Python web服务器1:正则表达式

简介: Python web服务器1:正则表达式

一、总体内容


  • 1.1、正则表达式概述
  • 1.2、re 模块
  • 1.3、匹配单个字符
  • 1.4、匹配多个字符
  • 1.5、匹配开头与结尾
  • 1.6、匹配分组
  • 1.7、re模块的高级用法
  • 1.8、python贪婪和非贪婪
  • 1.9、r 的作用


二、正则表达式概述


  • 2.1、 场景1:在一个文件中,查找出 like 开头的语句


like hello python
like c++
itheima ios
itheima php
  • 2.2、 场景二:在一个文件中,找到含有like的语句,下面是测试文件


hello like python
can you like c++
itheima ios
itheima php
  • 2.3、 场景三:在一个文件中,找到所有的图片链接


三、re 模块(match是从头匹配)


在Python中需要通过正则表达式对字符串进行匹配的时候,可以使用一个模块,名字为re

  • re模块的使用过程


# 导入re模块
import re
# 使用match方法进行匹配操作
result = re.match(r"Hello","hello IronMan")
# 如果上一步匹配到数据的话,可以使用group方法来提取数据
if result:
    print("匹配到的内容是:%s"%result.group())
else:
    print("没有匹配到内容")

提示:re.match()能够匹配出以xxx开头的字符串,match()第一个参数是匹配的规则,第二个参数是要匹配的内容


四、匹配单个字符


字符 功能
. 匹配任意一个字符(除了\n
[] 匹配[]中列举的字符
\d 匹配数字,即 0-9
\D 匹配非数字,即不是数字
\s 匹配空白,即空格 tab
\S 匹配非空白
\w 匹配单词字符,即 a-zA-Z0-9_、汉字以及其他文字
\W 匹配非单词字符
  • 示例:


import re
# 大小写h都可以的情况
ret = re.match(r"[hH]","hello Python")
print(ret.group())
# 匹配0到9第一种写法
ret = re.match(r"\dHello","6Hello Python")
print(ret.group())
# 匹配空白,即空格 tab 键
ret = re.match(r"Hello\sP","Hello Python")
print(ret.group())
# 匹配单词字符,即 a-z、A-Z、0-9、_、汉字以及其他文字
ret = re.match(r"\wHello","哈Hello Python")
print(ret.group())
  • 打印结果是:
h
6Hello
Hello P
哈Hello


五、匹配多个字符


字符 功能
* 匹配前一个字符出现0次或者无限次,即可有可无
+ 匹配前一个字符出现1次或者无限次,即至少有一次
? 匹配前一个字符出现1次或者0次,要么有一次,要么没有
{m} 匹配前一个字符出现 m 次
{m,n} 匹配前一个字符出现 m ~n 次
  • 示例:


import re
# * 匹配前一个字符出现0次或者无限次,即可有可无
result = re.match(r"\w*","Ilovebaby")
print(result.group())
# + 匹配前一个字符出现1次或者无限次,即至少有一次
result = re.match(r"H+","Hlovebaby")
print(result.group())
# ? 匹配前一个字符出现1次或者0次,要么有一次,要么没有
result = re.match(r"H?ello","Hello")
print(result.group())
# {m} 匹配前一个字符出现 m 次
result = re.match(r"H{3}ello","HHHello")
print(result.group())
# {m,n} 匹配前一个字符出现 m ~n 次
result = re.match("H{1,3}ello","HHello")
print(result.group())
  • 实战:匹配出163的邮箱地址,且@符号之前有4到20位,例如hello@163.com


import re
# 匹配出163的邮箱地址,且@符号之前有4到20位,例如`hello@163.com`
result = re.match(r"\w{4,20}@163\.com","2318162@163.com")
print(result.group())


