正则表达式

匹配定长的字符

在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配,

用\d可以匹配一个数字.

\w可以匹配一个字母或者数字.

.可以匹配任意字符.

匹配变长的字符

要匹配变长的字符，在正则表达式中.

用*表示任意个字符（包括0个）.

用+表示至少一个字符.

用?表示0个或1个字符.

用{n}表示n个字符.

用{n,m}表示n-m个字符.

例子`\d{3}\s+\d{3,8}`

\d{3}表示匹配3个数字，例如'010'；
\s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配' '，' '等；
\d{3,8}表示3-8个数字，例如'1234567'。

综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

如果要匹配'010-12345'这样的号码呢？由于'-'是特殊字符，在正则表达式中，要用'\'转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。

精确匹配

要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：

[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；
[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等；
[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；
[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。

A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配'Python'或者'python'。

^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。

$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。

所以py也可以匹配'python'，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配'py'了。

Python 中的正则匹配式

re模块

由于Python的字符串本身也用\转义，因此使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了.下面是一个例子:

1
2
3

s = r'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# 'ABC\-001'

match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。常见的判断方法就是：

test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
    print('ok')
else:
    print('failed')

切分字符串

用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，下面是正常的切分代码：

1 2	>>> 'a b c'.split(' ') ['a', 'b', '', '', 'c']

无法识别连续的空格，下面正则表达式：

1 2	>>> re.split(r'\s+', 'a b c') ['a', 'b', 'c']

无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：

1 2	>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c d') ['a', 'b', 'c', 'd']

再加入;试试：

1
2
3

>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']
# 上面的正则表示\s,逗号,分号都至少有一个的话都可以当分隔符.

如果用户输入了一组标签，下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。

分组

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：

>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(0)
'010-12345'
>>> m.group(1)
'010'
>>> m.group(2)
'12345'

如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：

>>> t = '19:05:30'
>>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')

这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：

1	'^(0[1-9]\|1[0-2]\|[0-9])-(0[1-9]\|1[0-9]\|2[0-9]\|3[0-1]\|[0-9])$'

对于'2-30'，'4-31'这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。

贪婪匹配

最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：

1 2	>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups() ('102300', '')

由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。

必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配：

1 2	>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups() ('1023', '00')

编译

当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：

编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错；
用编译后的正则表达式去匹配字符串。

如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：

>>> import re
# 编译:
>>> re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用：
>>> re_telephone.match('010-12345').groups()
('010', '12345')
>>> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')

编译后生成Regular Expression对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143193331387014ccd1040c814dee8b2164bb4f064cff000

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