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正則表達(dá)式（Regular Expression，簡(jiǎn)稱 regex 或 regexp）是用于匹配字符串的一種模式表達(dá)式，常用于文本搜索、替換、提取等任務(wù)。下面介紹正則表達(dá)式的常用方法及其典型應(yīng)用。

一、正則表達(dá)式字符

正則表達(dá)式中的字符主要分為 普通字符 和 特殊字符（元字符）。下面將對(duì)這兩類(lèi)字符分別進(jìn)行詳細(xì)解釋。

1. 普通字符

普通字符就是那些在正則表達(dá)式中沒(méi)有特殊意義的字符，它們表示字面上的含義，直接匹配字符串中的這些字符本身。

常見(jiàn)的普通字符：

字母：如 a、b、c 等，直接匹配對(duì)應(yīng)的字母。數(shù)字：如 0、1、2 等，直接匹配對(duì)應(yīng)的數(shù)字。標(biāo)點(diǎn)符號(hào)：如 ,、!、@ 等，如果它們沒(méi)有在元字符列表中，直接匹配這些符號(hào)。其他字符：例如空格、下劃線 _、加號(hào) + 等，通常也被視為普通字符，除非它們出現(xiàn)在特定的上下文中。

2. 特殊字符（元字符）

元字符在正則表達(dá)式中具有特殊的含義，控制匹配行為。要匹配元字符的字面含義，需要對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)義，即在其前面加上反斜杠 \。

常見(jiàn)的元字符及其含義：

元字符含義舉例.匹配除換行符外的任何單個(gè)字符a.b 可以匹配 aab、acb、a1b 等，但不能匹配 ab^匹配字符串的開(kāi)頭^abc 只匹配以 abc 開(kāi)頭的字符串，如 abc123$匹配字符串的結(jié)尾xyz$ 只匹配以 xyz 結(jié)尾的字符串，如 123xyz*匹配前一個(gè)字符 0 次或多次（貪婪匹配）ab*c 可以匹配 ac、abc、abbc、abbbc 等+匹配前一個(gè)字符 1 次或多次（貪婪匹配）ab+c 可以匹配 abc、abbc、abbbc，但不匹配 ac（因?yàn)橹辽傩枰粋€(gè) b）?匹配前一個(gè)字符 0 次或 1 次（可選項(xiàng)）或使量詞變?yōu)榉秦澙纺Ｊ絚olou?r 可以匹配 color 和 colour{}限定前一個(gè)字符出現(xiàn)的次數(shù) {m} 或出現(xiàn)的范圍 {m,n}a{2,4} 匹配2到4個(gè)連續(xù)的 a，如 aa、aaa、aaaa[]字符類(lèi)，匹配方括號(hào)中的任意一個(gè)字符[abc] 匹配 a、b 或 c``或運(yùn)算符，匹配其左右兩邊的任意一個(gè)表達(dá)式()捕獲組，分組子表達(dá)式，并捕獲匹配到的文本(abc)+ 匹配 abc、abcabc 等\轉(zhuǎn)義符，用于轉(zhuǎn)義元字符或表示特殊序列（如 \d 表示數(shù)字）. 可以匹配點(diǎn)號(hào) .，因?yàn)?. 本身是元字符，轉(zhuǎn)義后才能表示真正的點(diǎn)號(hào)

常見(jiàn)的轉(zhuǎn)義字符和特殊序列：

轉(zhuǎn)義字符/特殊序列含義\d匹配任何數(shù)字字符（等同于 [0-9]）\D匹配任何非數(shù)字字符（等同于 [^0-9]）\w匹配任何字母、數(shù)字或下劃線（等同于 [A-Za-z0-9_]）\W匹配任何非字母、數(shù)字或下劃線字符（等同于 [^A-Za-z0-9_]）\s匹配任何空白字符（空格、制表符、換行符等）\S匹配任何非空白字符\b匹配單詞邊界\B匹配非單詞邊界\t匹配制表符\n匹配換行符\r匹配回車(chē)符\f匹配換頁(yè)符

3. 字符類(lèi)

