Python正则表达式操做指南

Python正则表达式操做指南

[编辑]简介

Python 自1.5版本起增长了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。Python 1.5以前版本则是经过 regex 模块提供 Emacs 风格的模式。Emacs 风格模式可读性稍差些，并且功能也不强，所以编写新代码时尽可能不要再使用 regex 模块，固然偶尔你仍是可能在老代码里发现其踪迹。

就其本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在Python中）它内嵌在Python中，并经过 re 模块实现。使用这个小型语言，你能够为想要匹配的相应字符串集指定规则；该字符串集可能包含英文语句、e-mail地址、TeX命令或任何你想搞定的东西。而后你能够问诸如“这个字符串匹配该模式吗？”或“在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢？”。你也可使用 RE 以各类方式来修改或分割字符串。

正则表达式模式被编译成一系列的字节码，而后由用 C 编写的匹配引擎执行。在高级用法中，也许还要仔细留意引擎是如何执行给定 RE ，如何以特定方式编写 RE 以令生产的字节码运行速度更快。本文并不涉及优化，由于那要求你已充分掌握了匹配引擎的内部机制。

正则表达式语言相对小型和受限（功能有限），所以并不是全部字符串处理都能用正则表达式完成。固然也有些任务能够用正则表达式完成，不过最终表达式会变得异常复杂。碰到这些情形时，编写 Python 代码进行处理可能反而更好；尽管 Python 代码比一个精巧的正则表达式要慢些，但它更易理解。

[编辑]简单模式

咱们将从最简单的正则表达式学习开始。因为正则表达式经常使用于字符串操做，那咱们就从最多见的任务：字符匹配 下手。

有关正则表达式底层的计算机科学上的详细解释（肯定性和非肯定性有限自动机），你能够查阅编写编译器相关的任何教科书。

字符匹配

大多数字母和字符通常都会和自身匹配。例如，正则表达式 test 会和字符串“test”彻底匹配。（你也可使用大小写不敏感模式，它还能让这个 RE 匹配“Test”或“TEST”；稍后会有更多解释。）

这个规则固然会有例外；有些字符比较特殊，它们和自身并不匹配，而是会代表应和一些特殊的东西匹配，或者它们会影响到 RE 其它部分的重复次数。本文很大篇幅专门讨论了各类元字符及其做用。

这里有一个元字符的完整列表；其含义会在本指南余下部分进行讨论。

. ^ $ * + ? { [ ] \ | ( )

咱们首先考察的元字符是"[" 和 "]"。它们经常使用来指定一个字符类别，所谓字符类别就是你想匹配的一个字符集。字符能够单个列出，也能够用“-”号分隔的两个给定字符来表示一个字符区间。例如，[abc] 将匹配"a", "b", 或 "c"中的任意一个字符；也能够用区间[a-c]来表示同一字符集，和前者效果一致。若是你只想匹配小写字母，那么 RE 应写成 [a-z].

元字符在类别里并不起做用。例如，[akm$]将匹配字符"a", "k", "m", 或 "$" 中的任意一个；"$"一般用做元字符，但在字符类别里，其特性被除去，恢复成普通字符。

你能够用补集来匹配不在区间范围内的字符。其作法是把"^"做为类别的首个字符；其它地方的"^"只会简单匹配 "^"字符自己。例如，[^5] 将匹配除 "5" 以外的任意字符。

也许最重要的元字符是反斜杠"\"。 作为 Python 中的字符串字母，反斜杠后面能够加不一样的字符以表示不一样特殊意义。它也能够用于取消全部的元字符，这样你就能够在模式中匹配它们了。举个例子，若是你须要匹配字符 "[" 或 "\"，你能够在它们以前用反斜杠来取消它们的特殊意义： \[ 或 \\。

一些用 "\" 开始的特殊字符所表示的预约义字符集一般是颇有用的，象数字集，字母集，或其它非空字符集。下列是可用的预设特殊字符：

\d  匹配任何十进制数；它至关于类 [0-9]。
\D  匹配任何非数字字符；它至关于类 [^0-9]。
\s  匹配任何空白字符；它至关于类  [ \t\n\r\f\v]。
\S  匹配任何非空白字符；它至关于类 [^ \t\n\r\f\v]。
\w  匹配任何字母数字字符；它至关于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W  匹配任何非字母数字字符；它至关于类 [^a-zA-Z0-9_]。

 

这样特殊字符均可以包含在一个字符类中。如，[\s,.]字符类将匹配任何空白字符或","或"."。

本节最后一个元字符是 . 。它匹配除了换行字符外的任何字符，在 alternate 模式（re.DOTALL）下它甚至能够匹配换行。"." 一般被用于你想匹配“任何字符”的地方。

[编辑]重复

正则表达式第一件能作的事是可以匹配不定长的字符集，而这是其它能做用在字符串上的方法所不能作到的。 不过，若是那是正则表达式惟一的附加功能的话，那么它们也就不那么优秀了。它们的另外一个功能就是你能够指定正则表达式的一部分的重复次数。

咱们讨论的第一个重复功能的元字符是 *。* 并不匹配字母字符 "*"；相反，它指定前一个字符能够被匹配零次或更屡次，而不是只有一次。

举个例子，ca*t 将匹配 "ct" (0 个 "a" 字符), "cat" (1 个 "a"), "caaat" (3 个 "a" 字符)等等。RE 引擎有各类来自 C 的整数类型大小的内部限制，以防止它匹配超过20亿个 "a" 字符；你也许没有足够的内存去建造那么大的字符串，因此将不会累计到那个限制。

象 * 这样地重复是“贪婪的”；当重复一个 RE 时，匹配引擎会试着重复尽量多的次数。若是模式的后面部分没有被匹配，匹配引擎将退回并再次尝试更小的重复。

一步步的示例可使它更加清晰。让咱们考虑表达式 a[bcd]*b。它匹配字母 "a"，零个或更多个来自类 [bcd]中的字母，最后以 "b" 结尾。如今想想该 RE 对字符串 "abcbd" 的匹配。

