正则表达式

​ 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

​ 正则表达式和语言没有关系，他不止在Python中会使用到，在其他的开发语言中也会使用到，在在整个编程界有着举足轻重的地位。下面我们通过一个小案例来引入。

​ 当我们进行注册一个网站的时候，有时需要输入手机号，但是如果你随便输入，它会显示不符合电话号码的格式，这是怎么完成的呢？其实都是在程序后台进行了参数校验，一般情况下我们的解决方法会是什么样的呢？

手机号的特征：

  1. 必须是数字2. 手机号是11位3. 满足常见的手机号：13，15，18，19

解决代码：

while True:phone_number = input('please input your phone number ： ')if len(phone_number) == 11 \and phone_number.isdigit()\and (phone_number.startswith('13') \or phone_number.startswith('14') \or phone_number.startswith('15') \or phone_number.startswith('18')):print('手机号码合法')else:print('手机号码不合法')

但是我们如果使用了正则表达式，解决代码如下：

import re
phone_number = input('please input your phone number ： ')
if re.match('^(13|14|15|18)[0-9]{9}$',phone_number):print('手机号码合法')
else:print('手机号码不合法')

通过对比，很明显我们能分辨出来^(13|14|15|18)[0-9]{9}$就是使用了正则表达式，这样的方式更加简便，注意在Python中，是通过借助re模块来对正则表达式进行使用的。下面我们对正则表达式进行详细的介绍。

补充：正则表达式在线测试工具:http://tool.chinaz.com/regex/

字符组

# 语法格式：[字符组]
在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示

正则	说明
[0123456789]	匹配0-9中的任意一个数字，注意只匹配一个字符
[0-9]	匹配0-9中的任意一个数字，注意只匹配一个字符
[a-z]	匹配a-z的26个小写英文字母，注意只匹配一个字符
[A-Z]	匹配A-Z的26个大写英文字母，注意只匹配一个字符
[0-9a-zA-Z]	匹配大写字母和小写字母以及数字，注意只匹配一个字符

字符

元字符	说明
.	匹配除换行符以外的任意字符
\w	匹配字母或数字或下划线
\s	匹配任意的空白符
\d	匹配数字
\n	匹配一个换行符
\t	匹配一个制表符
\b	匹配一个单词的结尾
^	匹配字符串的开始
$	匹配字符串的结尾

元字符	说明
\W	匹配非字母或数字或下划线
\D	匹配非数字
\S	匹配非空白符
a|b	匹配字符a或字符b
()	匹配括号内的表达式，也表示一个组
[…]	匹配字符组中的字符
[^…]	匹配除了字符组中字符的所有字符

量词

量词	说明
*	重复零次或更多次
+	重复一次或更多次
?	重复零次或一次
{n}	重复n次
{n,}	重复n次或更多次
{n,m}	重复n次到m次

贪婪匹配和非贪婪匹配

​ 正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。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），即为尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，即匹配尽可能少的字符。

​ 例如：正则表达式ab*如果用于查找”abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词ab*?，将找到”a”。

• 常用的几个非贪婪匹配Pattern

  表达式	说明
  *?	重复任意次，但尽可能少重复
  +?	重复1次或更多次，但尽可能少重复
  ??	重复0次或1次，但尽可能少重复
  {n,m}?	重复n到m次，但尽可能少重复
  {n,}?	重复n次以上，但尽可能少重复

• .*?的用法

  . 表示是任意字符
  * 表示是重复0到无穷次
  ? 表示非贪婪模式组合在一起的意思就是取尽可能少的任意字符，但是一般情况下不会单独使用，会按照.*?x来使用，表示的含义为取前面任意长度的字符，直到字符x出现结束。
  

re模块

​ 在Python中，要想使用正则表达式，就必须借助re模块。

re模块下的常用方法

• findall()：返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里

  import reres = re.findall('a', 'eva evenon yuan')
  print(res) # 结果 : ['a', 'a']
  

• search()：函数会在字符串内查找模式匹配，只到找到第一个匹配的返回，返回的结果为一个包含匹配信息的对象，该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串，如果字符串没有匹配，则返回None。

  import reres = re.search('a', 'eva evenon yuan')
  print(res.group()) # 结果 : 'a'res1 = re.search('a', 'bbbbbbb')
  print(res1)  # None
  

• match()：与search一样，但是不同点在于只在字符串开头处匹配。

  import reres = re.match('a', 'abc').group()
  print(res)  # 'a'
  

注意：findall()的优先级匹配。

import reres = re.findall('www.(baidu|sogou).com', 'www.baidu.com')
print(res)  # ['baidu']     
# 这是由于findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可
# 通过?:来取消权限ret = re.findall('www.(?:baidu|sogou).com', 'www.baidu.com')
print(ret)  # ['www.baidu.com']

实战练习

对红牛官网的各分公司信息进行提取。

# 前提准备：保存红牛官网源代码为redbull.txt  获取方式为：右键查看源代码，复制保存即可。# 代码：
with open('redbull.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:data = f.read()title_list = re.findall('<h2>(.*?)</h2>', data)
address_list = re.findall("<p class='mapIco'>(.*?)</p>", data)
email_list = re.findall("<p class='mailIco'>(.*?)</p>", data)
phone_list = re.findall("<p class='telIco'>(.*?)</p>", data)all_list = list(zip(title_list, address_list, email_list, phone_list))for item in all_list:print("""公司：%s地址：%s邮箱：%s电话：%s""" % (item[0], item[1], item[2], item[3]))