Python 正则表达式

正则表达式是一种特殊的字符序列，帮助您匹配或查找其他字符串或字符串集合，使用模式中保存的特殊语法。正则表达式也被称为regex或regexp，它是一系列定义搜索模式的字符序列。通常，这些模式被用于字符串搜索算法的“查找”或“查找和替换”操作，或用于输入验证。

在数据科学项目中，大规模文本处理需要对文本数据进行操作。正则表达式处理被许多编程语言支持，包括Python。Python的标准库有用于此目的的’re’模块。

由于re模块中定义的大多数函数都使用原始字符串（raw strings）进行操作，因此让我们首先了解什么是原始字符串。

原始字符串

正则表达式使用反斜杠字符（\）来指示特殊形式或允许使用特殊字符而不会引发其特殊含义。另一方面，Python使用相同字符作为转义字符。因此Python使用原始字符串表示法。

如果字符串在引号符号前加上r或R前缀，则该字符串变为原始字符串。因此’Hello’是一个普通字符串，而r’Hello’是一个原始字符串。

>>> normal="Hello"
>>> print (normal)
Hello
>>> raw=r"Hello"
>>> print (raw)
Hello

在正常情况下，这两者没有区别。然而，当转义字符嵌入在字符串中时，普通字符串实际上会解释转义序列，而原生字符串不会处理转义字符。

>>> normal="Hello\nWorld"
>>> print (normal)
Hello
World
>>> raw=r"Hello\nWorld"
>>> print (raw)
Hello\nWorld

在上面的例子中，当普通字符串被打印时，转义字符\n会被处理成换行符。然而，由于原生字符串运算符’r’的存在，转义字符的效果不会按照其原意进行转换。

元字符

大多数字母和字符只会匹配它们自己。然而，一些字符是特殊的元字符，它们不会匹配它们自己。元字符是具有特殊含义的字符，类似于通配符中的*符号。

下面是元字符的完整列表：

. ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )

方括号符号[和]表示您希望匹配的一组字符。字符可以单独列出，也可以通过使用“-”来表示字符范围。

\是一个转义元字符。 当紧跟着各种字符时，它形成各种特殊序列。 如果您需要匹配[或\，可以在它们之前加上一个反斜杠来删除它们的特殊含义：\\[或\\\。

以’\’开头的特殊序列代表的预定义字符集如下所示 −

Python的re模块提供了有用的函数，用于查找匹配项，搜索模式，并将匹配的字符串替换为其他字符串等等。

re.match()函数

此函数尝试在字符串的开头使用可选的标志来匹配RE模式。

这是该函数的 语法 ：

re.match(pattern, string, flags=0)

下面是参数的描述：

re.match函数在匹配成功时返回一个 match 对象，失败时返回 None 。match对象实例包含有关匹配的信息：开始和结束位置、匹配的子字符串等。

match对象的start()方法返回模式在字符串中的起始位置，end()返回结束位置。

如果找不到模式，match对象为None。

我们使用 match 对象的group(num)或groups()函数来获取匹配的表达式。

示例

import re
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj = re.match( r'Cats', line)
print (matchObj.start(), matchObj.end())
print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())

它会产生以下输出。

0 4
matchObj.group() : Cats

re.search()函数

该函数在字符串中搜索正则表达式模式的第一个匹配项，可以使用可选参数flags。

函数的语法如下：

re.search(pattern, string, flags=0)

这里是参数的描述 –

re.search函数在成功时返回一个 match 对象，失败时返回 none 。我们可以使用 match 对象的group(num)或groups()函数来获取匹配的表达式。

例子

import re
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj = re.search( r'than', line)
print (matchObj.start(), matchObj.end())
print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())

它将产生以下 输出 −

17 21
matchObj.group() : than

匹配与搜索

Python提供了两种基于正则表达式的原始操作：match只在字符串的开头检查匹配，而search在字符串的任何位置检查匹配（这是Perl的默认行为）。

示例

import re
line = "Cats are smarter than dogs";
matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)
if matchObj:
   print ("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
   print ("No match!!")
searchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I)
if searchObj:
   print ("search --> searchObj.group() : ", searchObj.group())
else:
   print ("Nothing found!!")

