http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/25909899
Python除了 str 对象自带的一些方法外，re文字处理能力也很强大。
正则表达式元字符说明
导入和查看正则表达式模块
import re
查看正则表达式模块方法
dir(re)
[‘DEBUG’, ‘DOTALL’, ‘I’, ‘IGNORECASE’, ‘L’, ‘LOCALE’, ‘M’, ‘MULTILINE’, ‘S’, ‘Scanner’, ‘T’,’TEMPLATE’, ‘U’, ‘UNICODE’, ‘VERBOSE’, ‘X’, ‘_MAXCACHE’, ‘all‘, ‘builtins‘, ‘doc‘,’file‘, ‘name‘, ‘package‘, ‘version‘, ‘_alphanum’, ‘_cache’, ‘_cache_repl’,’_compile’, ‘_compile_repl’, ‘_expand’, ‘_pattern_type’, ‘_pickle’, ‘_subx’, ‘compile’,’copy_reg’, ‘error’, ‘escape’, ‘findall’, ‘finditer’, ‘match’, ‘purge’, ‘search’, ‘split’,’sre_compile’, ‘sre_parse’, ‘sub’, ‘subn’, ‘sys’, ‘template’]
提示：
1. 当我们不会用模块方法的时候用help
2. py2中pattern中的字符串要和string的编码一致，不然会找不到，这个经常出现。
正则表达式中使用原始字符串
Raw string notation (r"text") keeps regular expressions sane. Without it,every backslash ('\') in a regular expression would have to be prefixed withanother one to escape it.
正则表达式语法
基本规则
‘[‘ ‘]’ 字符集合设定符
由一对方括号括起来的字符，表明一个字符集合，能够匹配包含在其中的任意一个字符。比如 [abc123]，表明字符’a’ ‘b’ ‘c’ ‘1’ ‘2’ ‘3’都符合它的要求。可以被匹配。
在’[‘ ‘]’中还可以通过 ’-‘ 减号来指定一个字符集合的范围，比如可以用[a-zA-Z]来指定所以英文字母的大小写，不可以把大小的顺序颠倒了。
如果在’[‘ ‘]’里面的开头写一个 ‘^’ 号，则表示取非，即在括号里的字符都不匹配。如[^a-zA-Z]表明不匹配所有英文字母。但是如果 ‘^’不在开头，则它就不再是表示取非，而表示其本身，如[a-z^A-Z]表明匹配所有的英文字母和字符’^’。
‘|’ 或规则
将两个规则并列起来，以‘|’连接，表示只要满足其中之一就可以匹配。比如
[a-zA-Z]|[0-9] 表示满足数字或字母就可以匹配，这个规则等价于 [a-zA-Z0-9]
’|’要注意两点：
第一， 它在’[‘ ‘]’之中不再表示或，而表示他本身的字符。如果要在’[‘ ‘]’外面表示一个’|’字符，必须用反斜杠引导，即 ’\|’ ;
第二， 它的有效范围是它两边的整条规则，比如‘dog|cat’匹配的是‘dog’和’cat’，而不是’g’和’c’。如果想限定它的有效范围，必需使用一个无捕获组 ‘(?: )’包起来。比如要匹配 ‘I have a dog’或’I have a cat’，需要写成r’I have a (?:dog|cat)’ ，而不能写成 r’I have a dog|cat’，其中dog和cat是字符串，不能是变量。
例:
s = ‘I have a dog , I have a cat’
re.findall( r’I have a (?:dog|cat)’ , s )
[‘I have a dog’, ‘I have a cat’] #正如我们所要的
下面再看看不用无捕获组会是什么后果：
re.findall( r’I have a dog|cat’ , s )
[‘I have a dog’, ‘cat’] #它将’I have a dog’ 和’cat’当成两个规则了
至于无捕获组的使用，后面将仔细说明。这里先跳过。
‘.’ 匹配所有字符匹配除换行符’\n’外的所有字符
如果使用了=re.S选项，匹配包括’\n’的所有字符。
例：
s=’123 \n456 \n789’
findall(r‘.+’,s)
[‘123’, ‘456’, ‘789’]
re.findall(r‘.+’ , s , re.S)
[‘123\n456\n789’]
‘^’和’$’ 匹配字符串开头和结尾
注意’^’不能在‘[ ]’中，否则请看上面的’[‘ ‘]’说明。在多行模式下，它们可以匹配每一行的行首和行尾。具体请看后面compile函数说明的’M’选项部分
‘\A’ 匹配字符串开头
匹配字符串的开头。它和’^’的区别是，’\A’只匹配整个字符串的开头（相当于单行模式），即使在’M’模式下，它也不会匹配其它行的行首。