Step	Matched	Explanation
1	a	a 匹配模式
2	abcbd	引擎匹配 [bcd]*，并尽其所能匹配到字符串的结尾
3	Failure	引擎尝试匹配 b，但当前位置已是字符的最后了，因此失败
4	abcb	退回，[bcd]*尝试少匹配一个字符。
5	Failure	再次尝次b，但在当前最后一位字符是"d"。
6	abc	再次退回，[bcd]*只匹配 "bc"。
7	abcb	再次尝试 b ，此次当前位上的字符正好是 "b"

RE 的结尾部分如今能够到达了，它匹配 "abcb"。这证实了匹配引擎一开始会尽其所能进行匹配，若是没有匹配而后就逐步退回并反复尝试 RE 剩下来的部分。直到它退回尝试匹配 [bcd] 到零次为止，若是随后仍是失败，那么引擎就会认为该字符串根本没法匹配 RE 。

另外一个重复元字符是 +，表示匹配一或更屡次。请注意 * 和 + 之间的不一样；＊ 匹配零或更屡次，因此能够根本就不出现，而 + 则要求至少出现一次。用同一个例子，ca+t 就能够匹配 "cat" (1 个 "a")， "caaat" (3 个 "a")， 但不能匹配 "ct"。

还有更多的限定符。问号 ? 匹配一次或零次；你能够认为它用于标识某事物是可选的。例如：home-?brew 匹配 "homebrew" 或 "home-brew"。

最复杂的重复限定符是 {m,n}，其中 m 和 n 是十进制整数。该限定符的意思是至少有 m 个重复，至多到 n 个重复。举个例子，a/{1,3}b 将匹配 "a/b"，"a//b" 和 "a///b"。它不能匹配 "ab" 由于没有斜杠，也不能匹配 "a////b" ，由于有四个。

你能够忽略 m 或 n；由于会为缺失的值假设一个合理的值。忽略 m 会认为下边界是 0，而忽略 n 的结果将是上边界为无穷大 -- 其实是先前咱们提到的20亿，但这也许同无穷大同样。

细心的读者也许注意到其余三个限定符均可以用这样方式来表示。 {0,} 等同于 *，{1,} 等同于 +，而{0,1}则与 ? 相同。若是能够的话，最好使用 *，+，或?。很简单由于它们更短也更容易懂。

[编辑]使用正则表达式

如今咱们已经看了一些简单的正则表达式，那么咱们实际在 Python 中是如何使用它们的呢？ re 模块提供了一个正则表达式引擎的接口，可让你将 REs 编译成对象并用它们来进行匹配。

[编辑]编译正则表达式

正则表达式被编译成 `RegexObject` 实例，能够为不一样的操做提供方法，如模式匹配搜索或字符串替换。

#!python
>>> import re
>>> p = re.compile('ab*')
>>> print p
<re.RegexObject instance at 80b4150>

re.compile() 也接受可选的标志参数，经常使用来实现不一样的特殊功能和语法变动。咱们稍后将查看全部可用的设置，但如今只举一个例子：

#!python
>>> p = re.compile('ab*', re.IGNORECASE)

RE 被作为一个字符串发送给 re.compile()。REs 被处理成字符串是由于正则表达式不是 Python 语言的核心部分，也没有为它建立特定的语法。（应用程序根本就不须要 REs，所以不必包含它们去使语言说明变得臃肿不堪。）而 re 模块则只是以一个 C 扩展模块的形式来被 Python 包含，就象 socket 或 zlib 模块同样

将 REs 做为字符串以保证 Python 语言的简洁，但这样带来的一个麻烦就是象下节标题所讲的。

[编辑]反斜杠的麻烦

在早期规定中，正则表达式用反斜杠字符 ("\") 来表示特殊格式或容许使用特殊字符而不调用它的特殊用法。这就与 Python 在字符串中的那些起相同做用的相同字符产生了冲突。

让咱们举例说明，你想写一个 RE 以匹配字符串 "\section"，多是在一个 LATEX 文件查找。为了要在程序代码中判断，首先要写出想要匹配的字符串。接下来你须要在全部反斜杠和其它元字符前加反斜杠来取消其特殊意义，结果要匹配的字符串就成了"\\section"。 当把这个字符串传递给re.compile()时必须仍是"\\section"。然而，做为Python的字符串实值(string literals)来表示的话，"\\section"中两个反斜杠还要再次取消特殊意义，最后结果就变成了"\\\\section"。

字符	阶段
\section	要匹配的字符串
\\section	为 re.compile 取消反斜杠的特殊意义
"\\\\section"	为"\\section"的字符串实值(string literals)取消反斜杠的特殊意义

简单地说，为了匹配一个反斜杠，不得不在 RE 字符串中写 '\\\\'，由于正则表达式中必须是 "\\"，而每一个反斜杠在常规的 Python 字符串实值中必须表示成 "\\"。在 REs 中反斜杠的这个重复特性会致使大量重复的反斜杠，并且所生成的字符串也很难懂。

解决的办法就是为正则表达式使用 Python 的 raw 字符串表示；在字符串前加个 "r" 反斜杠就不会被任何特殊方式处理，因此 r"\n" 就是包含"\" 和 "n" 的两个字符，而 "\n" 则是一个字符，表示一个换行。正则表达式一般在 Python 代码中都是用这种 raw 字符串表示。

常规字符串	Raw 字符串
"ab*"	r"ab*"
"\\\\section"	r"\\section"
"\\w+\\s+\\1"	r"\w+\s+\1"

执行匹配

一旦你有了已经编译了的正则表达式的对象，你要用它作什么呢？`RegexObject` 实例有一些方法和属性。这里只显示了最重要的几个，若是要看完整的列表请查阅 Python Library Reference

