python正则表达式学习

python 中的re 模块

正则表达式

 就个人而言，主要用它来做一些复杂字符串分析，提取想要的信息
学习原则：够用就行，需要的时候在深入

现总结如下：

正则表达式中特殊的符号：

"."  表任意字符
"^ " 表string起始
"$" 表string 结束
“*” “+” “?”  跟在字符后面表示，0个——多个， 1个——多个， 0个或者1个
*?, +?, ??  符合条件的情况下，匹配的尽可能少//限制*,+,?匹配的贪婪性
{m} 匹配此前的字符，重复m次
{m,n} m到n次，m，n可以省略

举个例子 ‘a.*b’ 表示a开始，b结束的任意字符串
a{5}  匹配连续5个a

[]  表一系列字符  [abcd] 表a，b，c，d  [^a] 表示非a
|  A|B 表示A或者B , AB为任意的正则表达式  另外|是非贪婪的如果A匹配，则不找B
(…)  这个括号的作用要结合实例才能理解， 用于提取信息

/d  [0-9]
/D  非 /d
/s  表示空字符
/S  非空字符
/w  [a-zA-Z0-9_]
/W  非 /w

一：re的几个函数

1： compile(pattern, [flags]) 
    根据正则表达式字符串 pattern 和可选的flags 生成正则表达式 对象
    
    生成正则表达式 对象（见二）
    
    其中flags有下面的定义：
    I  表示大小写忽略
    L  使一些特殊字符集，依赖于当前环境         
    M  多行模式 使 ^ $ 匹配除了string开始结束外，还匹配一行的开始和结束
    S  “.“ 匹配包括‘/n’在内的任意字符，否则 . 不包括‘/n’  
    U  Make /w, /W, /b, /B, /d, /D, /s and /S dependent on the Unicode character properties database    
    X 这个主要是表示，为了写正则表达式，更可毒，会忽略一些空格和#后面的注释
    
    其中S比较常用，
    应用形式如下
    import re
    re.compile(……,re.S)
    
2： match(pattern,string,[,flags])
    让string匹配，pattern，后面分flag同compile的参数一样
    返回MatchObject 对象（见三）
    
3： split( pattern, string[, maxsplit = 0]) 
    用pattern 把string 分开
    >>> re.split('/W+', 'Words, words, words.')
    ['Words', 'words', 'words', '']
    括号‘（）’在pattern内有特殊作用，请查手册
    
4：findall( pattern, string[, flags]) 
   比较常用，
   从string内查找不重叠的符合pattern的表达式，然后返回list列表
   
5：sub( pattern, repl, string[, count]) 
   repl可以时候字符串，也可以式函数
   当repl是字符串的时候，
   就是把string 内符合pattern的子串，用repl替换了
   
   当repl是函数的时候，对每一个在string内的，不重叠的，匹配pattern
   的子串，调用repl（substring），然后用返回值替换substring
   
   >>> re.sub(r'def/s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)/s*/(/s*/):',
   ...        r'static PyObject*/npy_/1(void)/n{',
   ...        'def myfunc():')
   'static PyObject*/npy_myfunc(void)/n{'
   
   
   >>> def dashrepl(matchobj):
   ...     if matchobj.group(0) == '-': return ' '
   ...     else: return '-'
   >>> re.sub('-{1,2}', dashrepl, 'pro----gram-files')
   'pro--gram files'
  
二：正则表达式对象 （Regular Expression Objects ）
   
    产生方式：通过 re.compile(pattern，[flags])回
    
    match( string[, pos[, endpos]]) ；返回string[pos,endpos]匹配
    pattern的MatchObject（见三）
    
    split( string[, maxsplit = 0]) 
    findall( string[, pos[, endpos]])   
    sub( repl, string[, count = 0]) 
    这几个函数和re模块内的相同，只不过是调用形式有点差别
    
    re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数，功能相同，但同一程序如果
    多次用的这些函数功能，正则表达式对象的几个函数效率高些
    
三：matchobject

    通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回
    
    该对象有如下方法和属性：
    
    方法：
    group( [group1, ...]) 
    groups( [default]) 
    groupdict( [default]) 
    start( [group]) 
    end( [group]) 
    
    说明这几个函数的最好方法，就是举个例子
    
    matchObj = re.compile(r"(?P<int>/d+)/.(/d*)")
    m = matchObj.match('3.14sss')
    #m = re.match(r"(?P<int>/d+)/.(/d*)", '3.14sss')
    
    print m.group()
    print m.group(0)
    print m.group(1)
    print m.group(2)
    print m.group(1,2)
    
    print m.group(0,1,2)
    print m.groups()
    print m.groupdict()
    
    print m.start(2)    
    print m.string
  
  输出如下：    
    3.14               
    3.14               
    3                  
    14                 
    ('3', '14')        
    ('3.14', '3', '14')
    ('3', '14')        
    {'int': '3'}       
    2                  
    3.14sss
    
    所以group() 和group(0)返回，匹配的整个表达式的字符串
    另外group(i)  就是正则表达式中用第i个“（）” 括起来的匹配内容
    ('3.14', '3', '14')最能说明问题了。

另参考网址:

 http://www.yiibai.com/python/python_reg_expressions.html

http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html