‘\Z’ 匹配字符串结尾
匹配字符串的结尾。它和’$’的区别是，’\Z’只匹配整个字符串的结尾，即使在’M’模式下，它也不会匹配其它各行的行尾。
例：
s= ‘12 34\n56 78\n90’
re.findall( r’^\d+’ , s , re.M ) #匹配位于行首的数字
[‘12’, ‘56’, ‘90’]
re.findall( r’\A\d+’, s , re.M ) #匹配位于字符串开头的数字
[‘12’]
re.findall( r’\d+$’ , s , re.M ) #匹配位于行尾的数字
[‘34’, ‘78’, ‘90’]
re.findall( r’\d+\Z’ , s , re.M ) #匹配位于字符串尾的数字
[‘90’]
‘\d’ 匹配数字
’\d’表示匹配一个数字，即等价于[0-9]
‘\D’ 匹配非数字
匹配一个非数字的字符，等价于[^0-9]
‘\w’ 匹配字母和数字
匹配所有的英文字母和数字，即等价于[a-zA-Z0-9]。
‘\W’ 匹配非英文字母和数字
即’\w’的补集，等价于[^a-zA-Z0-9]。
‘\s’ 匹配间隔符
即匹配空格符、制表符、回车符等表示分隔意义的字符，它等价于[ \t\r\n\f\v]。（注意最前面有个空格)
‘\S’ 匹配非间隔符
即间隔符的补集，等价于[^ \t\r\n\f\v]
‘\b’ 匹配单词边界(相当于前向界定和后向界定)
它匹配一个单词的边界，比如空格等，不过它是一个‘0’长度字符，它匹配完的字符串不会包括那个分界的字符。而如果用’\s’来匹配的话，则匹配出的字符串中会包含那个分界符。
例：
s = ‘abc abcde bc bcd’
re.findall( r’\bbc\b’ , s ) #匹配一个单独的单词 ‘bc’ ，而当它是其它单词的一部分的时候不匹配
[‘bc’] ＃只找到了那个单独的’bc’
re.findall( r’\sbc\s’ , s ) ＃匹配一个单独的单词 ‘bc’
[’ bc ‘] #只找到那个单独的’bc’，不过注意前后有两个空格，可能有点看不清楚
‘\B’ 匹配非边界
和’\b’相反，它只匹配非边界的字符。它同样是个0长度字符。
re.findall( r’\Bbc\w+’ , s ) #匹配包含’bc’但不以’bc’为开头的单词
[‘bcde’] #成功匹配了’abcde’中的’bcde’，而没有匹配’bcd’
精确匹配和最小匹配
Python正则式还可以精确指定匹配的次数 ：
1. ‘{m}’ 精确匹配m次; ‘{m,n}’ 匹配最少m次，最多n次。(n>m)
2. 如果你只想指定一个最少次数或只指定一个最多次数，你可以把另外一个参数空起来。比如你想指定最少3次，可以写成 {3,} （注意那个逗号），同样如果只想指定最大为5次，可以写成{，5}，也可以写成{0,5}。
例 寻找下面字符串中
a：3位数
b: 2位数到4位数
c: 5位数以上的数
d: 4位数以下的数
>>> s= ‘ 1 22 333 4444 55555 666666 ‘>>> re.findall( r’\b\d{3}\b’ , s ) # a：3位数
['333']
>>> re.findall( r’\b\d{2,4}\b’ , s ) # b: 2位数到4位数
['22', '333', '4444']
>>> re.findall( r’\b\d{5,}\b’, s ) # c: 5位数以上的数
['55555', '666666']
>>> re.findall( r’\b\d{1,4}\b’ , s ) # 4位数以下的数
['1', '22', '333', '4444']
数量词的贪婪模式与非贪婪模式 ‘*?’ ‘+?’ ‘??’ 最小匹配
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），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试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"。[python正则表达式]
‘*’ ‘+’ ‘?’通常都是尽可能多的匹配字符。有时候我们希望它尽可能少的匹配。比如一个c语言的注释 ‘/* part 1 */ /* part 2 */’，如果使用最大规则：
>>> s =r ‘/* part 1 */ code /* part 2 */’>>> re.findall( r’/\*.*\*/’ , s )[‘/* part 1 */ code /* part 2 */’]
结果把整个字符串都包括进去了。如果把规则改写成
>>> re.findall( r’/\*.*?\*/’ , s ) #在*后面加上?，表示尽可能少的匹配['/* part 1 */', '/* part 2 */']
结果正确的匹配出了注释里的内容
‘(?:)’ 无捕获组