字符類(lèi)用方括號(hào) [] 表示，表示匹配括號(hào)內(nèi)任意一個(gè)字符?？梢允褂眠B字符 - 表示字符范圍。

示例：

[abc]：匹配 a、b 或 c。[a-z]：匹配所有小寫(xiě)字母。[A-Z]：匹配所有大寫(xiě)字母。[0-9]：匹配所有數(shù)字。[^abc]：匹配除 a、b、c 以外的任意字符（注意方括號(hào)中的 ^ 表示取反）。

4. 量詞

量詞用于指定前一個(gè)字符或子表達(dá)式的重復(fù)次數(shù)。

量詞含義*匹配前面的字符 0 次或多次+匹配前面的字符 1 次或多次?匹配前面的字符 0 次或 1 次{n}匹配前面的字符恰好 n 次{n,}匹配前面的字符至少 n 次{n,m}匹配前面的字符至少 n 次，最多 m 次

5. 錨點(diǎn)

錨點(diǎn)用于匹配文本中的特定位置，而不是字符。

^：匹配字符串的開(kāi)頭。$：匹配字符串的結(jié)尾。\b：匹配單詞的邊界。\B：匹配非單詞邊界。

二、正則表達(dá)式用法

1. 基本用法：匹配與查找

在編程語(yǔ)言中使用正則表達(dá)式時(shí)，通常會(huì)使用一些專門(mén)的函數(shù)或方法來(lái)處理正則表達(dá)式。以 Python 中的 re 模塊為例：

基本函數(shù)：

re.match()：從字符串的開(kāi)頭開(kāi)始匹配，若匹配成功，返回 Match 對(duì)象；否則返回 None。re.search()：在整個(gè)字符串中搜索，返回第一次成功匹配的 Match 對(duì)象；否則返回 None。re.findall()：返回所有匹配的子串，以列表形式輸出。re.finditer()：返回所有匹配子串的迭代器，每個(gè)匹配都包含 Match 對(duì)象。re.sub()：用于替換匹配到的字符串。re.split()：按正則表達(dá)式分割字符串。

示例：

import re

# 示例字符串

text = "There are 3 apples and 5 oranges."

pattern = r"\d+"

# 1. re.match() 示例：匹配字符串開(kāi)頭

result = re.match(r"There", text)

print(result.group()) # 輸出 'There'

# 2. re.search() 示例：查找字符串中的第一個(gè)數(shù)字

result = re.search(pattern, text)

print(result.group()) # 輸出 '3'

# 3. re.findall() 示例：查找所有數(shù)字

phones = re.findall(pattern, text)

print(phones) # 輸出 ['3', '5']

# 4. re.sub() 示例：替換數(shù)字為 [NUM]

redacted_text = re.sub(pattern, "[NUM]", text)

print(redacted_text) # 輸出 'There are [NUM] apples and [NUM] oranges.'

# 5. re.split() 示例：按空白字符分割字符串

result = re.split(r"\s+", text)

print(result) # 輸出 ['There', 'are', '3', 'apples', 'and', '5', 'oranges.']

三、Match對(duì)象

Match 對(duì)象是 Python 正則表達(dá)式庫(kù) re 中返回的一個(gè)結(jié)果對(duì)象，當(dāng)使用 re.match()、re.search() 或 re.finditer() 成功匹配字符串時(shí)，返回的就是這個(gè)對(duì)象。Match 對(duì)象包含了有關(guān)匹配結(jié)果的各種信息，并提供了一些方法和屬性來(lái)訪問(wèn)匹配的內(nèi)容和位置。

Match 對(duì)象的常用方法和屬性

1. group()：獲取匹配的內(nèi)容

group(0) 或 group()：返回整個(gè)匹配的字符串。group(n)：返回第 n 個(gè)捕獲組的匹配內(nèi)容。使用括號(hào) () 創(chuàng)建捕獲組，group(1) 返回第一個(gè)捕獲組，group(2) 返回第二個(gè)捕獲組，以此類(lèi)推。

import re

text = "My phone number is 123-456-7890."

pattern = r'(\d{3})-(\d{3})-(\d{4})'

