正则表达式 #

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

• 创建一个匹配Email的正则表达式；
• 用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

# 在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配
# \d可以匹配一个数字
# \w可以匹配一个字母或数字
'00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A'；
'\d\d\d'可以匹配'010'；
'\w\w\d'可以匹配'py3'；

# .可以匹配任意字符
'py.'可以匹配'pyc'、'pyo'、'py!'等等

# *表示任意个字符（包括0个）
# +表示至少一个字符，
# ?表示0个或1个字符
# {n}表示n个字符
# {n,m}表示n-m个字符
# 一个复杂的例子：\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'
# 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

# []表示范围
[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。
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

re模块

Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能

# 由于Python的字符串本身也用\转义，所以要特别注意
s = 'ABC\\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成 'ABC\-001'

# 因此建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了
s = r'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变 'ABC\-001'

# 如何判断正则表达式是否匹配：
>>> import re
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>>>
# 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

# 正常的切分代码
>>> 'a b   c'.split(' ')
['a', 'b', '', '', 'c']
# 无法识别连续的空格，用正则表达式
>>> 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,
>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']

# 加入;
>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']

分组

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）
# ^(\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。

# 另一个例子：
>>> 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])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')
# 这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但有时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：
'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'
# 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

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：
>>> 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：
>>> 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。