当你要将一部分规则作为一个整体对它进行某些操作，比如指定其重复次数时，你需要将这部分规则用’(?:’ ‘)’把它包围起来，而不能仅仅只用一对括号。
例：匹配字符串中重复的’ab’
s=’ababab abbabb aabaab’
re.findall( r’\b(?:ab)+\b’ , s )
[‘ababab’]
如果仅使用一对括号： re.findall( r’\b(ab)+\b’ , s )
[‘ab’]
这是因为如果只使用一对括号，那么这就成为了一个组(group)。
‘(?# )’ 注释
Python允许你在正则表达式中写入注释，在’(?#’ ‘)’之间的内容将被忽略。
(?iLmsux) 编译选项指定
Python的正则式可以指定一些选项，这个选项可以写在findall或compile的参数中，也可以写在正则式里，成为正则式的一部分。这在某些情况下会便利一些。具体的选项含义请看后面的compile函数的说明。
此处编译选项’i’ 等价于IGNORECASE ，L 等价于 LOCAL ，m 等价于 MULTILINE ，s 等价于 DOTALL ，u 等价于 UNICODE ， x 等价于 VERBOSE 。
请注意它们的大小写。在使用时可以只指定一部分，比如只指定忽略大小写，可写为 ‘(?i)’，要同时忽略大小写并使用多行模式，可以写为 ‘(?im)’。
另外要注意选项的有效范围是整条规则，即写在规则的任何地方，选项都会对全部整条正则式有效。
前向界定与后向界定
有时候需要匹配一个跟在特定内容后面的或者在特定内容前面的字符串，Python提供一个简便的前向界定和后向界定功能，或者叫前导指定和跟从指定功能。它们是：
‘(?<=…)’ 前向界定
括号中’…’代表你希望匹配的字符串的前面应该出现的字符串。
‘(?=…)’ 后向界定
括号中的’…’代表你希望匹配的字符串后面应该出现的字符串。
例： 你希望找出c语言的注释中的内容，它们是包含在’/’和’/’之间，不过你并不希望匹配的结果把’/’和’/’也包括进来，那么你可以这样用：
s=r'/* comment 1 */ code /* comment 2 */'print(re.findall(r'(?<=/\*).*?(?=\*/)', s))[' comment 1 ', ' comment 2 ']
Note:
1. 注意这里我们仍然使用了最小匹配，以避免把整个字符串给匹配进去了。
2. 前向界定括号中的表达式必须是常值，也即你不可以在前向界定的括号里写正则式或者变量。
比如你如果在下面的字符串中想找到被字母夹在中间的数字，你不可以用前向界定：
s = ‘aaa111aaa , bbb222 , 333ccc ‘
re.findall( r’(?<=[a-z]+)\d+(?=[a-z]+)’ , s ) # 错误的用法
它会给出一个错误信息：
error: look-behind requires fixed-width pattern
不过如果你只要找出后面接着有字母的数字，你可以在后向界定写正则式：
re.findall( r’\d+(?=[a-z]+)’, s )
[‘111’, ‘333’]
如果你一定要匹配包夹在字母中间的数字，你可以使用组（group）的方式
re.findall (r’[a-z]+(\d+)[a-z]+’ , s )
[‘111’]
组的使用将在后面详细讲解。
Note:小编皮建议用组()来代替
前向非界定和后向非界定
‘(?< !…)’前向非界定(<和!中间是没有空格的，makedown编辑器会将博客中的< !当成注释不显示， - -！给醉了。。。)
只有当你希望的字符串前面不是’…’的内容时才匹配
‘(?!…)’后向非界定
只有当你希望的字符串后面不跟着’…’内容时才匹配。
接上例，希望匹配后面不跟着字母的数字
re.findall( r’\d+(?!\w+)’ , s )
[‘222’]
注意这里我们使用了\w而不是像上面那样用[a-z]，因为如果这样写的话，结果会是：
re.findall( r’\d+(?![a-z]+)’ , s )
[‘11’, ‘222’, ‘33’]
这和我们期望的似乎有点不一样。它的原因，是因为’111’和’222’中的前两个数字也是满足这个要求的。因此可看出，正则式的使用还是要相当小心的，因为我开始就是这样写的，看到结果后才明白过来。不过Python试验起来很方便，这也是脚本语言的一大优点，可以一步一步的试验，快速得到结果，而不用经过烦琐的编译、链接过程。也因此学习Python就要多试，跌跌撞撞的走过来，虽然曲折，却也很有乐趣。
组
上面那些规则的话，还是有很多情况下会非常麻烦，比如使用前向界定和后向界定取夹在字母中间的数字的例子。用前面讲过的规则都很难达到目的，但是用了组以后就很简单了。
‘(‘’)’ 无命名组
最基本的组是由一对圆括号括起来的正则式。比如上面匹配包夹在字母中间的数字的例子中使用的(\d+)，我们再回顾一下这个例子：
s = 'aaa111aaa , bbb222 , 333ccc 'print(re.findall (r'[a-z]+(\d+)[a-z]+' , s ) )[‘111’]Note:findall函数只返回了包含在’()’中的内容，而虽然前面和后面的内容都匹配成功了，却并不包含在结果中。
