亲爱的读者，你是否在编程过程中遇到过字符串处理难题？是否对繁琐复杂的文本匹配操作感到困扰？今天，我们就一起深入探索Python世界中的强大工具——re模块，它是Python标准库中用于处理正则表达式的利器，帮你轻松驾驭各类字符串处理任务。
re库初识
Python的re模块提供了完整的正则表达式功能。正则表达式（Regular Expression）是一种强大的文本模式匹配工具，它能高效地进行查找、替换、分割等复杂字符串操作。
在Python中，通过 import re 即可引入这一神器。
re库基础使用方法
compile()函数
首先，我们需要使用re.compile()函数将正则表达式编译为Pattern对象
基本用法
import re # 匹配一个或多个连续的数字字符 pattern = re.compile(r'\d+') # 匹配email电邮地址 email_pattern = re.compile(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', re.IGNORECASE) # 匹配任意字母数字组成的用户名（至少1个字符） username_pattern = re.compile(r'\w+') # 匹配任意URL链接 url_pattern = re.compile(r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+') # 匹配电话号码（格式如：123-456-7890 或 (123) 456-7890） phone_pattern = re.compile(r'(\d{3}[-\.\s]??\d{3}[-\.\s]??\d{4}|\(\d{3}\)\s*\d{3}[-\.\s]??\d{4})') # 匹配IPv4地址 ipv4_pattern = re.compile(r'(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)') # 匹配信用卡号（一般为16位数字，可能包含空格分隔符） credit_card_pattern = re.compile(r'\d{4}[- ]?\d{4}[- ]?\d{4}[- ]?\d{4}') # 匹配日期格式（YYYY-MM-DD） date_pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}') # 匹配颜色代码（如 #FF0000） color_code_pattern = re.compile(r'^#([A-Fa-f0-9]{6}|[A-Fa-f0-9]{3})$') # 匹配整数和小数（包括负数、正数和零） number_pattern = re.compile(r'-?\d+(\.\d+)?')
正则表达式常用规则字符
\d：在大多数正则表达式语法中（包括Python中的re模块），\d相当于[0-9]，即它会匹配任意一个十进制数字字符，相当于阿拉伯数字从0到9。+：这是一个量词，表示前面的元素（这里是\d）至少出现一次或多次。因此，\d+作为一个整体，它会匹配一个或连续的一个以上数字字符，例如 "123"、"456789" 等等。\w：匹配字母（大写或小写）、数字和下划线（等价于[a-zA-Z0-9_]）。\s：匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换行符等。.（句点）：匹配除换行符之外的任何单个字符。^：在字符串起始位置时匹配，或者在字符类[]中表示反向选择（如[^abc]匹配非 a、b、c 的字符）。$：在字符串结束位置时匹配。*：零次或多次匹配前面的元素。?：零次或一次匹配前面的元素。{m,n}：前面的元素至少出现 m 次，至多出现 n 次。|：表示“或”操作，用于匹配多个选项之一。()：用于分组和捕获子匹配项。
re.compile(pattern, flags=0) 的作用是：
- 预编译：将正则表达式转换为编译过的模式对象，提高后续匹配操作的速度。
- 复用：创建一次编译好的模式后，可以在程序的不同地方重复使用该模式进行匹配、查找、替换等操作。
- 支持标志：可以传递标志参数来改变正则表达式的默认行为，如忽略大小写、多行模式等。
match与search方法
pattern.match()方法只检测字符串开始位置是否满足匹配条件；而pattern.search()方法会搜索整个字符串以找到第一个匹配项。
match
import re text = "2023-01-01 This is a date at the start of the string." # 使用match()方法，只从字符串开始位置匹配日期格式 pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}') match_result = pattern.match(text) if match_result: print(f"Match found: {match_result.group(0)}") else: print("No match at the beginning of the string.") # 输出： # Match found: 2023-01-01
search
import re text = "The date today is 2023-01-01, let's remember it." # 使用search()方法在整个字符串中搜索日期格式 pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}') search_result = pattern.search(text) if search_result: print(f"Search found: {search_result.group(0)}") else: print("No match found in the string.") # 输出： # Search found: 2023-01-01
match/search
import re text = "This sentence does not start with a date like 2023-01-01." # match()不会找到任何匹配项，因为日期不在字符串开头 match_result = re.match(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', text) if match_result: print("Match found.") else: print("No match at the beginning using match().") # search()能找到匹配项，因为它搜索整个字符串 search_result = re.search(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', text) if search_result: print("Search found.") else: print("No match found anywhere using search().") # 输出： # No match at the beginning using match(). # Search found.