方法/属性	做用
match()	决定 RE 是否在字符串刚开始的位置匹配
search()	扫描字符串，找到这个 RE 匹配的位置
findall()	找到 RE 匹配的全部子串，并把它们做为一个列表返回
finditer()	找到 RE 匹配的全部子串，并把它们做为一个迭代器返回

若是没有匹配到的话，match() 和 search() 将返回 None。若是成功的话，就会返回一个 `MatchObject` 实例，其中有此次匹配的信息：它是从哪里开始和结束，它所匹配的子串等等。

 

你能够用采用人机对话并用 re 模块实验的方式来学习它。若是你有 Tkinter 的话，你也许能够考虑参考一下 Tools/scripts/redemo.py，一个包含在 Python 发行版里的示范程序。

 

首先，运行 Python 解释器，导入 re 模块并编译一个 RE：

#!python
Python 2.2.2 (#1, Feb 10 2003, 12:57:01)
>>> import re
>>> p = re.compile('[a-z]+')
>>> p
<_sre.SRE_Pattern object at 80c3c28>

如今，你能够试着用 RE 的 [a-z]+ 去匹配不一样的字符串。一个空字符串将根本不能匹配，由于 + 的意思是 “一个或更多的重复次数”。 在这种状况下 match() 将返回 None，由于它使解释器没有输出。你能够明确地打印出 match() 的结果来弄清这一点。

#!python
>>> p.match("")
>>> print p.match("")
None

如今，让咱们试着用它来匹配一个字符串，如 "tempo"。这时，match() 将返回一个 MatchObject。所以你能够将结果保存在变量里以便後面使用。

#!python
>>> m = p.match( 'tempo')
>>> print m
<_sre.SRE_Match object at 80c4f68>

如今你能够查询 `MatchObject` 关于匹配字符串的相关信息了。MatchObject 实例也有几个方法和属性；最重要的那些以下所示：

方法/属性	做用
group()	返回被 RE 匹配的字符串
start()	返回匹配开始的位置
end()	返回匹配结束的位置
span()	返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置

试试这些方法不久就会清楚它们的做用了：

#!python
>>> m.group()
'tempo'
>>> m.start(), m.end()
(0, 5)
>>> m.span()
(0, 5)

group() 返回 RE 匹配的子串。start() 和 end() 返回匹配开始和结束时的索引。span() 则用单个元组把开始和结束时的索引一块儿返回。由于匹配方法检查到若是 RE 在字符串开始处开始匹配，那幺 start() 将老是为零。然而， `RegexObject` 实例的 search 方法扫描下面的字符串的话，在这种状况下，匹配开始的位置就也许不是零了。

#!python
>>> print p.match('::: message')
None
>>> m = p.search('::: message') ; print m
<re.MatchObject instance at 80c9650>
>>> m.group()
'message'
>>> m.span()
(4, 11)

在实际程序中，最多见的做法是将 `MatchObject` 保存在一个变量里，然後检查它是否为 None，一般以下所示：

#!python
p = re.compile( ... )
m = p.match( 'string goes here' )
if m:
print 'Match found: ', m.group()
else:
print 'No match'

两个 `RegexObject` 方法返回全部匹配模式的子串。findall()返回一个匹配字符串行表：

#!python
>>> p = re.compile('\d+')
>>> p.findall('12 drummers drumming, 11 pipers piping, 10 lords a-leaping')
['12', '11', '10']

findall() 在它返回结果时不得不建立一个列表。在 Python 2.2中，也能够用 finditer() 方法。

#!python
>>> iterator = p.finditer('12 drummers drumming, 11 ... 10 ...')
>>> iterator
<callable-iterator object at 0x401833ac>
>>> for match in iterator:
...     print match.span()
...
(0, 2)
(22, 24)
(29, 31)

[编辑]模块级函数

你不必定要产生一个 `RegexObject` 对象而后再调用它的方法；re 模块也提供了顶级函数调用如 match()、search()、sub() 等等。这些函数使用 RE 字符串做为第一个参数，然后面的参数则与相应 `RegexObject` 的方法参数相同，返回则要么是 None 要么就是一个 `MatchObject` 的实例。

#!python
>>> print re.match(r'From\s+', 'Fromage amk')
None
>>> re.match(r'From\s+', 'From amk Thu May 14 19:12:10 1998')
<re.MatchObject instance at 80c5978>

Under the hood, 这些函数简单地产生一个 RegexOject 并在其上调用相应的方法。它们也在缓存里保存编译后的对象，所以在未来调用用到相同 RE 时就会更快。

你将使用这些模块级函数，仍是先获得一个 `RegexObject` 再调用它的方法呢？如何选择依赖于怎样用 RE 更有效率以及你我的编码风格。若是一个 RE 在代码中只作用一次的话，那么模块级函数也许更方便。若是程序包含不少的正则表达式，或在多处复用同一个的话，那么将所有定义放在一块儿，在一段代码中提早编译全部的 REs 更有用。从标准库中看一个例子，这是从 xmllib.py 文件中提取出来的：

#!python
ref = re.compile( ... )
entityref = re.compile( ... )
charref = re.compile( ... )
starttagopen = re.compile( ... )

我一般更喜欢使用编译对象，甚至它只用一次，但不多人会像我这样作(如同一个纯粹主义者)。

[编辑]编译标志

编译标志让你能够修改正则表达式的一些运行方式。在 re 模块中标志可使用两个名字，一个是全名如 IGNORECASE，一个是缩写，一字母形式如 I。（若是你熟悉 Perl 的模式修改，一字母形式使用一样的字母；例如 re.VERBOSE的缩写形式是 re.X。）多个标志能够经过按位 OR-ing 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：