用组来实现前后向界定
s = 'dfidabc：dfidefdoildef'pre = 'abc'post = 'def'patten = pre + '[:：].+?' + postanswer = re.findall(patten, s)print(answer)['abc：dfidef']
Note:其中还用到了上面的最小匹配规则
‘(?P…)’ 命名组
‘(?P’代表这是一个Python的语法扩展’<…>’里面是你给这个组起的名字，比如你可以给一个全部由数字组成的组叫做’num’，它的形式就是’(?P\d+)’ {’(?P<num>\d+)’吧}。起了名字之后，我们就可以在后面的正则式中通过名字调用这个组，它的形式是‘(?P=name)’ 调用已匹配的命名组。
要注意，再次调用的这个组是已被匹配的组，也就是说它里面的内容是和前面命名组里的内容是一样的。
s=’aaa111aaa,bbb222,333ccc,444ddd444,555eee666,fff777ggg’
我们看看下面的正则式会返回什么样的结果：
re.findall( r’([a-z]+)\d+([a-z]+)’ , s ) # 找出中间夹有数字的字母
[(‘aaa’, ‘aaa’), (‘fff’, ‘ggg’)]
re.findall( r ‘(?P[a-z]+)\d+(?P=g1)’ , s ) #找出被中间夹有数字的前后同样的字母
[‘aaa’]
re.findall( r’[a-z]+(/d+)([a-z]+)’ , s ) #找出前面有字母引导，中间是数字，后面是字母的字符串中的中间的数字和后面的字母
[(‘111’, ‘aaa’), (‘777’, ‘ggg’)]
我们可以通过命名组的名字在后面调用已匹配的命名组，不过名字也不是必需的。
‘\number’ 通过序号调用已匹配的组
正则式中（并不能使用在sub函数中）的每个组都有一个序号，序号是按组从左到右，从1开始的数字，你可以通过下面的形式来调用已匹配的组
比如上面找出被中间夹有数字的前后同样的字母的例子，也可以写成：
re.findall( r’([a-z]+)\d+\1’ , s )
[‘aaa’]
结果是一样的。
再看一个例子
s=’111aaa222aaa111 , 333bbb444bb33’
re.findall( r’(\d+)([a-z]+)(\d+)(\2)(\1)’ , s ) #找出完全对称的 数字－字母－数字－字母－数字 中的数字和字母
[(‘111’, ‘aaa’, ‘222’, ‘aaa’, ‘111’)]
条件匹配功能(Python2.4以后的re模块)
‘(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)’ 判断指定组是否已匹配，执行相应的规则
这个规则的含义是，如果id/name指定的组在前面匹配成功了，则执行yes-pattern的正则式，否则执行no-pattern的正则式。
举个例子，比如要匹配一些形如 usr@mail 的邮箱地址，不过有的写成< usr@mail >即用一对<>括起来，有点则没有，要匹配这两种情况，可以这样写
>>> s=<usr1@mail1> usr2@maill2'>>> re.findall( r'(<)?\s*(\w+@\w+)\s*(?(1)>)' , s )[('<', 'usr1@mail1'), ('', 'usr2@maill2')]
不过如果目标字符串如下
>>> s='<usr1@mail1> usr2@maill2 <usr3@mail3 usr4@mail4> < usr5@mail5 '
而你想得到要么由一对<>包围起来的一个邮件地址，要么得到一个没有被<>包围起来的地址，但不想得到一对<>中间包围的多个地址或不完整的<>中的地址，那么使用这个式子并不能得到你想要的结果
>>> re.findall( r'(<)?\s*(\w+@\w+)\s*(?(1)>)' , s )[('<', 'usr1@mail1'), ('', 'usr2@maill2'), ('', 'usr3@mail3'), ('', 'usr4@mail4'), ('', 'usr5@mail5')]
它仍然找到了所有的邮件地址。想要实现这个功能，单纯的使用findall有点吃力，需要使用其它的一些函数，比如match或search函数，再配合一些控制功能。
[Regular Expression Syntax¶]
re模块常用的正则表达式处理函数Module Contents
Python正则库API及正则选项
re选项
re库API中，一般都有flags参数，通过该参数指定正则表达式选项。传递时一般使用简写，比如开启DOTALL和MULTILINE使用re.I|re.M
A ASCII 使\w\W\b\B\d\D匹配ASCII字符
I IGNORECASE 忽略大小写
L LOCALE 使\w\W\b\B匹配本地字符集
