字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构,对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址,虽然可以编程提取@
前后的子串,再分别判断是否是单词和域名,但这样做不但麻烦,而且代码难以复用。
正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则,凡是符合规则的字符串,我们就认为它“匹配”了,否则,该字符串就是不合法的。
所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是:
- 创建一个匹配Email的正则表达式;
- 用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。
因为正则表达式也是用字符串表示的,所以,我们要首先了解如何用字符来描述字符。
在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配。用\d
可以匹配一个数字,\w
可以匹配一个字母或数字,所以:
'00\d'
可以匹配'007'
,但无法匹配'00A'
;'\d\d\d'
可以匹配'010'
;'\w\w\d'
可以匹配'py3'
;
.
可以匹配任意字符,所以:
'py.'
可以匹配'pyc'
、'pyo'
、'py!'
等等。
要匹配变长的字符,在正则表达式中,用*
表示任意个字符(包括0个),用+
表示至少一个字符,用?
表示0个或1个字符,用{n}
表示n个字符,用{n,m}
表示n-m个字符:
来看一个复杂的例子:\d{3}\s+\d{3,8}
。
我们来从左到右解读一下:
\d{3}
表示匹配3个数字,例如'010'
;\s
可以匹配一个空格(也包括Tab等空白符),所以\s+
表示至少有一个空格,例如匹配' '
,' '
等;\d{3,8}
表示3-8个数字,例如'1234567'
。
综合起来,上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。
如果要匹配'010-12345'
这样的号码呢?由于'-'
是特殊字符,在正则表达式中,要用'\'
转义,所以,上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}
。
但是,仍然无法匹配'010 - 12345'
,因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。
11.1 进阶
要做更精确地匹配,可以用[]
表示范围,比如:
[0-9a-zA-Z\_]
可以匹配一个数字、字母或者下划线;[0-9a-zA-Z\_]+
可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,比如'a100'
,'0_Z'
,'Py3000'
等等;[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*
可以匹配由字母或下划线开头,后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,也就是Python合法的变量;[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}
更精确地限制了变量的长度是1-20个字符(前面1个字符+后面最多19个字符)。
AB
可以匹配A或B,所以(Pp)ython
可以匹配'Python'
或者'python'
。
^
表示行的开头,^\d
表示必须以数字开头。
$
表示行的结束,\d$
表示必须以数字结束。
你可能注意到了,py
也可以匹配'python'
,但是加上^py$
就变成了整行匹配,就只能匹配'py'
了。
11.2 re 模块
有了准备知识,我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re
模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\
转义,所以要特别注意:
s = 'ABC\\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成:
# 'ABC\-001'
因此我们强烈建议使用Python的r
前缀,就不用考虑转义的问题了:
s = r'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变:
# 'ABC\-001'
先看看如何判断正则表达式是否匹配:
>>> import re
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>>>
match()
方法判断是否匹配,如果匹配成功,返回一个Match
对象,否则返回None
。常见的判断方法就是:
test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
print('ok')
else:
print('failed')
11.3 切分字符串
用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活,请看正常的切分代码:
>>> 'a b c'.split(' ')
['a', 'b', '', '', 'c']
嗯,无法识别连续的空格,用正则表达式试试:
>>> re.split(r'\s+', 'a b c')
['a', 'b', 'c']
无论多少个空格都可以正常分割。加入,
试试:
>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c d')
['a', 'b', 'c', 'd']
再加入;
试试:
>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c d')
['a', 'b', 'c', 'd']
如果用户输入了一组标签,下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。
11.4 分组
除了简单地判断是否匹配之外,正则表达式还有提取子串的强大功能。用()
表示的就是要提取的分组(Group)。比如:
^(\d{3})-(\d{3,8})$
分别定义了两个组,可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码:
>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(0)
'010-12345'
>>> m.group(1)
'010'
>>> m.group(2)
'12345'
如果正则表达式中定义了组,就可以在Match
对象上用group()
方法提取出子串来。
注意到group(0)
永远是原始字符串,group(1)
、group(2)
……表示第1、2、……个子串。
提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子:
>>> t = '19:05:30'
>>> m = re.match(r'^(0[0-9]1[0-9]2[0-3][0-9])\:(0[0-9]1[0-9]2[0-9]3[0-9]4[0-9]5[0-9][0-9])\:(0[0-9]1[0-9]2[0-9]3[0-9]4[0-9]5[0-9][0-9])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')
这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候,用正则表达式也无法做到完全验证,比如识别日期:
'^(0[1-9]1[0-2][0-9])-(0[1-9]1[0-9]2[0-9]3[0-1][0-9])$'
对于'2-30'
,'4-31'
这样的非法日期,用正则还是识别不了,或者说写出来非常困难,这时就需要程序配合识别了。
11.5 贪婪匹配
最后需要特别指出的是,正则匹配默认是贪婪匹配,也就是匹配尽可能多的字符。举例如下,匹配出数字后面的0
:
>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')
由于\d+
采用贪婪匹配,直接把后面的0
全部匹配了,结果0*
只能匹配空字符串了。
必须让\d+
采用非贪婪匹配(也就是尽可能少匹配),才能把后面的0
匹配出来,加个?
就可以让\d+
采用非贪婪匹配:
>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
('1023', '00')
11.6 编译
当我们在Python中使用正则表达式时,re模块内部会干两件事情:
- 编译正则表达式,如果正则表达式的字符串本身不合法,会报错;
- 用编译后的正则表达式去匹配字符串。
如果一个正则表达式要重复使用几千次,出于效率的考虑,我们可以预编译该正则表达式,接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了,直接匹配:
>>> import re
# 编译:
>>> re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用:
>>> re_telephone.match('010-12345').groups()
('010', '12345')
>>> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')
编译后生成Regular Expression对象,由于该对象自己包含了正则表达式,所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。
小结:
正则表达式非常强大,要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容,可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题,你可能需要一本正则表达式的参考书。