当上述代码被执行时，它会产生以下 输出 –

No match!!
search --> matchObj.group() : dogs

re.findall() 函数

findall() 函数返回字符串中与模式匹配的所有非重叠项，以列表形式返回字符串或元组。字符串从左到右进行扫描，匹配项按照发现的顺序返回。结果中包含空匹配项。

语法

re.findall(pattern, string, flags=0)

参数

示例

import re
string="Simple is better than complex."
obj=re.findall(r"ple", string)
print (obj)

它将产生以下 输出 –

['ple', 'ple']

以下代码使用findall()函数获取句子中的单词列表。

import re
string="Simple is better than complex."
obj=re.findall(r"\w*", string)
print (obj)

这将产生以下 输出 −

['Simple', '', 'is', '', 'better', '', 'than', '', 'complex', '', '']

re.sub()函数

使用正则表达式的最重要的re方法之一是sub。

语法

re.sub(pattern, repl, string, max=0)

此方法将字符串中与 RE 模式匹配的所有出现替换为 repl ，除非提供了 max 参数。该方法返回修改后的字符串。

示例

import re
phone = "2004-959-559 # This is Phone Number"

# Delete Python-style comments
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print ("Phone Num : ", num)

# Remove anything other than digits
num = re.sub(r'\D', "", phone)
print ("Phone Num : ", num)

它将产生以下 输出 –

Phone Num : 2004-959-559
Phone Num : 2004959559

示例

下面的示例使用sub()函数将所有出现的is替换为was单词 –

import re
string="Simple is better than complex. Complex is better than complicated."
obj=re.sub(r'is', r'was',string)
print (obj)

这将产生以下结果：-

Simple was better than complex. Complex was better than complicated.

re.compile()函数

compile()函数将正则表达式模式编译为正则表达式对象，可以使用该对象的match()、search()和其他方法进行匹配。

语法

re.compile(pattern, flags=0)

标志

这个序列-

prog = re.compile(pattern)
result = prog.match(string)

就等同于 –

result = re.match(pattern, string)

使用re.compile()并保存结果的正则表达式对象以便在单个程序中多次使用时更高效。

例子

import re
string="Simple is better than complex. Complex is better than complicated."
pattern=re.compile(r'is')
obj=pattern.match(string)
obj=pattern.search(string)
print (obj.start(), obj.end())

obj=pattern.findall(string)
print (obj)

obj=pattern.sub(r'was', string)
print (obj)

它将产生以下输出：

7 9
['is', 'is']
Simple was better than complex. Complex was better than complicated.

re.finditer() 函数

这个函数返回一个迭代器，在字符串中返回所有非重叠的匹配项的匹配对象。

语法

re.finditer(pattern, string, flags=0)

示例

import re
string="Simple is better than complex. Complex is better than
complicated."
pattern=re.compile(r'is')
iterator = pattern.finditer(string)
print (iterator )

for match in iterator:
   print(match.span())

将产生以下输出 −

(7, 9)
(39, 41)

Python正则表达式的用途

查找所有副词

findall()匹配模式的所有出现，而不仅仅是第一个出现像search()一样。例如，如果一个作家想要在一些文本中找到所有副词，他们可以使用findall()方法如下：

import re
text = "He was carefully disguised but captured quickly by police."
obj = re.findall(r"\w+ly\b", text)
print (obj)

它将产生以下输出-

['carefully', 'quickly']

查找以元音字母开头的单词

import re
text = 'Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced.'
obj=re.findall(r'\b[aeiouAEIOU]\w+', text)
print (obj)

它将产生以下输出

['Errors', 'Unless', 'explicitly']