M MULTILINE 多行模式，"^" 匹配每行开头，"$"匹配每行结尾
S DOTALL "." 匹配所有字符，包括"\n"
X VERBOSE 详细模式，忽略空白可以加入注释
U UNICODE 使\w\W\b\B\d\D匹配unicode字符集
API速查
这里只是列出API，便于查阅，后面会详细介绍API的使用。建议先跳过这一段，直接看后面的Sample，再回过头来看这一段。
API分为三组，第一组是模块API(Module Contents),通过re.xx()使用；第二组是表达式API(Regular Expression Objects)，re.complie()函数会返回一个表达式对象，通过该对象使用的函数；第三组是匹配对象API(Match Objects)，像search这些函数都会返回一个匹配结果，这组API用于操作结果集。
re库对于很多函数，例如match，都提供了两种调用方式，一是直接通过re库调用，将正则表达式作为参数，二是先用complie编译表达式，通过返回的对象调用，方法二在正则表达式会被多次使用时会减少重复编译花费的时间。
模块APII(Module Contents)
re.compile(pattern, flags=0) 预编译一个正则表达式，返回一个表达式对象(Regular Expression Objects)re.search(pattern, string, flags = 0) 在字符串中找匹配的串，返回第一个匹配到的匹配对象re.match(pattern, string, flags=0) 从头开始匹配，返回匹配对象re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) 使用pattern分割字符串，返回一个结果listre.findall(pattern, string, flags=0) search加强版，返回所有的匹配对象的listre.finditer(pattern, string, flags=0) 返回一个迭代器，用户可以使用迭代器查看所有匹配对象re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) 使用repl替换string中pattern匹配到的部分； 这里repl可以是一个函数，参数是匹配对象，返回要替代的串re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0) 类似sub，返回元组(new_string, number_of_subs_made)re.escape(string) 将所有的非字母数字字符前加"\"后返回re.purge() 清空正则表达式缓存表达式API(Regular Expression Objects)flags 编译时的flaggroups 表达式中分组的数量groupindex 以有别名的组别名为键、编号为值的字典pattern 编译时用的表达式字符串search(string[, pos[, endpos]]) 从Pos处开始查找字符串，返回匹配对象match(string[, pos[, endpos]]) 从Pos处匹配字符串，返回匹配对象split(string, maxsplit=0) 同re.splitfindall(string[, pos[, endpos]]) 从Pos处查找所有匹配的字符串，返回所有匹配对象的listfinditer(string[, pos[, endpos]]) 从Pos处查找所有的字符串，返回一个迭代器sub(repl, string, count=0) 同re.subsubn(repl, string, count=0) 同re.subn匹配对象API(Match Objects)pos 传递给函数的posendpos 传递给函数的endposlastindex 最后一个捕获的group的下标lastgroup 最后一个捕获的group的名字re 调用match或者search的表达式对象string match或者search的字符串expand(template) 将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组 注意0不能使用，另外\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。group([group1, ...]) 获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回，0代表整个匹配串groups([default]) 以元组形式返回全部分组截获的字符串，相当于调用group((1,2,…n))groupdict([default]) 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典start([group]) 返回指定组的串在原串中的起始索引end([group]) 返回指定组的串在原串中的结束索引span([group]) 返回(start(group), end(group))
