这篇文章主要介绍Python中正则表达式是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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一、 正则表达式基础

1.1.概念介绍

正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。

其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。

它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，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。

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：

1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，

2.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。

3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

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。

贪婪模式，总是尝试匹配尽可能多的字符；

非贪婪模式则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

Python里数量词默认是贪婪的。

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. 反斜杠的问题

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"\\\\"：

第一个和第三个用于在编程语言里将第二个和第四个转义成反斜杠，

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用来匹配反斜杠\。

这样显然是非常麻烦的。

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，妈妈再也不用担心我的反斜杠问题~

二、 介绍re模块

2.1. Compile

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：

Step1：先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例。

Step2：然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）。

Step3：最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

我们新建一个re01.py来试验一下re的应用：

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串 
#导入re模块 
import re 
# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串” 
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 
match2 = pattern.match('hello world!') 
match3 = pattern.match('helloo world!') 
match4 = pattern.match('helllo world!') 
#如果match2匹配成功 
if match2: 
# 使用Match获得分组信息 
print match2.group() 
else: 
print 'match2匹配失败！' 
#如果match3匹配成功 
if match3: 
# 使用Match获得分组信息 
print match3.group() 
else: 
print 'match3匹配失败！' 
#如果match4匹配成功 
if match4: 
# 使用Match获得分组信息 
print match4.group() 
else: 
print 'match4匹配失败！'

可以看到控制台输出了匹配的三个结果：

下面来具体看看代码中的关键方法。

★ 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(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）

re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）

re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定

re.U(全拼：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

re.X(全拼：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：

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*- 
#两个等价的re匹配,匹配一个小数 
import re 
a = re.compile(r"""\d + # the integral part 
\. # the decimal point 
\d * # some fractional digits""", re.X) 
b = re.compile(r"\d+\.\d*") 
match21 = a.match('3.1415') 
match22 = a.match('33') 
match31 = b.match('3.1415') 
match32 = b.match('33') 
if match21: 
# 使用Match获得分组信息 
print match21.group() 
else: 
print u'match21不是小数' 
if match22: 
# 使用Match获得分组信息 
print match22.group() 
else: 
print u'match22不是小数' 
if match31: 
# 使用Match获得分组信息 
print match31.group() 
else: 
print u'match31不是小数' 
if match32: 
# 使用Match获得分组信息 
print match32.group() 
else: 
print u'match32不是小数'

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。

如一开始的hello实例可以简写为：

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串 
import re 
m = re.match(r'hello', 'hello world!') 
print m.group()

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：

string: 匹配时使用的文本。

re: 匹配时使用的Pattern对象。

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。

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。

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。

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：

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。

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。

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。

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。

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。

span([group])：

返回(start(group), end(group))。

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、\g引用分组，但不能使用编号0。\id与\g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。

下面来用一个py实例输出所有的内容加深理解：

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的match实例 
import re 
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符 
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P.*)', '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():", m.group() 
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'\g<2> \g<1>\g<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，也就是re.compile()返回的对象。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

pattern: 编译时用的表达式字符串。

flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。

groups: 表达式中分组的数量。

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。

可以用下面这个例子查看pattern的属性：

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的pattern实例 
import re 
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P.*)', 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.*) 
# p.flags: 16 
# p.groups: 3 
# p.groupindex: {'sign': 3}

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