findall与finditer方法
pattern.findall()返回所有非重叠匹配结果的列表；pattern.finditer()返回一个迭代器，逐个返回Match对象。
使用findall()返回所有匹配项
import re text = "The3 quick5 brown5 fox3 jumps5 over4 the3 lazy4 dog." # 找到文本中所有的"fox" pattern = re.compile(r'\d+') matches = pattern.findall(text) print(matches) # 输出: ['3', '5', '5', '3', '5', '4', '3', '4']
使用findall()提取多个组的匹配
import re text = "John Doe, Jane Smith, Alice Johnson" # 提取所有名字和姓氏 pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)') matches = pattern.findall(text) print(matches) # 输出: [('John', 'Doe'), ('Jane', 'Smith'), ('Alice', 'Johnson')] # 返回的是元组组成的列表，每个元组代表一个匹配的结果，其中包含了括号分组的内容
使用finditer()逐个返回Match对象
import re text = "I have 3 apples and 7 bananas in 2 baskets." # 查找所有数字 pattern = re.compile(r'\d+') for match in pattern.finditer(text): print(match.group(0)) # 输出： # 3 # 7 # 2 # finditer()方法逐个返回Match对象，并可以通过group()方法获取匹配的具体内容
使用finditer()并处理复杂匹配结构
import re text = "colors: red, colors:blue; shapes: square, shapes:circle" # 匹配颜色或形状 pattern = re.compile(r'(?:colors?[:\s]+(\w+)(?:[,;\s]|$))|(?:shapes?[:\s]+(\w+)(?:[,;\s]|$))') for match in pattern.finditer(text): if match.group(1): # 如果是颜色 print(f"Color found: {match.group(1)}") elif match.group(2): # 如果是形状 print(f"Shape found: {match.group(2)}") # 输出： # Color found: red # Color found: blue # Shape found: square # Shape found: circle
进阶用法
分组与反向引用
通过圆括号可以创建子组，以便捕获和引用部分匹配内容。如re.compile(r'(\w+) (\d+)')，\1和\2分别代表第一个和第二个子组的内容。
替换文本中的部分内容
import re text = "John Doe has 3 apples and Jane Smith has 7 bananas." pattern = re.compile(r'(\w+) (\d+)') new_text = pattern.sub(r'\1 has \2 fruits', text) print(new_text) # 输出: "John Doe has 3 fruits and Jane Smith has 7 fruits." # 在这个例子中，\1 替换为第一个子组（名字），\2 替换为第二个子组（数字）
提取并重组子组
import re text = "The date is 2023-01-01, and the time is 15:30:45." pattern = re.compile(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})') match = pattern.search(text) if match: date_reformatted = f"{match.group(1)}.{match.group(2)}.{match.group(3)}" print(date_reformatted) # 输出: "2023.01.01" # 这里直接通过group()方法获取每个子组的内容，并重新组合
在搜索结果中使用子组
import re text = "Some emails are user1@exam.com, user2@apple.net, and user3@example.org." pattern = re.compile(r'([\w.%+-]+)@([\w.-]+)\.([a-z]{2,})') matches = pattern.findall(text) for email in matches: username, domain, dtype = email[0], email[1], email[2] print(f"Username: {username}, Domain: {domain}.{dtype}") # 使用子组匹配的邮箱用户名和域名 # 输出： # Username: user1, Domain: exam.com # Username: user2, Domain: apple.net # Username: user3, Domain: example.org
贪婪与懒惰匹配
*、+、?后添加?可变为非贪婪模式，尽可能少地匹配字符。
贪婪与非贪婪的 * 量词
import re text = "I love Python programming and Java programming very much!" # 贪婪模式 pattern_greedy = re.compile(r'love.*programming') match_greedy = pattern_greedy.search(text) print(match_greedy.group(0)) # 输出: 'love Python programming and Java programming' # 非贪婪模式 pattern_lazy = re.compile(r'love.*?programming') match_lazy = pattern_lazy.search(text) print(match_lazy.group(0)) # 输出: 'love Python programming'
贪婪与非贪婪的 + 量词
import re text = "The numbers are 139-626 and 123456." # 贪婪模式 pattern_greedy = re.compile(r'\d+') matches_greedy = pattern_greedy.findall(text) print(matches_greedy) # 输出: ['139', '626', '123456'] # 非贪婪模式 pattern_lazy = re.compile(r'\d+?') matches_lazy = pattern_lazy.findall(text) print(matches_lazy) # 输出: ['1', '3', '9', '6', '2', '6', '1', '2', '3', '4', '5', '6']
贪婪与非贪婪的 ? 量词
import re text = "Optional text or not?" # 贪婪模式 pattern_greedy = re.compile(r'(Optional)?.*') match_greedy = pattern_greedy.search(text) print(match_greedy.group(0)) # 输出: 'Optional text or not?' # 非贪婪模式 pattern_lazy = re.compile(r'(Optional)?.*?') match_lazy = pattern_lazy.search(text) print(match_lazy.group(0)) # 输出: 'Optional'
预定义字符集与特殊字符
\d、\D、\w、\W、\s、\S分别代表数字、非数字、单词字符、非单词字符、空白符、非空白符。
结语与讨论
正则表达式和re库的强大远不止于此，其深度和灵活性足以应对各种复杂的文本处理场景。然而，掌握好这门艺术需要不断的实践和积累，本文只是带你踏入了Python re库的门槛，但正则表达式的奥秘还等待着你进一步挖掘。实践中如果遇到“明明规则写得对，为何匹配不上？”这类疑问，不妨回看本文，或是在留言区留下你的问题，我们一同探讨解惑，让正则表达式真正成为你手中的“文本魔法棒”。