Match Object对象拥有的方法
1.group([group1,…])
返回匹配到的一个或者多个子组。如果是一个参数，那么结果就是一个字符串，如果是多个参数，那么结果就是一个参数一个item的元组。group1的默认值为0(将返回所有的匹配值).如果groupN参数为0，相对应的返回值就是全部匹配的字符串，如果group1的值是[1…99]范围之内的,那么将匹配对应括号组的字符串。如果组号是负的或者比pattern中定义的组号大，那么将抛出IndexError异常。如果pattern没有匹配到，但是group匹配到了，那么group的值也为None。如果一个pattern可以匹配多个，那么组对应的是样式匹配的最后一个。另外，子组是根据括号从左向右来进行区分的。
>m=re.match(“(\w+) (\w+)”,”abcd efgh, chaj”)
>m.group() # 匹配全部
‘abcd efgh’
>m.group(1) # 第一个括号的子组.
‘abcd’
>m.group(2)
‘efgh’
>m.group(1,2) # 多个参数返回一个元组
(‘abcd’, ‘efgh’)
>m=re.match("(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)","sam lee")
m.group(“first_name”) #使用group获取含有name的子组
‘sam’
m.group(“last_name”)
‘lee’
下面把括号去掉
>m=re.match(“\w+ \w+”,”abcd efgh, chaj”)
>m.group()
‘abcd efgh’
>m.group(1)
Traceback (most recent call last):
File “pyshell#32>”, line 1, in
m.group(1)
IndexError: no such group
If a group matches multiple times, only the last match is accessible:
如果一个组匹配多个，那么仅仅返回匹配的最后一个的。
>m=re.match(r”(..)+”,”a1b2c3”)
>m.group(1)
‘c3’
>m.group()
‘a1b2c3’
Group的默认值为0，返回正则表达式pattern匹配到的字符串
>s=”afkak1aafal12345adadsfa”
>pattern=r”(\d)\w+(\d{2})\w”
>m=re.match(pattern,s)
>print m
None
>m=re.search(pattern,s)
>m
<_sre.SRE_Match object at 0x00C2FDA0>
>m.group()
‘1aafal12345a’
>m.group(1)
‘1’
>m.group(2)
‘45’
>m.group(1,2,0)
(‘1’, ‘45’, ‘1aafal12345a’)
2.groups([default])
返回一个包含所有子组的元组。Default是用来设置没有匹配到组的默认值的。Default默认是”None”,
>m=re.match(“(\d+).(\d+)”,”23.123”)
>m.groups()
(‘23’, ‘123’)
>m=re.match(“(\d+).?(\d+)?”,”24”) #这里的第二个\d没有匹配到，使用默认值”None”
>m.groups()
(‘24’, None)
>m.groups(“0”)
(‘24’, ‘0’)
3.groupdict([default])
返回匹配到的所有命名子组的字典。Key是name值，value是匹配到的值。参数default是没有匹配到的子组的默认值。这里与groups()方法的参数是一样的。默认值为None
>m=re.match(“(\w+) (\w+)”,”hello world”)
>m.groupdict()
{}
>m=re.match(“(?P\w+) (?P\w+)”,”hello world”)
>m.groupdict()
{‘secode’: ‘world’, ‘first’: ‘hello’}
通过上例可以看出，groupdict()对没有name的子组不起作用
[Match Objects¶]
re常用模块
re.compile(pattern, flags=0)
re.compile 可以把正则表达式编译成一个正则对象。可以把那些经常使用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一定的效率。
Compile a regular expression pattern into a regular expression object, whichcan be used for matching using its match() andsearch() methods.