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(match.group(0)) # 輸出 '123-456-7890'，整個(gè)匹配的字符串

print(match.group(1)) # 輸出 '123'，第一個(gè)捕獲組

print(match.group(2)) # 輸出 '456'，第二個(gè)捕獲組

print(match.group(3)) # 輸出 '7890'，第三個(gè)捕獲組

2. groups()：獲取所有捕獲組的元組

返回一個(gè)包含所有捕獲組的元組（不包含 group(0)，即整個(gè)匹配）。

import re

text = "Date: 2024-09-18"

pattern = r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})"

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(match.groups()) # 輸出 ('2024', '09', '18')

3. 命名捕獲組

使用命名捕獲組可以給捕獲的內(nèi)容命名，便于后續(xù)引用。

import re

text = "Order number: 12345, Date: 2024-01-01"

pattern = r"Order number: (?P\d+), Date: (?P\d{4}-\d{2}-\d{2})"

match = re.search(pattern, text)

print(match.group("order")) # 輸出 '12345'

print(match.group("date")) # 輸出 '2024-01-01'

具體解釋：

Order number: ：匹配字符串的開(kāi)頭部分，要求它包含 Order number: 這個(gè)固定的文本。 (?P\d+)：這是一個(gè)命名捕獲組，捕獲訂單號(hào)。具體來(lái)說(shuō)：

(?P...)：捕獲組，并命名為 order，捕獲的內(nèi)容可以通過(guò) group("order") 訪問(wèn)。\d+：匹配一個(gè)或多個(gè)數(shù)字字符，即訂單號(hào)部分（12345）。 , Date: ：匹配訂單號(hào)后的固定文本 , Date: 。 (?P\d{4}-\d{2}-\d{2})：這是另一個(gè)命名捕獲組，捕獲日期。具體來(lái)說(shuō)：

(?P...)：捕獲組，并命名為 date，捕獲的內(nèi)容可以通過(guò) group("date") 訪問(wèn)。\d{4}：匹配四位數(shù)字（年份部分，2024）。-：匹配一個(gè) - 符號(hào)（日期的分隔符）。\d{2}：匹配兩位數(shù)字（月份和日期部分，01 和 01）。

整個(gè)正則表達(dá)式模式匹配的字符串結(jié)構(gòu)是：

Order number: 12345, Date: 2024-01-01

4. groupdict()：返回命名捕獲組的字典

如果正則表達(dá)式中使用了命名捕獲組（通過(guò) (?P...) 的語(yǔ)法），groupdict() 會(huì)返回一個(gè)包含捕獲組名稱和匹配內(nèi)容的字典。

import re

text = "Order number: 12345, Date: 2024-09-18"

pattern = r"Order number: (?P\d+), Date: (?P\d{4}-\d{2}-\d{2})"

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(match.groupdict()) # 輸出 {'order': '12345', 'date': '2024-09-18'}

5. start() 和 end()：匹配位置

start()：返回匹配到的字符串在原始字符串中的起始位置。end()：返回匹配到的字符串在原始字符串中的結(jié)束位置。

import re

text = "My phone number is 123-456-7890."

pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(match.start()) # 輸出 19，匹配到的字符串開(kāi)始的位置

print(match.end()) # 輸出 31，匹配到的字符串結(jié)束的位置

6. span()：返回匹配的起始和結(jié)束位置

返回一個(gè)元組，包含匹配到的字符串的起始位置和結(jié)束位置。

import re

text = "My phone number is 123-456-7890."

pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(match.span()) # 輸出 (19, 31)，匹配到的字符串在原始字符串中的起止位置

7. pos 和 endpos：匹配范圍的起始和結(jié)束位置

pos：匹配的開(kāi)始位置（搜索時(shí)傳遞給函數(shù)的起始位置）。endpos：匹配的結(jié)束位置（搜索時(shí)傳遞給函數(shù)的結(jié)束位置）。

import re

text = "My phone number is 123-456-7890."

pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(match.pos) # 輸出 0，匹配搜索的起始位置

print(match.endpos) # 輸出 31，匹配搜索的結(jié)束位置

8. re：返回使用的正則表達(dá)式

re 屬性返回編譯的正則表達(dá)式對(duì)象。

import re

pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'

match = re.search(pattern, "My phone number is 123-456-7890.")

if match:

print(match.re) # 輸出 re.compile('\\d{3}-\\d{3}-\\d{4}')

9. string：返回匹配的字符串

string 屬性返回進(jìn)行匹配的原始字符串。

import re

pattern = r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'

match = re.search(pattern, "My phone number is 123-456-7890.")

if match:

print(match.string) # 輸出 'My phone number is 123-456-7890.'

