前言

当你点开文章的时候，我就知道这次的标题有点装逼了，哈哈，不过不要紧，还好我写的都是干货。

正则表达式是处理字符串的强大工具，它有自己特定的语法结构，可以实现字符串的检索、替换、匹配验证。

案例引入

打开开源中国提供的正则表达式测试工具https://tool.oschina.net/regex/,输入带匹配的文本，然后选择常用的正则表达式，就可以得到相应的匹配结果。

其实，这里就是使用的正则表达式匹配，也就是用一定的规则将特定的文本提取出来。

对于电子邮件来说可以使用

[w!#%&’+/=?^_`~-]+)@(?:w?.)+w?

将它匹配出来。

上面的一大串字符看起来是不是一团糟，现在我就将常用的匹配规则列举出来。

看完之后会不会有点晕呢？

不用担心，接下来我在这边会详细的说明这个规则的用法。

其实正则表达式不是Python独有的，它也可以在其他编程语言使用。在Python中使用re这个库，提供了正则表达式的实现，利用这个库，可以在Python中使用正则表达式。

match( )

这里先介绍一个常用的匹配方法——match()，向它传入需要匹配的字符串及正则表达式，就可以检测这个正则表达式是否匹配字符串。

match( )方法是从字符串起始位置匹配正则表达式，如果匹配就返回匹配成功的结果，如果不匹配就返回None。

示例如下

import re


content = 'Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^Hellosdddsd{3}sw{10}', content)
print(result)
print(type(result))
print(result.group())
print(result.span())

这里声明了一个字符串，其中包含英文字符、空白符、数字等。

那么现在就对刚刚写出的正则表达式进行简单分析。

开头的^表示匹配字符串的开头，也就是说以Hello开头；然后s匹配空白字符；d表示匹配数字；d{3}代表前面的规则匹配3次；w表示匹配数字、字母及下划线；{10}表示前面的规则匹配10次。

你可以试着运行上面的这段代码，你会发现我们并没有将字符串匹配完全，不过依然可以进行匹配，只不过是匹配的结果短一点。

在match( )方法中，第一个参数是正则表达式，第二个参数是传入要匹配的字符串。

打印输出结果可以看到结果是SRE_Match对象，这证明成功匹配。该对象有两个方法：group( )方法可以输出打印内容；span()方法可以输出匹配的范围。

匹配目标

刚刚使用match( )方法可以匹配到字符串的内容，如果想要从字符串中提取一部分内容，可以使用( )括号，将想要提取的子字符串括起来，( )实际上标记了一个子表达式开始和结束的位置，被标记的每个子表达式会依次对应每一个分组，调用group( )方法传入分组的索引可以获取提取的结果。

示例如下

import re


content = 'Hello 123456 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^Hellos(d+)sWorld', content)
print(result)
print(type(result))
print(result.group())
print(result.group(1))
print(result.span())

你可以试着编写并运行上面的示例代码你会发现，我们成功的获取到了123456。这里用的是group(1)，与group()不同的是，后者获取完整的匹配结果，而前者会输出被( )包围的匹配结果，以后还会使用group(2)、group(3)获取匹配结果。

通用匹配

刚才我们写的正则表达式其实还是比较复杂的，出现空白符就用s，出现数字就用d匹配，这样的工作量还是比较大的。其实根本没有必要，可以使用万能匹配，那就是.*，其中  .(点) 可以匹配任意字符（换行符除外），（星号）表示匹配前面的字符无限次，所以它们组合在一起就可以匹配任意字符了。

示例如下

import re


content = 'Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^Hello.*Demo$', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())

贪婪与非贪婪

使用上面的通用匹配.*时，可能有时候匹配到的并不是我们想要的结果。看下面的例子：

import re


content = 'Hello 123456 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^He.*(d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))
print(result.span())