这有个可用标志表，对每一个标志后面都有详细的说明。

标志	含义
DOTALL, S	使 . 匹配包括换行在内的全部字符
IGNORECASE, I	使匹配对大小写不敏感
LOCALE, L	作本地化识别（locale-aware）匹配
MULTILINE, M	多行匹配，影响 ^ 和 $
VERBOSE, X	可以使用 REs 的 verbose 状态，使之被组织得更清晰易懂

I
IGNORECASE

使匹配对大小写不敏感；字符类和字符串匹配字母时忽略大小写。举个例子，[A-Z]也能够匹配小写字母，Spam 能够匹配 "Spam", "spam", 或 "spAM"。这个小写字母并不考虑当前位置。

L
LOCALE

影响 \w, \W, \b, 和 \B，这取决于当前的本地化设置。

locales 是 C 语言库中的一项功能，是用来为须要考虑不一样语言的编程提供帮助的。举个例子，若是你正在处理法文文本，你想用 \w+ 来匹配文字，但 \w 只匹配字符类 [A-Za-z]；它并不能匹配 "é" 或 "ç"。若是你的系统配置适当且本地化设置为法语，那么内部的 C 函数将告诉程序 "é" 也应该被认为是一个字母。当在编译正则表达式时使用 LOCALE 标志会获得用这些 C 函数来处理 \w 后的编译对象；这会更慢，但也会象你但愿的那样能够用 \w+ 来匹配法文文本。

M
MULTILINE

(此时 ^ 和 $ 不会被解释; 它们将在 4.1 节被介绍.)

使用 "^" 只匹配字符串的开始，而 $ 则只匹配字符串的结尾和直接在换行前（若是有的话）的字符串结尾。当本标志指定后， "^" 匹配字符串的开始和字符串中每行的开始。一样的， $ 元字符匹配字符串结尾和字符串中每行的结尾（直接在每一个换行以前）。

S
DOTALL

使 "." 特殊字符彻底匹配任何字符，包括换行；没有这个标志， "." 匹配除了换行外的任何字符。

X
VERBOSE

该标志经过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。当该标志被指定时，在 RE 字符串中的空白符被忽略，除非该空白符在字符类中或在反斜杠以后；这可让你更清晰地组织和缩进 RE。它也能够容许你将注释写入 RE，这些注释会被引擎忽略；注释用 "#"号 来标识，不过该符号不能在字符串或反斜杠以后。

举个例子，这里有一个使用 re.VERBOSE 的 RE；看看读它轻松了多少？

#!python
charref = re.compile(r"""&[[]]		   # Start of a numeric entity reference|||here has wrong.i can't fix
(
[0-9]+[^0-9]      # Decimal form
| 0[0-7]+[^0-7]   # Octal form
| x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F] # Hexadecimal form
)
""", re.VERBOSE)

没有 verbose 设置， RE 会看起来象这样：

#!python
charref = re.compile("&#([0-9]+[^0-9]"
"|0[0-7]+[^0-7]"
"|x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F])")

在上面的例子里，Python 的字符串自动链接能够用来将 RE 分红更小的部分，但它比用 re.VERBOSE 标志时更难懂

[编辑]更多模式功能

到目前为止，咱们只展现了正则表达式的一部分功能。在本节，咱们将展现一些新的元字符和如何使用组来检索被匹配的文本部分。 ddddddddddddddddddddddddddddd

== ==

[编辑]更多的元字符

粗体文字连接标题还有一些咱们还没展现的元字符，其中的大部分将在本节展现。

剩下来要讨论的一部分元字符是零宽界定符（zero-width assertions）。它们并不会使引擎在处理字符串时更快;相反，它们根本就没有对应任何字符，只是简单的成功或失败。举个例子， \b 是一个在单词边界定位当前位置的界定符（assertions），这个位置根本就不会被 \b 改变。这意味着零宽界定符（zero-width assertions）将永远不会被重复，由于若是它们在给定位置匹配一次，那么它们很明显能够被匹配无数次。

|

可选项，或者 "or" 操做符。若是 A 和 B 是正则表达式，A|B 将匹配任何匹配了 "A" 或 "B" 的字符串。| 的优先级很是低，是为了当你有多字符串要选择时能适当地运行。Crow|Servo 将匹配"Crow" 或 "Servo", 而不是 "Cro", 一个 "w" 或 一个 "S", 和 "ervo"。

为了匹配字母 "|"，能够用 \|，或将其包含在字符类中，如[|]。

^

匹配行首。除非设置 MULTILINE 标志，它只是匹配字符串的开始。在 MULTILINE 模式里，它也能够直接匹配字符串中的每一个换行。

例如，若是你只但愿匹配在行首单词 "From"，那么 RE 将用 ^From。

#!python
>>> print re.search('^From', 'From Here to Eternity')
<re.MatchObject instance at 80c1520>
>>> print re.search('^From', 'Reciting From Memory')
None

$

匹配行尾，行尾被定义为要么是字符串尾，要么是一个换行字符后面的任何位置。

#!python
>>> print re.search('}$', '{block}')
<re.MatchObject instance at 80adfa8>
>>> print re.search('}$', '{block} ')
None
>>> print re.search('}$', '{block}\n')
<re.MatchObject instance at 80adfa8>

匹配一个 "$"，使用 \$ 或将其包含在字符类中，如[$]。

\A

只匹配字符串首。当不在 MULTILINE 模式，\A 和 ^ 其实是同样的。然而，在 MULTILINE 模式里它们是不一样的；\A 只是匹配字符串首，而 ^ 还能够匹配在换行符以后字符串的任何位置。

\Z

Matches only at the end of the string. 
只匹配字符串尾。

\b

单词边界。这是个零宽界定符（zero-width assertions）只用以匹配单词的词首和词尾。单词被定义为一个字母数字序列，所以词尾就是用空白符或非字母数字符来标示的。