help(re.compile)
compile(pattern, flags=0)
第一个参数：规则
第二个参数：标志位
实例：
test=”Hi, nice to meet you where are you from?”
k=re.compile(r’\w*o\w*’) #匹配带o的字符串
dir(k)
[‘copy‘, ‘deepcopy‘, ‘findall’, ‘finditer’, ‘match’, ‘scanner’, ‘search’, ‘split’,’sub’, ‘subn’]
print k.findall(test) #显示所有包涵o的字符串
[‘to’, ‘you’, ‘you’, ‘from’]
print k.sub(lambdam: ‘[‘+m.group(0) +’]’,test) # 将字符串中含有o的单词用[]括起来
Hi, nice [to] meet [you] where are [you] [from]?
[Regular Expression Objects¶]
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search 函数会在字符串内查找模式匹配，直到找到第一个匹配然后返回一个对象k。return a corresponding match object.
k.group(0)代表整个匹配模式对应的字符串，k.group(1)代表匹配模式中的组对应的字符串
如果字符串没有匹配，则返回None。
help(re.search)
search(pattern, string, flags=0)
第一个参数：规则
第二个参数：表示要匹配的字符串
第三个参数：标致位，用于控制正则表达式的匹配方式
实例：下面的例子kuangl
name=”Hello,My name is kuangl,nice to meet you…”
k=re.search(r’k(uan)gl’,name)
if k:
… print k.group(0),k.group(1)
… else:
… print ”Sorry,not search!”
…
kuangl uan
re.match(pattern, string, flags=0)
re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式，也等于说是匹配第一个单词。return a corresponding match object.
help(re.match)
match(pattern, string, flags=0)
第一个参数：规则
第二个参数：表示要匹配的字符串
第三个参数：标致位，用于控制正则表达式的匹配方式
实例1：下面的例子匹配Hello单词
name=”Hello,My name is kuangl,nice to meet you…”
k=re.match(r”(\H….)”,name)
if k:
… print k.group(0),’\n’,k.group(1)
… else:
… print “Sorry,not match!”
…
Hello
Hello
re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
实例2：判断字符串i是否是一个数字串
if re.match('\d+', i)
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
re.split 用于来分割字符串
help(re.split)
split(pattern, string, maxsplit=0)
第一个参数：规则
第二个参数：字符串
第三个参数：最大分割字符串，默认为0，表示每个匹配项都分割
实例：分割所有的字符串
test=”Hi, nice to meet you where are you from?”
re.split(r”\s+”,test)
[‘Hi,’, ‘nice’, ‘to’, ‘meet’, ‘you’, ‘where’, ‘are’, ‘you’, ‘from?’]
re.split(r”\s+”,test,3) #分割前三个
[‘Hi,’, ‘nice’, ‘to’, ‘meet you where are you from?’]