六、匹配开头结尾



字符 功能
^ 匹配字符串开头
$ 匹配字符串结尾
  • 只要是”^”这个字符是在中括号”[]”中被使用的话就是表示字符类的否定,如果不是的话就是表示限定开头。我这里说的是直接在”[]”中使用,不包括嵌套使用。
    其实也就是说”[]”代表的是一个字符集,”^”只有在字符集中才是反向字符集的意思。
  • 如:([^/]+(/[^ ]*) : 意思是 :[^/]:除了/以外,+:至少一个字符,/[^ ]*:表示除了空格,也就是到空格就不匹配了,*:表示匹配前一个字符出现0次或者无限次,即可有可无
  • ^:参考博客


  • 6.1、在五里面判断邮箱是不完善的,我们看如下


import re
email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]
for email in email_list:
      ret = re.match(r"[\w]{4,20}@163\.com", email)
      if ret:
           print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
      else:
           print("%s 不符合要求" % email)
  • 结果如下(我们可以看到xiaoWang@163.comheihei是不符合邮箱规则的)


xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
.com.xiaowang@qq.com 不符合要求
  • 6.2、对 6.1 的完善后


import re
email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]
for email in email_list:
      ret = re.match(r"[\w]{4,20}@163\.com$", email)
      if ret:
           print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
      else:
           print("%s 不符合要求" % email)
  • 打印结果是:


xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
.com.xiaowang@qq.com 不符合要求

提示: re.match()是默认开头的,结尾要自己这是,$是以塔之前的字符结尾,开头大家也可以设置 ^,平时很少用是因为:re.match()是默认开头的

  • 遇到 普通的 ?.以及* 要用进行转义字符 \ ,如上面的 163.com中的我们要对 . 进行转义,如:163\.com


七、匹配分组


字符 功能
| 匹配左右任意一个表达式
(ab) 将括号中字符作为一个分组
\num 引用分组num匹配到的字符串
(?P<name>) 分组起别名
(?P=name) 引用别名为name分组匹配到的字符串
  • 7.1、示例 1,我们以匹配 163或者qq邮箱为例


import re
email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", "xiaowang@qq.com"]
for email in email_list:
   ret = re.match(r"[\w]{4,20}@(163|qq)\.com$", email)
   if ret:
       print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
   else:
       print("%s 不符合要求" % email)
  • 打印结果是:


xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
xiaowang@qq.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaowang@qq.com
  • 分析:我们可以看到 re.match("[\w]{4,20}@(163|qq)\.com$", email),其中(163|qq)代表可以匹配163或者qq,如果想取出来用的匹配出来的是qq还是163我们可以使用 group(num),其中 num 代表第几个括号,在正则里面你可能用很多个括号,如下


print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s 具体匹配的是:%s" % (email, ret.group(),ret.group(1)))
  • 打印结果是:


xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com 具体匹配的是:163
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
xiaowang@qq.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaowang@qq.com 具体匹配的是:qq

提示:如果你还想匹配其他的邮箱:如126等等,可以(163|162|qq)


  • 7.2、不是以5、9结尾的手机号码(11位)


import re
result = re.match(r"1\d{9}[0-46-8]]","13462902659")
if result:
     print("手机号:%s 符合规则"%result.group())
else:
     print("不符合规则的手机号")
  • 7.3、提取区号和电话号码


import re
result = re.match(r"(\d{3,4})-(\d{7,8})$","010-12345678")
if result:
    print("符合规则:%s 区号是:%s 电话号码是:%s"%(result.group(),result.group(1),result.group(2)))
else:
    print("不是符合规则的号码")
  • 打印结果是:


符合规则:010-12345678 区号是:010 电话号码是:12345678
  • 7.4、匹配出<body><html>hh</html></body>


import re
result = re.match(r"<(body)><(html)>\w*</\2></\1>","<body><html>你是标签吗</html></body>")
if result:
     print("可以匹配出结果:%s"%result.group())
else:
     print("不符合匹配的规则")
  • 结果是:


可以匹配出结果:<body><html>你是标签吗</html></body>
  • 7.5、(?P<name>)(?P=name)的使用:我们还用7.4的例子,用分组起别名来写''


import re
result = re.match(r"<(?P<p1>body)><(?P<p2>html)>\w*</(?P=p2)></(?P=p1)>","<body><html>你是标签吗</html></body>")
if result:
      print("可以匹配出结果:%s"%result.group())
else:
      print("不符合匹配的规则")

