判断显然是非常困难的，所以我们需要使用正则表达式来进行字符串的匹配，从而实现我们想要的功能
1.2 正则表达式的使用
1.2.1 前提
（1）选用示例语言
- 为了方便，本文使用python作为正则表达式的使用示例，其实绝大部分主流语言都会支持正则表达式，使用过程也几乎相同，只是不同语言有着不同的语法表示而已
（2）文本的获取
- 使用
requests库来获取B站首页html页面,将其写入到文本中，避免每次测试都需要动用网络资源immport requests # 将html页面写入到文本 with open("data.html","w",encoding="utf-8") as html: response = requests.get("https://www.bilibili.com/") html.write(response.text) # 读取文本内容 text = ‘‘ with open("data.html",‘r‘,encoding="utf-8") as html: text = html.read()
（3）正则表达式的效果查看
- 学习过程中可以使用网站：regex101,来查看匹配效果：
- 上面为正则表达式，下面为文本内容，右侧为匹配的详细信息
1.2.2 使用python匹配正则表达式
（1）re库
- 导入
re（regular expression）库import re
（2）re.Pattern类
- 该类为re库中的一个类，通过传入正则表达式构造该对象，用于去寻找匹配的字符串
pattern = re.compile(r"正则表达式") - 通常使用 r"字符串"来表示这是一个原始字符串，即不对一些特殊字符，如"\","\t"等进行转义，一下为两者区别的示例：
>>> str = "this is a string.\n \tand this is the second line." >>> print(str) this is a string. and this is the second line. >>> str = r"this is a string.\n \tand this is the second line." >>> print(str) this is a string.\n \tand this is the second line.
（3）pattern.finall(文本内容)
- 该方法为pattern对象的方法，用于依据正则表达式在匹配传入文本中的所有内容，将符合规则的字符串存入列表中，最后返回该列表
re.compile(r"哔哩哔哩") strList = patern.findall(text) print(strList)结果:
<class ‘list‘> [‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩 哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔 哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘]
1.2.3 正则表达式中的特殊元字符
正则表达式的特殊字符包括：. * + ? \ [ ] ^ $ { } | ( )
（1）任意字符.
.表示要匹配除了换行符之外的任何单个字符- 比如下面：
- 比如下面：
- python示例：
pattern = re.compile(r‘.哩.哩‘) strList = pattern.findall(text) print(strList)结果:
[‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩 哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔 哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘, ‘哔哩哔哩‘] - 可以设置字符匹配模式为
DOTALL模式来使得.匹配换行符content = ‘‘‘ <div class="el"> <p class="t1"> <span> <a>Python开发工程师</a> </span> </p> <span class="t2">南京</span> <span class="t3">1.5-2万/月</span> </div> <div class="el"> <p class="t1"> <span> <a>java开发工程师</a> </span> </p> <span class="t2">苏州</span> <span class="t3">1.5-2/月</span> </div> ‘‘‘ pattern = re.compile(r‘class=\"t1\">.*?<a>(.*?)</a>‘, re.DOTALL) print(pattern.findall()) [Python开发工程师, java开发工程师]
（2）任意个数字符*
*表示匹配前面子表达式任意次- 比如：
- 该处
*表示匹配前面"哔哩"任意次，即寻找"哔哩"+"哩"*n(n>=0)这种字符串
- 该处
- 再比如：
- 该处
.匹配任意字符，*匹配前面任意字符的任意重复字符串，故匹配的字符串为全文
- 该处
- 再比如：
- 该表达式表示匹配
"番"+"组"*n（n>=0）这种形式的字符串
- 该表达式表示匹配
- 比如：
（2）存在或多个字符+
+表示匹配前面的子表达式1次或者多次，不包括0次- 比如：
- 该表达式表示匹配
"番"+"组"*n（n>=1）这种形式的字符串
- 该表达式表示匹配
- 比如：
（3）非确定字符是否存在?
