re模块

在Python中，通过内置的re模块提供对正则表达式的支持。正则表达式会被编译成一系列的字节码，然后由通过C编写的正则表达式引擎进行执行。该引擎自从Python1.6被内置以来，近20年时间未有发生过变化

re模块支持下面的正则语法：

"."      
"^"      
"$" 
"*"     
"+"      
"?"      
*?,+?,?? 
{m,n}    
{m,n}?   
"\\"     
[]      
"|"      
(...)    
(?aiLmsux)
(?:...)  
(?P<name>...) 
(?P=name)     
(?#...)  
(?=...) 
(?!...) 
(?<=...) 
(?<!...) 
(?(id/name)yes|no)

提供了下面的方法进行字符串的查找、替换和分割等各种处理操作

方法	描述	返回值
compile(pattern[, flags])	根据包含正则表达式的字符串创建模式对象	re对象
search(pattern, string[, flags])	在字符串中查找	第一个匹配到的对象或者None
match(pattern, string[, flags])	在字符串的开始处匹配模式	在字符串开头匹配到的对象或者None
split(pattern, string[, maxsplit=0,flags])	根据模式的匹配项来分割字符串	分割后的字符串列表
findall(pattern, string,flags)	列出字符串中模式的所有匹配项	所有匹配到的字符串列表
sub(pat,repl, string[,count=0,flags])	将字符串中所有的pat的匹配项用repl替换	完成替换后的新字符串
finditer(pattern, string,flags)	将所有匹配到的项生成一个迭代器	所有匹配到的字符串组合成的迭代器
subn(pat,repl, string[,count=0,flags])	在替换字符串后，同时报告替换的次数	完成替换后的新字符串及替换次数
escape（string）	将字符串中所有特殊正则表达式字符串转义	转义后的字符串
purge(pattern)	清空正则表达式
template(pattern[,flags])	编译一个匹配模板	模式对象
fullmatch(pattern, string[, flags])	match方法的全字符串匹配版本	类似match的返回值

反斜杠的困扰：\

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用\作为转义字符，这可能造成反斜杠困扰。假如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\\\\。前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，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。为了方便我们使用个，Python提供了原生字符串的功能，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"可以直接写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

compile(pattern, flags=0)

这个方法是re模块的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern模式对象，可以实现更高效率的匹配。第二个参数flag是匹配模式。

使用compile()完成一次转换后，再次使用该匹配模式的时候就不用进行转换了。经过compile()转换的正则表达式对象也能使用普通的re方法。其用法如下：

import re
pat = re.compile(r"abc")
pat.match("abc123")
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='abc'>

经过compile()方法编译过后的返回值是个re对象，它可以调用match()、search()、findall()等其他方法,但其他方法不能调用compile()方法。实际上，match()和search()等方法在使用前，Python内部帮你进行了compile的步骤。

re.match(r"abc","abc123").compile()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
    re.match(r"abc","abc123").compile()
AttributeError: '_sre.SRE_Match' object has no attribute 'compile'

match(pattern, string, flags=0)

match()方法会在给定字符串的开头进行匹配，如果匹配不成功则返回None，匹配成功返回一个匹配对象，这个对象有个group()方法，可以将匹配到的字符串给出。

ret = re.match(r"abc","ab1c123")
print(ret)
None
re.match(r"abc","abc123")
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='abc'>
obj = re.match(r"abc","abc123")
obj.group()
'abc'

search(pattern, string, flags=0)

在文本内查找，返回第一个匹配到的字符串。它的返回值类型和使用方法与match()是一样的，唯一的区别就是查找的位置不用固定在文本的开头。

obj = re.search(r"abc","123abc456abc789")
obj
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='abc'>
obj.group()
'abc'
obj.start()
3
obj.end()
6
obj.span()
(3, 6)

findall(pattern, string, flags=0)

作为re模块的三大搜索函数之一，findall()和match()、search()的不同之处在于，前两者都是单值匹配，找到一个就忽略后面，直接返回不再查找了。而findall是全文查找，它的返回值是一个匹配到的字符串的列表。这个列表没有group()方法，没有start、end、span，更不是一个匹配对象，仅仅是个列表！如果一项都没有匹配到那么返回一个空列表。

obj = re.findall(r"abc","123abc456abc789")
obj
['abc', 'abc']
obj.group()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#37>", line 1, in <module>
    obj.group()
AttributeError: 'list' object has no attribute 'group'
obj = re.findall(r"ABC","123abc456abc789")
print(obj)
[]

split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

re模块的split()方法和字符串的split()方法很相似，都是利用特定的字符去分割字符串。但是re模块的split()可以使用正则表达式，因此更灵活，更强大，而且还有“杀手锏” 。

s = "8+7*5+6/3"
import re
a_list = re.split(r"[\+\-\*\/]",s)
a_list
['8', '7', '5', '6', '3']

split有个参数maxsplit，用于指定分割的次数：

a_list = re.split(r"[\+\-\*\/]",s,maxsplit= 2)
a_list
['8', '7', '5+6/3']

sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

sub()方法类似字符串的replace()方法，用指定的内容替换匹配到的字符，可以指定替换次数。

s = "i am jack! i am nine years old ! i like swiming!"
import re
s = re.sub(r"i","I",s)
s
'I am jack! I am nIne years old ! I lIke swImIng!'