下面的例子只匹配 "class" 整个单词；而当它被包含在其余单词中时不匹配。

#!python
>>> p = re.compile(r'\bclass\b')
>>> print p.search('no class at all')
<re.MatchObject instance at 80c8f28>
>>> print p.search('the declassified algorithm')
None
>>> print p.search('one subclass is')
None

当用这个特殊序列时你应该记住这里有两个微妙之处。第一个是 Python 字符串和正则表达式之间最糟的冲突。在 Python 字符串里，"\b" 是反斜杠字符，ASCII值是8。若是你没有使用 raw 字符串时，那么 Python 将会把 "\b" 转换成一个回退符，你的 RE 将没法象你但愿的那样匹配它了。下面的例子看起来和咱们前面的 RE 同样，但在 RE 字符串前少了一个 "r" 。

#!python
>>> p = re.compile('\bclass\b')
>>> print p.search('no class at all')
None
>>> print p.search('\b' + 'class' + '\b')
<re.MatchObject instance at 80c3ee0>

第二个在字符类中，这个限定符（assertion）不起做用，\b 表示回退符，以便与 Python 字符串兼容。

\B

另外一个零宽界定符（zero-width assertions），它正好同 \b 相反，只在当前位置不在单词边界时匹配。

[编辑]分组

你常常须要获得比 RE 是否匹配还要多的信息。正则表达式经常用来分析字符串，编写一个 RE 匹配感兴趣的部分并将其分红几个小组。举个例子，一个 RFC-822 的头部用 ":" 隔成一个头部名和一个值，这就能够经过编写一个正则表达式匹配整个头部，用一组匹配头部名，另外一组匹配头部值的方式来处理。

组是经过 "(" 和 ")" 元字符来标识的。 "(" 和 ")" 有不少在数学表达式中相同的意思；它们一块儿把在它们里面的表达式组成一组。举个例子，你能够用重复限制符，象 *, +, ?, 和 {m,n}，来重复组里的内容，好比说(ab)* 将匹配零或更多个重复的 "ab"。

#!python
>>> p = re.compile('(ab)*')
>>> print p.match('ababababab').span()
(0, 10)

组用 "(" 和 ")" 来指定，而且获得它们匹配文本的开始和结尾索引；这就能够经过一个参数用 group()、start()、end() 和 span() 来进行检索。组是从 0 开始计数的。组 0 老是存在；它就是整个 RE，因此 `MatchObject` 的方法都把组 0 做为它们缺省的参数。稍后咱们将看到怎样表达不能获得它们所匹配文本的 span。

#!python
>>> p = re.compile('(a)b')
>>> m = p.match('ab')
>>> m.group()
'ab'
>>> m.group(0)
'ab'

小组是从左向右计数的，从1开始。组能够被嵌套。计数的数值能够经过从左到右计算打开的括号数来肯定。

#!python
>>> p = re.compile('(a(b)c)d')
>>> m = p.match('abcd')
>>> m.group(0)
'abcd'
>>> m.group(1)
'abc'
>>> m.group(2)
'b'

group() 能够一次输入多个组号，在这种状况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

#!python
>>> m.group(2,1,2)
('b', 'abc', 'b')

The groups() 方法返回一个包含全部小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

#!python
>>> m.groups()
('abc', 'b')

模式中的逆向引用容许你指定先前捕获组的内容，该组也必须在字符串当前位置被找到。举个例子，若是组 1 的内容可以在当前位置找到的话，\1 就成功不然失败。记住 Python 字符串也是用反斜杠加数据来容许字符串中包含任意字符的，因此当在 RE 中使用逆向引用时确保使用 raw 字符串。

例如，下面的 RE 在一个字符串中找到成双的词。

#!python
>>> p = re.compile(r'(\b\w+)\s+\1')
>>> p.search('Paris in the the spring').group()
'the the'

象这样只是搜索一个字符串的逆向引用并不常见 -- 用这种方式重复数据的文本格式并很少见 -- 但你不久就能够发现它们用在字符串替换上很是有用。

[编辑]无捕获组和命名组

精心设计的 REs 也许会用不少组，既能够捕获感兴趣的子串，又能够分组和结构化 RE 自己。在复杂的 REs 里，追踪组号变得困难。有两个功能能够对这个问题有所帮助。它们也都使用正则表达式扩展的通用语法，所以咱们来看看第一个。

Perl 5 对标准正则表达式增长了几个附加功能，Python 的 re 模块也支持其中的大部分。选择一个新的单按键元字符或一个以 "\" 开始的特殊序列来表示新的功能，而又不会使 Perl 正则表达式与标准正则表达式产生混乱是有难度的。若是你选择 "&" 作为新的元字符，举个例子，老的表达式认为 "&" 是一个正常的字符，而不会在使用 \& 或 [&] 时也不会转义。

Perl 开发人员的解决方法是使用 (?...) 来作为扩展语法。"?" 在括号后面会直接致使一个语法错误，由于 "?" 没有任何字符能够重复，所以它不会产生任何兼容问题。紧随 "?" 以后的字符指出扩展的用途，所以 (?=foo)

Python 新增了一个扩展语法到 Perl 扩展语法中。若是在问号后的第一个字符是 "P"，你就能够知道它是针对 Python 的扩展。目前有两个这样的扩展: (?P<name>...) 定义一个命名组，(?P=name) 则是对命名组的逆向引用。若是 Perl 5 的将来版本使用不一样的语法增长了相同的功能，那么 re 模块也将改变以支持新的语法，与此同时为了兼容性的目的而继续保持的 Python 专用语法。

如今咱们看一下普通的扩展语法，咱们回过头来简化在复杂 REs 中使用组运行的特性。由于组是从左到右编号的，并且一个复杂的表达式也许会使用许多组，它可使跟踪当前组号变得困难，而修改如此复杂的 RE 是十分麻烦的。在开始时插入一个新组，你能够改变它以后的每一个组号。