注意:注意:(?P<name>)(?P=name)中的字母P大写


八、re 模块的高级用法



  • 8.1、search
    需求:匹配出文章阅读的次数


import re
result = re.search(r"\d+","这篇作文有 299 人读过")
if result:
      print(result.group())
else:
      print("无法匹配")
  • 8.2、findall  : 找出所有匹配的内容,以 列表 的形式返回
    需求:统计出字符串中出现 love 的次数,代码如下:


import re
result = re.findall(r"love","I love you baby! Can you love me ? ")
print(result)
  • 打印结果是:


['love', 'love']
  • 8.3、sub 将匹配到的数据进行替换:   返回的是替换过的字符串
  • 需求1:将8.2匹配到的 love 替换为 like


import re
result = re.sub(r"love","like","I love you baby! Can you love me ? ")
print(result)
  • 结果是:


I like you baby! Can you like me ?
  • 需求2:将 8.1 中匹配出文章阅读的次数 +1 处理


import re
def add(temp):
   # 取出匹配的次数
   read_num_str =  temp.group()
   # 进行+1 操作
   num = int(read_num_str) + 1
   # 返回操作后的结果
   return str(num)
result = re.sub(r"\d+",add,"这篇作文有 299 人读过")
print(result)
  • 结果是:(上面的add是一个函数名字,自己可以随便写)


这篇作文有 300 人读过


提示:sub(匹配规则,参数2,要匹配的内容)

  • 参数2 (字符串):如果你写为字符串,那么将匹配到的内容将被字符串参数2替换掉,如上:需求1
  • 参数2 (函数名):如果你写为函数名,那么将匹配到的内容将会去调用函数,在函数里面处理过的内容返回,返回的内容将替换掉原来匹配到到的内容,如上:需求2


  • 8.4、split 根据匹配进行切割字符串,并返回一个列表
    需求:切割字符串 “ I,love you”


import re
ret = re.split(r",| ","I,love you")
print(ret)
  • 打印结果是:


['I', 'love', 'you']


九、python贪婪和非贪婪



  • 9.1、Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;


非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。
"*""?""+""{m,n}"后面加上 ,使 贪婪 变成 非贪婪


>>> s="This is a number 234-235-22-423"
>>> r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
>>> r.group(1)
'4-235-22-423'
>>> r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
>>> r.group(1)
'234-235-22-423'
>>>
  • 9.2、正则表达式模式中使用到 通配字,那它在从左到右的顺序求值时,会尽量“抓取”满足匹配最长字符串,在我们上面的例子里面,“.+”会从字符串的启始处抓取满足模式的最长字符,其中包括我们想得到的第一个整型字段的中的大部分,“\d+”只需一位字符就可以匹配,所以它匹配了数字“4”,而“.+”则匹配了从字符串起始到这个第一位数字4之前的所有字符。


解决方式:非贪婪操作符“?”,这个操作符可以用在"*","+","?"的后面,要求正则匹配的越少越好。


>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1)
'2'
>>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1) 
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>>
  • 9.3、练习:提取url地址


<img data-original="https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973_201611131917_small.jpg" src="https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973_201611131917_small.jpg" style="display: inline;">
  • 正则为:hhtps://.*?\.jpg


十、r 的作用


>>> mm = "c:\\a\\b\\c"
>>> mm
'c:\\a\\b\\c'
>>> print(mm)
c:\a\b\c
>>> re.match("c:\\\\",mm).group()
'c:\\'
>>> ret = re.match("c:\\\\",mm).group()
>>> print(ret)
c:\
>>> ret = re.match("c:\\\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a
>>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a
>>> ret = re.match(r"c:\a",mm).group()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
>>>

说明: Python中字符串前面加上 r 表示原生字符串,与大多数编程语言相同,正则表达式里使用""作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你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。

  • Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,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。

>>> mm = "c:\\a\\b\\c"
 >>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
 >>> print(ret)
 c:\a


解释:如果上面你不用 r,那么正则你需要写为:c:\\\\a,也就是转义,有了r,你就可以省掉了,r可以帮你自己动添加


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