四、re.compile()

在 Python 中，re.compile() 是用于編譯正則表達(dá)式的函數(shù)。它將一個(gè)正則表達(dá)式字符串編譯成一個(gè)正則表達(dá)式對(duì)象，這個(gè)對(duì)象可以用于多次執(zhí)行匹配操作，提升性能并簡(jiǎn)化代碼結(jié)構(gòu)。

使用 re.compile() 的好處：

提高性能：當(dāng)你在代碼中需要多次使用同一個(gè)正則表達(dá)式時(shí)，使用 re.compile() 預(yù)先編譯正則表達(dá)式可以提高效率，避免重復(fù)解析正則表達(dá)式。代碼結(jié)構(gòu)清晰：將正則表達(dá)式編譯成對(duì)象后，能夠使代碼邏輯更清晰，特別是需要多次使用相同正則表達(dá)式時(shí)。

語(yǔ)法：

pattern = re.compile(r'正則表達(dá)式', flags)

pattern：表示編譯后的正則表達(dá)式對(duì)象。r'正則表達(dá)式'：待編譯的正則表達(dá)式字符串，通常使用原始字符串（r''）來(lái)防止轉(zhuǎn)義字符的問(wèn)題。flags：可選參數(shù)，用于指定匹配行為的標(biāo)志（如忽略大小寫(xiě)、支持多行等）。常見(jiàn)標(biāo)志包括：

re.IGNORECASE (re.I)：忽略大小寫(xiě)匹配。re.MULTILINE (re.M)：多行模式，讓 ^ 和 $ 匹配每一行的開(kāi)頭和結(jié)尾。re.DOTALL (re.S)：使 . 匹配所有字符，包括換行符。

示例：

1. 使用 re.compile() 編譯正則表達(dá)式：

import re

# 編譯一個(gè)匹配電子郵件的正則表達(dá)式

email_pattern = re.compile(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+')

# 使用編譯后的模式多次匹配不同的字符串

email1 = "user1@example.com"

email2 = "user2@domain.org"

# 使用 compiled 正則表達(dá)式對(duì)象的 match() 方法

print(email_pattern.match(email1)) # 輸出

print(email_pattern.match(email2)) # 輸出

2. 編譯后進(jìn)行多次操作：

import re

# 編譯一個(gè)匹配數(shù)字的正則表達(dá)式

number_pattern = re.compile(r'\d+')

text = "There are 123 apples and 456 oranges."

# 使用 compiled 正則表達(dá)式對(duì)象的 findall() 方法

numbers = number_pattern.findall(text)

print(numbers) # 輸出 ['123', '456']

3. 使用標(biāo)志參數(shù)：

import re

# 編譯一個(gè)忽略大小寫(xiě)的正則表達(dá)式

pattern = re.compile(r'hello', re.IGNORECASE)

text1 = "Hello World"

text2 = "hello world"

# 匹配忽略大小寫(xiě)的字符串

print(pattern.search(text1)) # 輸出

print(pattern.search(text2)) # 輸出

五、非貪婪匹配

默認(rèn)情況下，正則表達(dá)式是貪婪匹配的，即盡可能多地匹配字符?？梢酝ㄟ^(guò)在量詞后面加 ? 來(lái)進(jìn)行非貪婪匹配。

text = ""

greedy_pattern = r"<.*>" # 貪婪匹配

non_greedy_pattern = r"<.*?>" # 非貪婪匹配

# 貪婪匹配：會(huì)匹配整個(gè)字符串，因?yàn)樗鼑L試匹配盡可能多的字符

print(re.search(greedy_pattern, text).group()) # 輸出 ''

# 非貪婪匹配：會(huì)匹配到第一個(gè)閉合標(biāo)簽

print(re.search(non_greedy_pattern, text).group()) # 輸出 ''

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