首先，有时你想用一个组去收集正则表达式的一部分，但又对组的内容不感兴趣。你能够用一个无捕获组: (?:...) 来实现这项功能，这样你能够在括号中发送任何其余正则表达式。

#!python
>>> m = re.match("([abc])+", "abc")
>>> m.groups()
('c',)
>>> m = re.match("(?:[abc])+", "abc")
>>> m.groups()
()

除了捕获匹配组的内容以外，无捕获组与捕获组表现彻底同样；你能够在其中放置任何字符，能够用重复元字符如 "*" 来重复它，能够在其余组（无捕获组与捕获组）中嵌套它。(?:...) 对于修改已有组尤为有用，由于你能够不用改变全部其余组号的状况下添加一个新组。捕获组和无捕获组在搜索效率方面也没什么不一样，没有哪个比另外一个更快。

其次，更重要和强大的是命名组；与用数字指定组不一样的是，它能够用名字来指定。

命令组的语法是 Python 专用扩展之一： (?P<name>...)。名字很明显是组的名字。除了该组有个名字以外，命名组也同捕获组是相同的。`MatchObject` 的方法处理捕获组时接受的要么是表示组号的整数，要么是包含组名的字符串。命名组也能够是数字，因此你能够经过两种方式来获得一个组的信息：

#!python
>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+\b)')
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'
>>> m.group(1)
'Lots'

命名组是便于使用的，由于它可让你使用容易记住的名字来代替不得不记住的数字。这里有一个来自 imaplib 模块的 RE 示例：

#!python
InternalDate = re.compile(r'INTERNALDATE "'
r'(?P<day>[ 123][0-9])-(?P<mon>[A-Z][a-z][a-z])-'
	r'(?P<year>[0-9][0-9][0-9][0-9])'
r' (?P<hour>[0-9][0-9]):(?P<min>[0-9][0-9]):(?P<sec>[0-9][0-9])'
r' (?P<zonen>[-+])(?P<zoneh>[0-9][0-9])(?P<zonem>[0-9][0-9])'
r'"')

很明显，获得 m.group('zonem') 要比记住获得组 9 要容易得多。

由于逆向引用的语法，象 (...)\1 这样的表达式所表示的是组号，这时用组名代替组号天然会有差异。还有一个 Python 扩展：(?P=name) ，它可使叫 name 的组内容再次在当前位置发现。正则表达式为了找到重复的单词，(\b\w+)\s+\1 也能够被写成 (?P<word>\b\w+)\s+(?P=word)：

#!python
>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+)\s+(?P=word)')
>>> p.search('Paris in the the spring').group()
'the the'

[编辑]前向界定符

另外一个零宽界定符（zero-width assertion）是前向界定符。前向界定符包括前向确定界定符和前项否认界定符，所下所示：

(?=...)

前向确定界定符。若是所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，不然失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提升；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。

(?!...)

前向否认界定符。与确定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功

经过示范在哪前向能够成功有助于具体实现。考虑一个简单的模式用于匹配一个文件名，并将其经过 "." 分红基本名和扩展名两部分。如在 "news.rc" 中，"news" 是基本名，"rc" 是文件的扩展名。

匹配模式很是简单：

.*[.].*$

注意 "." 须要特殊对待，由于它是一个元字符；我把它放在一个字符类中。另外注意后面的 $; 添加这个是为了确保字符串全部的剩余部分必须被包含在扩展名中。这个正则表达式匹配 "foo.bar"、"autoexec.bat"、 "sendmail.cf" 和 "printers.conf"。

如今，考虑把问题变得复杂点；若是你想匹配的扩展名不是 "bat" 的文件名？一些不正确的尝试：

.*[.][^b].*$

上面的第一次去除 "bat" 的尝试是要求扩展名的第一个字符不是 "b"。这是错误的，由于该模式也不能匹配 "foo.bar"。

.*[.]([^b]..|.[^a].|..[^t])$

当你试着修补第一个解决方法而要求匹配下列状况之一时表达式更乱了：扩展名的第一个字符不是 "b"; 第二个字符不是 "a"；或第三个字符不是 "t"。这样能够接受 "foo.bar" 而拒绝 "autoexec.bat"，但这要求只能是三个字符的扩展名而不接受两个字符的扩展名如 "sendmail.cf"。咱们将在努力修补它时再次把该模式变得复杂。

.*[.]([^b].?.?|.[^a]?.?|..?[^t]?)$

在第三次尝试中，第二和第三个字母都变成可选，为的是容许匹配比三个字符更短的扩展名，如 "sendmail.cf"。

该模式如今变得很是复杂，这使它很难读懂。更糟的是，若是问题变化了，你想扩展名不是 "bat" 和 "exe"，该模式甚至会变得更复杂和混乱。

前向否认把全部这些裁剪成：

.*[.](?!bat$).*$

前向的意思：若是表达式 bat 在这里没有匹配，尝试模式的其他部分；若是 bat$ 匹配，整个模式将失败。后面的 $ 被要求是为了确保象 "sample.batch" 这样扩展名以 "bat" 开头的会被容许。

将另外一个文件扩展名排除在外如今也容易；简单地将其作为可选项放在界定符中。下面的这个模式将以 "bat" 或 "exe" 结尾的文件名排除在外。

.*[.](?!bat$|exe$).*$

[编辑]修改字符串

到目前为止，咱们简单地搜索了一个静态字符串。正则表达式一般也用不一样的方式，经过下面的 `RegexObject` 方法，来修改字符串。

方法/属性	做用
split()	将字符串在 RE 匹配的地方分片并生成一个列表，
sub()	找到 RE 匹配的全部子串，并将其用一个不一样的字符串替换
subn()	与 sub() 相同，但返回新的字符串和替换次数