python使用多个分隔符分割字符串
下面是使用汉语标点符号[。！？，]和英文标点符号[!?,]以及微博转发符号“//@”作为断句的分隔符的示例
['地丁 一', '雪', '地陪', '霜 ', '阿', '地', '地址', '鄄鄄', '村鄄李']line = '地丁 一。雪！地陪？霜 ，阿!地?地址,鄄鄄//@村鄄李'print(re.split(r'[。！？，!?,]|//@', line))
re.findall(pattern, string, flags=0)
re.findall 在目标字符串查找符合规则的字符串
help(re.findall)
findall(pattern, string, flags=0)
第一个参数：规则
第二个参数：目标字符串
但三个参数：后面还可以跟一个规则选择项
返回的结果是一个列表(如果有括号()分组，则只返回所有分组的列表)，列表中存放的是符合规则的字符串，如果没有符合规则的字符串找到，就会返回一个空值。
实例：查找邮件账号
mail=’user01@mail.comuser02@mail.com user04@mail.com’#第3个故意没有尖括号
re.findall(r’(\w+@m….[a-z]{3})’,mail)
[‘user01@mail.com’, ‘user02@mail.com’, ‘user04@mail.com’]
实例2：
post_ori_text = r'sinaSSOController.preloginCallBack({"retcode":0,"servertime":1441512360,"pcid":"gz-da3c627b7b8260ba5cfd453f4eb3347ca01f","nonce":"9OZ4S7","pubkey":"EB2A385686618****","rsakv":"1330428213","exectime":3})'re.findall('{"retcode":(.*?),"servertime":(.*?),"pcid":"(.*?)","nonce":"(.*?)","pubkey":"(.*?)","rsakv":"(.*?)","exectime":(.*?)}', post_ori_text, re.I)[0]上面 的结果为(u'0', u'1441512470', u'gz-eae72a8b0f6be469f4ac627ca38f7069d5c5', u'D2HXK0', u'EB2A38568661887FA18******', u'1330428213', u'2')re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
re.sub 用于替换字符串的匹配项。If the pattern isn’t found,string is returned unchanged.
第一个参数：规则
第二个参数：替换后的字符串
第三个参数：字符串
第四个参数：替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换
第二个参数：repl
repl，就是replacement，被替换的字符串的意思。repl可以是字符串，也可以是函数。
repl是字符串
如果repl是字符串的话，其中的任何反斜杠转义字符，都会被处理的。
\n：会被处理为对应的换行符；
\r：会被处理为回车符；
其他不能识别的转移字符，则只是被识别为普通的字符：
比如\j，会被处理为j这个字母本身；
反斜杠加g以及中括号内一个名字，即：\g<name>，对应着命了名的组，named group
repl是函数
import re;
def pythonReSubDemo():
inputStr = "hello 123 world 456";
def _add111(matched):
intValue = int(matched.group("number"))
return str(intValue + 111)
replacedStr = re.sub("(?P<number>\d+)", _add111, inputStr);
print replacedStr
#hello 234 world 567
In string-type repl arguments, in addition to the character escapes andbackreferences described above,\g<name> will use the substring matched by the group named name, asdefined by the (?P<name>...) syntax. \g<number> uses the correspondinggroup number; \g<2> is therefore equivalent to \2, but isn’t ambiguousin a replacement such as \g<2>0. \20 would be interpreted as areference to group 20, not a reference to group 2 followed by the literalcharacter '0'. The backreference \g<0> substitutes in the entiresubstring matched by the RE.
示例（使用组和原始字符串）
import osimport reorigin_str = '..bin/clang -g -DUNDEF_THREADS_HACK -c -o chared.o chared.c'dir = 'path'new_str = re.sub('-c', '-emit-llvm -c', origin_str)new_str = re.sub('(-o\s*)(.*?\.o)', r'\1' + os.path.join(dir, r'\2') + '.bc', new_str)print(new_str)../bin/clang -g -DUNDEF_THREADS_HACK -emit-llvm -c -o path/chared.o.bc chared.c
[re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)]
re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
Perform the same operation as sub(), but return a tuple (new_string,number_of_subs_made).
re其它部分
Simulating scanf()
Python does not currently have an equivalent to scanf(). Regularexpressions are generally more powerful, though also more verbose, thanscanf() format strings. The table below offers some more-or-lessequivalent mappings between scanf() format tokens and regularexpressions.
scanf() Token |
Regular Expression |
|---|---|
%c |
. |
%5c |
.{5} |
%d |
[-+]?\d+ |
%e, %E, %f, %g
|
[-+]?(\d+(\.\d*)?|\.\d+)([eE][-+]?\d+)? |
%i |
[-+]?(0[xX][\dA-Fa-f]+|0[0-7]*|\d+) |
%o |
[-+]?[0-7]+ |
%s |
\S+ |
%u |
\d+ |
%x, %X
|
[-+]?(0[xX])?[\dA-Fa-f]+ |
[Simulating scanf()¶]
from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/25909899
ref: [re — Regular expression operations]