分组功能

Python的re模块有一个分组功能。所谓的分组就是去已经匹配到的内容里面再筛选出需要的内容，相当于二次过滤。实现分组靠圆括号()，而获取分组的内容靠的是group()、groups()和groupdict()方法，其实前面我们已经展示过。re模块里的几个重要方法在分组上，有不同的表现形式，需要区别对待。

例一：match()方法，不分组时的情况：

import re
origin = "hasdfi123123safd"
# 不分组时的情况
r = re.match("h\w+", origin)
print(r.group())         # 获取匹配到的整体结果
print(r.groups())        # 获取模型中匹配到的分组结果元组
print(r.groupdict())     # 获取模型中匹配到的分组中所有key的字典

结果：
hasdfi123123safd
()
{}

例二：match()方法，有分组的情况（注意圆括号！）

import re
origin = "hasdfi123123safd123"
# 有分组
r = re.match("h(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
print(r.group())  # 获取匹配到的整体结果
print(r.group(1))  # 获取匹配到的分组1的结果
print(r.group(2))  # 获取匹配到的分组2的结果
print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果元组
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组中所有key的字典

执行结果：
hasdfi123123safd123
asdfi123123safd12
3
('asdfi123123safd12', '3')
{'name': '3'}

例三，search()方法，有分组的情况：

import re
origin = "sdfi1ha23123safd123"      # 注意这里对匹配对象做了下调整
# 有分组
r = re.search("h(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
print(r.group())  
print(r.group(0))  
print(r.group(1))  
print(r.group(2))
print(r.groups())  
print(r.groupdict()) 

执行结果：
ha23123safd123
ha23123safd123
a23123safd12
3
('a23123safd12', '3')
{'name': '3'}

例四，findall()方法，没有分组的情况：

import re
origin = "has something have do"
# 无分组
r = re.findall("h\w+", origin)
print(r)

执行结果：
['has', 'hing', 'have']
# 一切看起来没什么不一样

例五，findall()方法，有一个分组的情况：

import re
origin = "has something have do"
# 一个分组
r = re.findall("h(\w+)", origin)
print(r)

执行结果：
['as', 'ing', 'ave']

例六，findall()方法，有两个以上分组的情况：

import re
origin = "hasabcd something haveabcd do"    # 字符串调整了一下
# 两个分组
r = re.findall("h(\w+)a(bc)d", origin)
print(r)

运行结果：
[('as', 'bc'), ('ave', 'bc')]

如何拆分含有多种分隔符的字符串

我们要把某字符串依据分隔符号拆分不同的字段，该字符串包含多种不同的分隔符，例如:
s = 'ab;cd|efg|hi|hi,jkl\topq;str,ubw\asyd'
其中<,>,<;>,<|>,<\t> 都是分隔符号,如何处理？

第一种方法，可以连续使用str.split()方法，每次处理一种分割符号

def mySplit(s,ds):
    res = [s]
    for d in ds:
        t = []
        list(map(lambda x:t.extend(x.split(d)),res))
        res = t
    return res
s = 'ab;cd|efg|hi|hi,jkl\topq;str,ubw\x07syd'
print(mySplit(s,',;|\t'))

如果出现连续的分割符号，会出现空字符的情况，这时候如果我们想去掉空字符串。
return [x for x in res if x]
用列表推导式可以完成这个需求。

第二种方法，使用正则表达式的re.split()方法，一次性拆分字符串

import re
re.split(r'[,;\t|]+',s)

某软件要求，从网络抓取各个城市气温信息，并依次显示
北京:15-17
天津:17-22
长春:12-18
如果一次抓取所有城市天气再显示，显示第一个城市气温时，有很高的延迟，并且浪费存储空间，我们期望以用时访问的策略，并且能把所有城市气温封装到一个对象里，可用for语句进行迭代，如何解决？

import requests

def getWeather(city):
    r = requests.get('http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city='+city)
    data = r.json()['data']['forecast'][0]
    return '%s:%s,%s'%(city,data['low'],data['high'])

print(getWeather('北京'))

如何调整字符串中文本的格式

日期格式为'yyyy-mm-dd':

image.png

我们想把其中日期改为美国日期的格式'mm/dd/yyyy'
'2016-05-23'=>'05/23/2016',应该如何处理？

import re
re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})',r'\2/\3/\1',file)

re.sub('(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})',r'\g<month>/\g<day>/\g<year>',file)