[编辑]将字符串分片

`RegexObject` 的 split() 方法在 RE 匹配的地方将字符串分片，将返回列表。它同字符串的 split() 方法类似但提供更多的定界符；split()只支持空白符和固定字符串。就象你预料的那样，也有一个模块级的 re.split() 函数。

split(string [, maxsplit = 0])

经过正则表达式将字符串分片。若是捕获括号在 RE 中使用，那么它们的内容也会做为结果列表的一部分返回。若是 maxsplit 非零，那么最多只能分出 maxsplit 个分片。

你能够经过设置 maxsplit 值来限制分片数。当 maxsplit 非零时，最多只能有 maxsplit 个分片，字符串的其他部分被作为列表的最后部分返回。在下面的例子中，定界符能够是非数字字母字符的任意序列。

#!python
>>> p = re.compile(r'\W+')
>>> p.split('This is a test, short and sweet, of split().')
['This', 'is', 'a', 'test', 'short', 'and', 'sweet', 'of', 'split', '']
>>> p.split('This is a test, short and sweet, of split().', 3)
['This', 'is', 'a', 'test, short and sweet, of split().']

有时，你不只对定界符之间的文本感兴趣，也须要知道定界符是什么。若是捕获括号在 RE 中使用，那么它们的值也会看成列表的一部分返回。比较下面的调用：

#!python
>>> p = re.compile(r'\W+')
>>> p2 = re.compile(r'(\W+)')
>>> p.split('This... is a test.')
['This', 'is', 'a', 'test', '']
>>> p2.split('This... is a test.')
['This', '... ', 'is', ' ', 'a', ' ', 'test', '.', '']

模块级函数 re.split() 将 RE 做为第一个参数，其余同样。

#!python
>>> re.split('[\W]+', 'Words, words, words.')
['Words', 'words', 'words', '']
>>> re.split('([\W]+)', 'Words, words, words.')
['Words', ', ', 'words', ', ', 'words', '.', '']
>>> re.split('[\W]+', 'Words, words, words.', 1)
['Words', 'words, words.']

[编辑]搜索和替换

其余常见的用途就是找到全部模式匹配的字符串并用不一样的字符串来替换它们。sub() 方法提供一个替换值，能够是字符串或一个函数，和一个要被处理的字符串。

sub(replacement, string[, count = 0])

返回的字符串是在字符串中用 RE 最左边不重复的匹配来替换。若是模式没有发现，字符将被没有改变地返回。

可选参数 count 是模式匹配后替换的最大次数；count 必须是非负整数。缺省值是 0 表示替换全部的匹配。

这里有个使用 sub() 方法的简单例子。它用单词 "colour" 替换颜色名。

#!python
>>> p = re.compile( '(blue|white|red)')
>>> p.sub( 'colour', 'blue socks and red shoes')
'colour socks and colour shoes'
>>> p.sub( 'colour', 'blue socks and red shoes', count=1)
'colour socks and red shoes'

subn() 方法做用同样，但返回的是包含新字符串和替换执行次数的两元组。

#!python
>>> p = re.compile( '(blue|white|red)')
>>> p.subn( 'colour', 'blue socks and red shoes')
('colour socks and colour shoes', 2)
>>> p.subn( 'colour', 'no colours at all')
('no colours at all', 0)

空匹配只有在它们没有紧挨着前一个匹配时才会被替换掉。

#!python
>>> p = re.compile('x*')
>>> p.sub('-', 'abxd')
'-a-b-d-'

若是替换的是一个字符串，任何在其中的反斜杠都会被处理。"\n" 将会被转换成一个换行符，"\r"转换成回车等等。未知的转义如 "\j" 则保持原样。逆向引用，如 "\6"，被 RE 中相应的组匹配而被子串替换。这使你能够在替换后的字符串中插入原始文本的一部分。

这个例子匹配被 "{" 和 "}" 括起来的单词 "section"，并将 "section" 替换成 "subsection"。

#!python
>>> p = re.compile('section{ ( [^}]* ) }', re.VERBOSE)
>>> p.sub(r'subsection{\1}','section{First} section{second}')
'subsection{First} subsection{second}'

还能够指定用 (?P<name>...) 语法定义的命名组。"\g<name>" 将经过组名 "name" 用子串来匹配，而且 "\g<number>" 使用相应的组号。因此 "\g<2>" 等于 "\2"，但能在替换字符串里含义不清，如 "\g<2>0"。（"\20" 被解释成对组 20 的引用，而不是对后面跟着一个字母 "0" 的组 2 的引用。）

#!python
>>> p = re.compile('section{ (?P<name> [^}]* ) }', re.VERBOSE)
>>> p.sub(r'subsection{\1}','section{First}')
'subsection{First}'
>>> p.sub(r'subsection{\g<1>}','section{First}')
'subsection{First}'
>>> p.sub(r'subsection{\g<name>}','section{First}')
'subsection{First}'

替换也能够是一个甚至给你更多控制的函数。若是替换是个函数，该函数将会被模式中每个不重复的匹配所调用。在每次调用时，函数会被传入一个 `MatchObject` 的对象做为参数，所以能够用这个对象去计算出替换字符串并返回它。

在下面的例子里，替换函数将十进制翻译成十六进制：

#!python
>>> def hexrepl( match ):
...     "Return the hex string for a decimal number"
...     value = int( match.group() )
...     return hex(value)
...
>>> p = re.compile(r'\d+')
>>> p.sub(hexrepl, 'Call 65490 for printing, 49152 for user code.')
'Call 0xffd2 for printing, 0xc000 for user code.'

