本文介绍了Python对于正则表达式的支持，包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请查看其他教程。

    　　注意：本文基于Python2.4完成；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。

    　1. 正则表达式基础

    　　1.1. 简单介绍

    　　正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。

    下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：

    　　正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

    下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：

    　　1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

    　　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”。

    　　1.3. 反斜杠的困扰

    　　与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\”，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r”\\”表示。同样，匹配一个数字的”\\d”可以写成r”\d”。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

    　　1.4. 匹配模式

    　　正则表达式提供了一些可用的匹配模式，比如忽略大小写、多行匹配等，这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。

    　2. re模块

    　　2.1. 开始使用re

　　Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

# encoding: UTF-8
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
 
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
 
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()
 
### 输出 ###
# hello

re.compile(strPattern[, flag]):

　　这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符’|'表示同时生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile(‘pattern’, re.I | re.M)与re.compile(‘(?im)pattern’)是等价的。

    　　可选值有：

• re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）

• M(MULTILINE): 多行模式，改变’^'和’$'的行为（参见上图）

• S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变’.'的行为

• L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定

• U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性

• X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：

a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                   \.    # the decimal point
                   \d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")

m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()

    　　2.2. Match

　　Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

    　　属性：

1. string: 匹配时使用的文本。

2. re: 匹配时使用的Pattern对象。

3. pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。

4. endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。

5. lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。

6. lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

    　　方法：

1. 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。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。

2. 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,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。

3. 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，没有别名的组不包含在内。default含义同上。

4. start([group]):
   返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。

5. end([group]):
   返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。

6. span([group]):
   返回(start(group), end(group))。

7. 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，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\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。

import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
 
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
 
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')
 
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

　2.3. Pattern

　　Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

    　　Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

    　　Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

1. pattern: 编译时用的表达式字符串。

2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。

3. groups: 表达式中分组的数量。

4. groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
 
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex
 
### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}

实例方法[ | re模块方法]：
　　1.match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):

　　这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。

    　　pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

    　　注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符’$'。

    　　示例参见2.1小节。

　　2.search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):

　　这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。

    　　pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

# encoding: UTF-8 
import re 
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象 
pattern = re.compile(r'world') 
 
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None 
# 这个例子中使用match()无法成功匹配 
match = pattern.search('hello world!') 
 
if match: 
    # 使用Match获得分组信息 
    print match.group() 
 
### 输出 ### 
# world

　3.split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]): 

　　按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

import re
 
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
 
### output ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']

　　4.findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]): 

　　搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。

import re
 
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')
 
### output ###
# ['1', '2', '3', '4']

　　5.finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]): 

　　搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器 。

import re
 
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
    print m.group(),
 
### output ###
# 1 2 3 4

　　6.sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]): 

　　使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。

    　　当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。

    　　当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。

    　　count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

import re
 
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print p.sub(r'\2 \1', s)
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print p.sub(func, s)
 
### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!

　　7.subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):

　　返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

import re
 
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print p.subn(r'\2 \1', s)
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print p.subn(func, s)
 
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)

　　另外，图中的特殊构造部分没有举出例子，用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下，如何匹配不是以abc开头的单词，^_^

转自：AstralWind