Python3 如何优雅地使用正则表达式（详解二）

使用正则表达式

如今咱们开始来写一些简单的正则表达式吧。Python 经过 re 模块为正则表达式引擎提供一个接口，同时容许你将正则表达式编译成模式对象，并用它们来进行匹配。

小甲鱼解释：re 模块是使用 C 语言编写，因此效率比你用普通的字符串方法要高得多；将正则表达式进行编译（compile）也是为了进一步提升效率；后边咱们会常常提到“模式”，指的就是正则表达式被编译成的模式对象。


编译正则表达式

正则表达式被编译为模式对象，该对象拥有各类方法供你操做字符串，如查找模式匹配或者执行字符串替换。

1. >>> import re
2. >>> p = re.compile('ab*')
3. >>> p  
4. <_sre.SRE_Pattern object at 0x...>

复制代码

re.compile() 也能够接受 flags 参数，用于开启各类特殊功能和语法变化，咱们会在后边一一介绍。

如今咱们先来看个简单的例子：

1. >>> p = re.compile('ab*', re.IGNORECASE)

复制代码

正则表达式做为一个字符串参数传给 re.compile()。因为正则表达式并非 Python 的核心部分，所以没有为它提供特殊的语法支持，因此正则表达式只能以字符串的形式表示。（有些应用根本就不须要使用到正则表达式，因此 Python 社区的小伙伴们认为没有必要将其归入 Python 的核心。）相反，re 模块仅仅是做为 C 的扩展模块包含在 Python 中，就像 socket 模块和 zlib 模块。

使用字符串来表示正则表达式保持了 Python 简洁的一向风格，但也所以有一些负面影响，下边咱们就来谈一谈。


麻烦的反斜杠

上一篇中咱们已经提到了，正则表达式使用 '\' 字符来使得一些普通的字符拥有特殊的能力（例如 \d 表示匹配任何十进制数字），或者剥夺一些特殊字符的能力（例如 \[ 表示匹配左方括号 '['）。这会跟 Python 字符串中实现相同功能的字符发生冲突。

小甲鱼解释：挺拗口，接着看例子你就懂了~

如今的状况是，你须要在 LaTeX 文件中使用正则表达式匹配字符串 '\section'。由于反斜杠做为须要匹配的特殊字符，因此你须要再它前边加多一个反斜杠来剥夺它的特殊功能。因此咱们会把正则表达式的字符写成 '\\section'。

但不要忘了，Python 在字符串中一样使用反斜杠来表示特殊意义。所以，若是咱们想将 '\\section' 完整地传给 re.compile()，咱们须要再次添加两个反斜杠......

匹配字符	匹配阶段
\section	须要匹配的字符串
\\section	正则表达式使用 '\\' 表示匹配字符 '\'
"\\\\section"	不巧，Python 字符串也使用 '\\' 表示字符 '\'

简而言之，为了匹配反斜杠这个字符，咱们须要在字符串中使用四个反斜杠才行。因此，在正则表达式中频繁地使用反斜杠，会形成反斜杠风暴，进而致使你的字符串极其难懂。

解决方法是使用 Python 的原始字符串来表示正则表达式（就是在字符串前边加上 r，你们还记得吧...）：

正则字符串	原始字符串
"ab*"	r"ab*"
"\\\\section"	r"\\section"
"\\w+\\s+\\1"	r"\w+\s+\1"

小甲鱼解释：强烈建议使用原始字符串来表达正则表达式。


实现匹配

当你将正则表达式编译以后，你就获得一个模式对象。那你拿他能够用来作什么呢？模式对象拥有不少方法和属性，咱们下边列举最重要的几个来说：

方法	功能
match()	判断一个正则表达式是否从开始处匹配一个字符串
search()	遍历字符串，找到正则表达式匹配的第一个位置
findall()	遍历字符串，找到正则表达式匹配的全部位置，并以列表的形式返回
finditer()	遍历字符串，找到正则表达式匹配的全部位置，并以迭代器的形式返回

若是没有找到任何匹配的话，match() 和 search() 会返回 None；若是匹配成功，则会返回一个匹配对象（match object），包含全部匹配的信息：例如从哪儿开始，到哪儿结束，匹配的子字符串等等。


接下来咱们一步步讲解：

1. >>> import re
2. >>> p = re.compile('[a-z]+')
3. >>> p
4. re.compile('[a-z]+')

复制代码

如今，你能够尝试使用正则表达式 [a-z]+ 去匹配各类字符串。

例如：

1. >>> p.match("")
2. >>> print(p.match(""))
3. None

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由于 + 表示匹配一次或者屡次，因此空字符串不能被匹配。所以，match() 返回 None。

咱们再尝试一个能够匹配的字符串：

1. >>> m = p.match('fishc')
2. >>> m  
3. <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='fishc'>

复制代码

在这个例子中，match() 返回一个匹配对象，咱们将其存放在变量 m 中，以便往后使用。


接下来让咱们来看看匹配对象里边有哪些信息吧。匹配对象包含了不少方法和属性，如下几个是最重要的：

方法	功能
group()	返回匹配的字符串
start()	返回匹配的开始位置
end()	返回匹配的结束位置
span()	返回一个元组表示匹配位置（开始，结束）

你们看：

1. >>> m.group()
2. 'fishc'
3. >>> m.start()
4. 0
5. >>> m.end()
6. 5
7. >>> m.span()
8. (0, 5)

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因为 match() 只检查正则表达式是否在字符串的起始位置匹配，因此 start() 老是返回 0。

然而，search() 方法可就不同咯：

1. >>> print(p.match('^_^fishc'))
2. None
3. >>> m = p.search('^_^fishc')
4. >>> print(m)
5. <_sre.SRE_Match object; span=(3, 8), match='fishc'>
6. >>> m.group()
7. 'fishc'
8. >>> m.span()
9. (3, 8)

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在实际应用中，最经常使用的方式是将匹配对象存放在一个局部变量中，并检查其返回值是否为 None。

形式一般以下：

1. p = re.compile( ... )
2. m = p.match( 'string goes here' )
3. if m:
4.     print('Match found: ', m.group())
5. else:
6.     print('No match')

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有两个方法能够返回全部的匹配结果，一个是 findall()，另外一个是 finditer()。

findall() 返回的是一个列表：

1. >>> p = re.compile('\d+')
2. >>> p.findall('3只小甲鱼，15条腿，多出的3条在哪里？')
3. ['3', '15', '3']

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findall() 须要在返回前先建立一个列表，而 finditer() 则是将匹配对象做为一个迭代器返回：

1. >>> iterator = p.finditer('3只小甲鱼，15条腿，还有3条去了哪里？')
2. >>> iterator
3. <callable_iterator object at 0x10511b588>
4. >>> for match in iterator:
5.         print(match.span())
6.         
7. (0, 1)
8. (6, 8)
9. (13, 14)

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小甲鱼解释：若是列表很大，那么返回迭代器的效率要高不少。迭代器的相关知识请看：《零基础入门学习Python》048 | 魔法方法：迭代器