当使用模块级的 re.sub() 函数时，模式做为第一个参数。模式也许是一个字符串或一个 `RegexObject`；若是你须要指定正则表达式标志，你必需要么使用 `RegexObject` 作第一个参数，或用使用模式内嵌修正器，如 sub("(?i)b+", "x", "bbbb BBBB") returns 'x x'。

[编辑]常见问题

正则表达式对一些应用程序来讲是一个强大的工具，但在有些时候它并不直观并且有时它们不按你指望的运行。本节将指出一些最容易犯的常见错误。

[编辑]使用字符串方式

有时使用 re 模块是个错误。若是你匹配一个固定的字符串或单个的字符类，而且你没有使用 re 的任何象 IGNORECASE 标志的功能，那么就没有必要使用正则表达式了。字符串有一些方法是对固定字符串进行操做的，它们一般快不少，由于它们都是一个个通过优化的 C 小循环，用以代替大的、更具通用性的正则表达式引擎。

举个 用一个固定字符串替换另外一个 的例子，如：你能够把 "deed" 替换成 "word"。re.sub() 彷佛正是胜任这个工做的函数，但仍是考虑考虑 replace() 方法吧。注意 replace() 也能够在单词里面进行替换，能够把 "swordfish" 变成 "sdeedfish"。不过 RE 也是能够作到的。（为了不替换单词的一部分，模式将写成 \bword\b，这是为了要求 "word" 两边有一个单词边界。这是个超出 replace 能力的工做）。

另外一个常见任务是从一个字符串中删除单个字符或用另外一个字符来替代它。你也许能够用 re.sub('\n',' ', s) 这样来实现，但 translate() 可以实现这两个任务，并且比任何正则表达式操做起来更快。 （translate 须要配合 string.maketrans 使用。例如：import string 后 'a1b3'.translate(string.maketrans('ab', 'cd')) ）

 

总之，在使用 re 模块以前，先考虑一下你的问题是否能够用更快、更简单的字符串方法来解决。

[编辑]match() vs search()

match() 函数只检查 RE 是否在字符串开始处匹配，而 search() 则是扫描整个字符串。记住这一区别是重要的。记住，match() 只报告一次成功的匹配，它将从 0 处开始；若是匹配不是从 0 开始的，match() 将不会报告它。

#!python
>>> print re.match('super', 'superstition').span()
(0, 5)
>>> print re.match('super', 'insuperable')
None

另外一方面，search() 将扫描整个字符串，并报告它找到的第一个匹配。

#!python
>>> print re.search('super', 'superstition').span()
(0, 5)
>>> print re.search('super', 'insuperable').span()
(2, 7)

有时你可能倾向于使用 re.match()，只在RE的前面部分添加 .* 。请尽可能不要这么作，最好采用 re.search() 代替之。正则表达式编译器会对 REs 作一些分析以即可以在查找匹配时提升处理速度。一个那样的分析机会指出匹配的第一个字符是什么；举个例子，模式 Crow 必须从 "C" 开始匹配。分析机可让引擎快速扫描字符串以找到开始字符，并只在 "C" 被发现后才开始所有匹配。

添加 .* 会使这个优化失败，这就要扫描到字符串尾部，而后回溯以找到 RE 剩余部分的匹配。使用 re.search() 代替。

[编辑]贪婪 vs 不贪婪

当重复一个正则表达式时，如用 a*，操做结果是尽量多地匹配模式。当你试着匹配一对对称的定界符，如 HTML 标志中的尖括号时这个事实常常困扰你。匹配单个 HTML 标志的模式不能正常工做，由于 .* 的本质是“贪婪”的

#!python
>>> s = '<html><head><title>Title</title>'
>>> len(s)
32
>>> print re.match('<.*>', s).span()
(0, 32)
>>> print re.match('<.*>', s).group()
<html><head><title>Title</title>

RE 匹配 在 "<html>" 中的 "<"，.* 消耗掉字符串的剩余部分。在 RE 中保持更多的左，虽然 > 不能匹配在字符串结尾，所以正则表达式必须一个字符一个字符地回溯，直到它找到 > 的匹配。最终的匹配从 "<html" 中的 "<" 到 "</title>" 中的 ">",这并非你所想要的结果。

在这种状况下，解决方案是使用不贪婪的限定符 *?、+?、?? 或 {m,n}?，尽量匹配小的文本。在上面的例子里， ">" 在第一个 "<" 以后被当即尝试，当它失败时，引擎一次增长一个字符，并在每步重试 ">"。这个处理将获得正确的结果：

#!python
>>> print re.match('<.*?>', s).group()
<html>

注意用正则表达式分析 HTML 或 XML 是痛苦的。变化混乱的模式将处理常见状况，但 HTML 和 XML 则是明显会打破正则表达式的特殊状况；当你编写一个正则表达式去处理全部可能的状况时，模式将变得很是复杂。象这样的任务用 HTML 或 XML 解析器。

粗体文字粗体文字'

[编辑]不用 re.VERBOSE

如今你可能注意到正则表达式的表示是十分紧凑，但它们很是很差读。中度复杂的 REs 能够变成反斜杠、圆括号和元字符的长长集合，以至于使它们很难读懂。

在这些 REs 中，当编译正则表达式时指定 re.VERBOSE 标志是有帮助的，由于它容许你能够编辑正则表达式的格式使之更清楚。

re.VERBOSE 标志有这么几个做用。在正则表达式中不在字符类中的空白符被忽略。这就意味着象 dog | cat 这样的表达式和可读性差的 dog|cat 相同，但 [a b] 将匹配字符 "a"、"b" 或 空格。另外，你也能够把注释放到 RE 中；注释是从 "#" 到下一行。当使用三引号字符串时，可使 REs 格式更加干净：

#!python
pat = re.compile(r"""
\s*                 # Skip leading whitespace
(?P<header>[^:]+)   # Header name
\s* :               # Whitespace, and a colon
(?P<value>.*?)      # The header's value -- *? used to
# lose the following trailing whitespace
\s*$                # Trailing whitespace to end-of-line
""", re.VERBOSE)

这个要难读得多：

#!python
pat = re.compile(r"\s*(?P<header>[^:]+)\s*:(?P<value>.*?)\s*$")