?表示匹配前面的子表达式0或1次- 比如：
- 比如：
（4）指定字符出现次数{m,n}
{m,n}表示匹配前面的子表达式m至n次，它会以最大匹配次数来进行匹配{m,}表示匹配前面的子表达式至少m次，它会以最大匹配次数来进行匹配{m}表示匹配前面的子表达式m次，它只会匹配m次，即时后面还有可匹配的- 比如：
- 再比如：
- 再比如：
- 比如：
（5）指定字符范围[]
[abcd]表示该字符只要符合为括号中的一项即可[m-n]表示在m至n的范围内都符合该规则- 特殊字符在
[]中不再表示其特殊含义，但是\依旧会有转义作用- 比如：
- 比如：
- 如果在方括号中使用
^,表示匹配不是括号中的字符- 比如：
- 比如：
（6）开头^
- 表示匹配文本的起始位置
- 如果是单行模式 ，表示匹配整个文本的开头位置。
- 比如：
text = """PS E:\PythonStudy> python -u "e:\PythonStudy\regexp\reglearn.py" [‘Alice‘, ‘Bob‘] PS E:\PythonStudy> python -u "e:\PythonStudy\regexp\reglearn.py" [‘Alice‘, ‘Bob‘, ‘大卫‘] PS E:\PythonStudy> python -u "e:\PythonStudy\regexp\reglearn.py" [‘Alice‘, ‘Bob‘] """ pattern = re.compile(r‘^P.*?>‘) strList = pattern.findall(text) print(strList) [‘PS E:\\PythonStudy>‘]
如果是多行模式 ，表示匹配文本每行的开头位置
- 比如：
pattern = re.compile(r‘^P.*>‘,re.MULTILINE) strList = pattern.findall(text) print(strList) [‘PS E:\\PythonStudy>‘, ‘PS E:\\PythonStudy>‘, ‘PS E:\\PythonStudy>‘]- 通过传入
re.MUTILINE或者re.M构建pattern对象，实现多行匹配模式
- 通过传入
- 比如：
（7）结尾$
- 表示匹配文本的结束位置
- 如果是单行模式，表示匹配整个文本的结尾位置
-
text = """Alice say : <== privateKey Bob say : ==> publicKey """ pattern = re.compile(r‘\S*$‘) strList = pattern.findall(text) print(strList) [‘publicKey‘, ‘‘, ‘‘]
-
- 如果是多行模式，表示匹配文本每行的结尾位置
-
pattern = re.compile(r‘\S*$‘,re.M) strList = pattern.findall(text) print(strList) [‘privateKey‘, ‘‘, ‘publicKey‘, ‘‘, ‘‘]
-
（8）其中之一|
- 表示匹配前者或者后者，必须符合其中一个标准
- 比如
- 比如
（9）转义\
- 对特殊字符进行转义，用于将特殊字符看做普通字符，参与匹配过程
- 匹配某种字符类型：
模式 含义 \w 匹配数字字母下划线等价于[ a-zA-Z0-9 ]，缺省情况下也包括Unicode文字字符，可以指定为只包括Ascll字符 \W 匹配非数字字母下划线,等价于[ ^a-zA-Z0-9 ] \s 匹配任意空白字符，等价于 [ \t\n\r\f ]（tab,换行，空格） \S 匹配任意非空字符，等价于[ ^\t\n\r\f] \d 匹配任意数字，等价于 [0-9]。 \D 匹配任意非数字,等价于[ ^0-9 ] \A 匹配字符串开始 \Z 匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。 \z 匹配字符串结束 \G 匹配最后匹配完成的位置。 \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， ‘er\b‘ 可以匹配"never" 中的 ‘er‘，但不能匹配 "verb" 中的 ‘er‘。 \B 匹配非单词边界。‘er\B‘ 能匹配 "verb" 中的 ‘er‘，但不能匹配 "never" 中的 ‘er‘。 \n, \t, \f，\v 匹配一个换行符,等价于 \x0a 和 \cJ；匹配一个制表符, 等价于 \x09 和 \cI；等；匹配一个换页符，等价于 \x0c 和 \cL；匹配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK \num 匹配 num，其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如，‘(.)\1‘ 匹配两个连续的相同字符
- 对于\w，如果不指定风格，则会包含unicode编码字符
- 比如：
text = """ Alice Bob 大卫 """ pattern = re.compile(r‘\w{2,5}‘) strList = pattern.findall(text) print(strList)//[‘Alice‘, ‘Bob‘, ‘大卫‘] - 可以使用指定方式re.A,或则re.ASCII指定匹配模式为字符只包含ascii码的字符
pattern = re.compile(r‘\w{2,5}‘,re.A) strList = pattern.findall(text) print(strList)//[‘Alice‘, ‘Bob‘]
- 比如：
1.2.4 分组
（1）分组介绍
- 当通过正则表达式寻找匹配字符串时，可以通过加入
()的方式来对结果进行分组，从而获取匹配字符串中的有效信息
（2）分组的使用
- python代码示例：
text = """ 2020-4-13 22:04:27 Alice : hello,world. 2020-4-13 22:04:32 Bob : nice to meet you. """ # 使用分组 pattern = re.compile(r‘(\w*)\s:\s(.*).‘,re.M) strList = pattern.findall(text) print(strList) # 不使用分组 pattern = re.compile(r‘\w*\s:\s.*.‘,re.M) strList = pattern.findall(text) print(strList)结果：
[(‘Alice‘, ‘hello,world‘), (‘Bob‘, ‘nice to meet you‘)] [‘Alice : hello,world.‘, ‘Bob : nice to meet you.‘] - 通过使用
()将所需要的信息分离出来，最终会以元素为元组的列表作为返回结果
1.2.5 贪婪模式与非贪婪模式
（1）贪婪模式
- 贪婪模式是指在匹配时会尽可能的多匹配，当匹配的字符串已经符合要求时，如果后面的字符串依旧符合要求，则会继续进行匹配，知道后面的字符串不符合规则
- 比如：
- 在寻找
""pic":xxxxx.jpg"时，即时到第3行就已经匹配完成了，在该模式下，依旧会进行匹配，直至找到最后一个.jpg
- 在寻找
- 比如：
+，*都为贪婪模式，会尽可能地去匹配
（2）非贪婪模式
- 该模式匹配到第一个符合表达式规则的字符串就会停止
- 通过在
+，*，{}后面加上?来使之以非贪婪模式匹配,只要满足第一次符合规则的情况就可以- 比如：
- 在寻找到第一个符合表达式就停止，输出匹配字符串，再继续检测
- 再比如：
