浅谈Python中的正则表达式

import re

元字符：

一般来说，使用+、?、*、{n}、{n,}和{n,m}时，即激活正则表达式的贪婪模式。可以在其后加入?来取消贪婪模式。

贪婪模式

一般来见，重复多次匹配就是贪婪模式，也就是尽可能匹配多个字符。

比如：

import re

lineOne = "Who is the Mintimate"
# 贪婪模式
print(re.findall(r'\w+',lineOne))
# 非贪婪模式
print(re.findall(r'\w',lineOne))
print(re.findall(r'\w+?',lineOne))

输出：

['Who', 'is', 'the', 'Mintimate']
['W', 'h', 'o', 'i', 's', 't', 'h', 'e', 'M', 'i', 'n', 't', 'i', 'm', 'a', 't', 'e']
['W', 'h', 'o', 'i', 's', 't', 'h', 'e', 'M', 'i', 'n', 't', 'i', 'm', 'a', 't', 'e']

可以看到，使用**?**来激活非贪婪模式，基本是让多次匹配无效化。

捕获与非捕获括号

之所以捕获与非捕获括号单独出来讲，其实是我当时学习正则时候，这边卡了很久。

• 捕获括号：()
• 非捕获括号：(?:)

捕获括号其实就是代码里的优先级一样，比如：

2*(2+3)=10

之所以，我们会先算2+3，是因为有**()的存在。正则里也是，如果存在()**，则会优先捕获()内的内容：

import re

lineOne = "Who is Mintimate?"
# 未使用捕获括号
print(re.findall(r'Mintimate',lineOne))
# 使用捕获括号
print(re.findall(r'M(intimate)',lineOne))
# 使用非捕获括号
print(re.findall(r'M(?:intimate)',lineOne))

输出结果：

['Mintimate']
['intimate']
['Mintimate']

而非捕获括号主要与|同时使用：

import re

lineOne = "This is the Mintimate,not the Minimen?"
print(re.findall(r'M(?:intimate|inimen)',lineOne))

输出结果：

['Mintimate', 'Minimen']

正则匹配（判断目标格式）

主要讲解Python下的几个方法使用方法。

match匹配

match(…)即：

re.match(pattern, string, flags=0)

参数的具体含义如下：

• pattern：表示需要传入的正则表达式。
• string：表示待匹配的目标文本。
• flags：表示使用的匹配模式。如：是否区分大小写，多行匹配等等。可省略，默认为0

使用match进行正则匹配，可以方便我们对字符串内类型的判断，如：是否为纯数字或第一位数否为数字

import re

lineOne = "7704194"
lineTwo = "My UID in Tencent Community is：7704194"
print(re.match(r"\d", lineOne))
print(re.match(r"\d+", lineOne))
print("===")
print(re.match(r"\d", lineTwo))
print(re.match(r"\d+", lineTwo))

输出结果：

re.Match object; span=(0, 1), match='7'>
re.Match object; span=(0, 7), match='7704194'>
===
None
None

其中，\d为匹配0-9的数字类型，而+是匹配出现1次或多次。

正则搜索（提取/分组字符）

正则搜索，常用的是search和findall方法了，方法体均一样：

re.search(pattern, string, flags=0)
re.findall(pattern, string, flags=0)

search和march类似，均是匹配字符串内容，不符合返回None。但是主要区别：

• re.match() 从第一个字符开始找, 如果第一个字符就不匹配就返回None, 不继续匹配. 用于判断字符串开头或整个字符串是否匹配,速度快。
• re.search() 会整个字符串查找,直到找到一个匹配。

代码中更形象：

import re

lineOne = "7704194"
lineTwo = "My UID in Tencent Community is：7704194"
# 使用match搜索纯数字字符串
print(re.match(r"\d", lineOne))
# 使用search搜索纯数字字符串
print(re.search(r"\d", lineOne))
# 使用match搜索复合字符串
print(re.match(r"\d", lineTwo))
# 使用search搜索复合字符串
print(re.search(r"\d", lineTwo))

其输出结果：

re.Match object; span=(0, 1), match='7'>
re.Match object; span=(0, 1), match='7'>
None
re.Match object; span=(31, 32), match='7'>

而findall，在上match和search的前提下，进一步封装。相对于强化版的match和search：

import re

lineOne = "7704194"
lineTwo = "My UID in Tencent Community is：7704194"
print(re.findall(r'\d',lineOne))
print(re.findall(r"\d",lineTwo))

输出结果：

['7', '7', '0', '4', '1', '9', '4']
['7', '7', '0', '4', '1', '9', '4']

而如果你想完成提取：

print(re.findall(r"\d+",lineTwo))

输出：

['7704194']

方便在数据处理时，快速提取连续数字╮(￣▽￣"")╭。

操作实例

单单看文档，总是不实际。这边我演示几个正则表达式的实例（我根据我自己使用环境所写，可能在其他特殊环境有问题）

URL去参

在写爬虫时候，有时候得到的URL是带标签（#）或者Get请求（?id=*）的，但是有时候我们需要去除这些参数，得到纯净的URL地址，这个时候可以用正则表达式：

lineOne = "https://www.mintimate.cn#mintimate"
lineTwo = "https://www.mintimate.cn?user=mintimate"
print(re.findall(r'https?://(?:[\w]|[/\.])*',lineOne))
print(re.findall(r'https?://(?:[\w]|[/\.])*',lineTwo))

效果：

['https://www.mintimate.cn']
['https://www.mintimate.cn']

这里主要的细节：

• https?：匹配http或https
• (?😃：非捕获括号，用于和后续|进行配合

IPv4匹配

用正则匹配IPv4就比较复杂了，我是这样写的：

import re

lineOne = "192.168.1.1"
lineTwo="这不是IPv4嗷"
isIPv4=re.compile(r'((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})(\.((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})){3}')
print(isIPv4.search(lineOne))
print(isIPv4.search(lineTwo))

输出结果为：

re.Match object; span=(0, 11), match='192.168.1.1'>
None

解释一下：

• 末尾的{3}，代表前面(\.((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2}))重复三次匹配，
• 而前面的((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})我们可以拆分为两部分，(2(5[0-5]|[0-4]\d))和0-1?\d{1,2}：前者是匹配首位为2开头、第二位为1到5或1到4、最后一位为0到9；后者是匹配第一位为0或1，且?代表可以不存在这一项，后两位为两位0-9的数字。

效率问题

使用正则表达式，很大程度是为了精简代码，但是存在一下问题：

• 代码可读性降低：普通的匹配数字还好，但是如果都像IPv4这样的，一定程度可读性就降低了，维护成本高（虽然后期一般不回去改）
• 解析时间长：这个还是要看具体代码，但是总的来说：贪婪模式相比懒惰模式以及独占模式有一个回溯过程，消耗资源会更多。

解决方案：

• 一条正则表达式规则如果运用上百次，可以使用compile()方法进行预先加载。
• 减少使用贪婪模式。

总结

正则表达式是一个很重要的工具，尤其是在Python数据处理时，能高效处理问题事件。看完这篇文章后，应该对正则表达式不在陌生，感兴趣可以自己写个正则规则，如：强密码判断、IPv6的判断等。

另外，因为篇幅所限，更多Python内的细则，可以参考官方文档：

https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/re.html

到此这篇关于浅谈Python中的正则表达式的文章就介绍到这了,更多相关Python正则表达式内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！