- 本来结果应该是111，111,1，加入？之后只要有一个1即符合表达式，所以结果为1,1,1,1,1,1,1
- 比如：
1.3 python正则表达式使用
1.3.1 re函数
（1）re.match(pattern, string, flags=0)
- 该方法只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回 None;如果匹配成功返回match对象
- 通过group方法来获得结果
text = """http:www.pics.com/cat.jpg http:www.imgs.com/dog.png http:www.imgs.com/doge.png http:www.pics.com/bird.gif http:www.pics.com/horse.jpeg """ pattern = ‘http.*\.(.*)\.com.*(\S*\.\S*)‘ print(re.match(pattern, text).group(0)) print(re.match(pattern, text).group(1)) print(re.match(pattern, text).group(2)) print(re.match(pattern, text).group()) http:www.pics.com/cat.jpg pics .jpg http:www.pics.com/cat.jpg
（2）re.search(pattern, string, flags=0)
- re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
（3）re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
- re.sub用于替换字符串中的匹配项
- repl : 替换的字符串，也可为一个函数
- count : 模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配
- 该方法返回一个新的被替换的字符串，源字符串不受影响
- 示例：
print(re.sub(pattern,"哈哈",text)) 哈哈:www.pics.com/cat.jpg 哈哈:www.imgs.com/dog.png 哈哈:www.imgs.com/doge.png 哈哈:www.pics.com/bird.gif 哈哈:www.pics.com/horse.jpeg
（4）re.compile(pattern[, flags])
- compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，提供match()和search() 这两个函数使用
- Pattern对象拥有re中的函数方法，即re.函数的Pattern参数为本身
- 例：
pattern = re.compile(r‘pics.*/(\S+).*‘) print(re.sub(pattern,"哈哈",text)) print(pattern.sub("哈哈",text)) # 两者效果相同 - python源码：
# 这是re.search方法，其它类似 def search(pattern, string, flags=0): """Scan through string looking for a match to the pattern, returning a Match object, or None if no match was found.""" return _compile(pattern, flags).search(string)- re.中的匹配函数全部为套娃方法，即先构造Pattern对象，再利用该对象的方法完成其功能
（5）re.findall(string[, pos[, endpos]])
- 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
（6）re.finditer(pattern, string, flags=0)
- 和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串的
match对象，并把它们作为一个迭代器返回 - 示例
pattern = re.compile(r‘pics.*/(\S+).*‘) for match in pattern.finditer(text): print(match.group(1)) cat.jpg bird.gif horse.jpeg
（7）re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
- split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下
pattern = re.compile(r‘/‘) print(pattern.split(text)) [‘http:www.pics.com‘, ‘cat.jpg\nhttp:www.imgs.com‘, ‘dog.png\nhttp:www.imgs.com‘, ‘doge.png\nhttp:www.pics.com‘, ‘bird.gif\nhttp:www.pics.com‘, ‘horse.jpeg\n‘]
1.3.2 python中的匹配模式
（1）python中的正则表达式匹配模式
- 源码
class RegexFlag(enum.IntFlag): ASCII = sre_compile.SRE_FLAG_ASCII # assume ascii "locale" 指定字符集为ascii码 IGNORECASE = sre_compile.SRE_FLAG_IGNORECASE # ignore case 忽略大小写 LOCALE = sre_compile.SRE_FLAG_LOCALE # assume current 8-bit locale UNICODE = sre_compile.SRE_FLAG_UNICODE # assume unicode "locale" 根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B MULTILINE = sre_compile.SRE_FLAG_MULTILINE # make anchors look for newline 多行匹配 DOTALL = sre_compile.SRE_FLAG_DOTALL # make dot match newline 使 . 匹配包括换行在内的所有字符 VERBOSE = sre_compile.SRE_FLAG_VERBOSE # ignore whitespace and comments 这个选项忽略规则表达式中的空白和注释，并允许使用 ’#’ 来引导一个注释。这样可以让你把规则写得更美观些 A = ASCII I = IGNORECASE L = LOCALE U = UNICODE M = MULTILINE S = DOTALL X = VERBOSE # sre extensions (experimental, don‘t rely on these) TEMPLATE = sre_compile.SRE_FLAG_TEMPLATE # disable backtracking T = TEMPLATE DEBUG = sre_compile.SRE_FLAG_DEBUG # dump pattern after compilation
原文地址：https://www.cnblogs.com/nishoushun/p/12695144.html
时间： 2024-11-06 03:51:20