通过上面的代码，你会发现匹配的结果是7，但是这个不是不是我们想要的结果。

这里就涉及一个贪婪匹配与与非贪婪匹配。在贪婪模式下会尽可能的匹配多的字符。正则表达式中.*后面是d+，也就是至少一个数字，并没有指定具体多少个数字。

因此，.*就匹配尽可能多的字符串，把12345都匹配了，留下满足d的数字。

其实这里只需要使用非贪婪匹配就好了，非贪婪匹配的写法是.*? ，多了个？，可以来看看有什么样的效果。

import re


content = 'Hello 123456 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^He.*?(d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))
print(result.span())

运行上面的代码，你会清楚的看到已经获取到了123456。

非贪婪匹配是尽量匹配少的字符，当匹配到数字的时候就不往下匹配了，那么d+便刚好可以匹配下去。

但是要注意，如果匹配的结果在字符串的结尾，那么.*?就匹配不到任何结果，因为非贪婪匹配尽可能少的内容。

修饰符

正则表达式可以使用包含可选标志修饰符来控制匹配的模式，修饰符被指定为一个可选的标志。

示例如下：

import re


content = '''Hello 123456 
World_This is a Regex Demo'''
print(len(content))
result = re.match('^He.*?(d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))
print(result.span())

运行结果

None
Traceback (most recent call last):
  File "D:/github/Python_scrapy/爬虫笔记+源码/第四章 提取数据/code/demo5.py", line 9, in <module>
    print(result.group(1))
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

返回值为None，因此导致出现AttributeError这个错误。原因是 .(点) 只能匹配除换行符号外的任意字符。在上面的程序中，你会发现，中间多了个换行符，因此匹配失败。

在这里只需要添加修饰符re.S，即可修正这个错误。

result = re.match('^He.*?(d+).*Demo$', content, re.S)

这个re.S经常在网页匹配中用到，在HTML中经常会有节点的换行。

下面列举一些常见的修饰符

转义匹配

我们知道正则表达式中定义了不少的匹配模式，如：匹配换行符以外的其他字符，但是如果目标字符串了面包含 .（点），那该怎么办呢？

这里就需要转义匹配了。

代码示例：

import re

content = '(百度)www.baidu.com'
result = re.match('(百度)www.baidu.com', content)
print(result.group())

运行上面的代码，你会发现成功匹配源字符串。

search( )

前面提过，match( )方法是从字符串的开头处开始匹配的，一旦字符串的开头不匹配，那么整个字符串就失效了。

因为match( )方法进行匹配时需要考虑是否符合从开头位置匹配，这样对我们来说不是特别的方便。

这里有另外一种方法，那就是search( )方法，它在匹配的时候会扫描整个字符串，直到找到符合匹配规则的第一个字符串。

search( )与match( )使用方法相似。

findall( )

前面提到过search( )的使用方法，它可以匹配符合规则的第一个字符串，但是想要匹配符合规则的全部字符串就需要借助findall( )方法。该方法会搜索整个字符串，然后匹配所有符合规则的字符串，用法与search( ) 和match( )相同。

sub( )

除了使用正则表达式匹配字符串之外，还可以使用正则表达式来修改文本，比如想要把一个字符串中的所有数字全部去除，如果使用字符串的replace()方法就会显得很繁琐，这里可以借助sub( )方法，具体代码如下所示：

import re

content = 'sdsd55wee66err33'
result = re.sub('d+', '', content)
print(result)

运行上面的代码，你会发现，已经将字符串中的所有数字都去除掉了。

compile( )

前面所提过的方法都是用来处理字符串的，现在介绍一下compile( )方法，这个方法可以将正则字符串编译成正则表达式对象。以便在后面的匹配中复用，具体代码如下所示：

import re

content1 = '2020-12-29 02:35'
content2 = '2020-12-30 03:35'
content3 = '2020-12-31 01:35'

pattern = re.compile('d{2}:d{2}')
result1 = re.sub(pattern, '', content1)
result2 = re.sub(pattern, '', content2)
result3 = re.sub(pattern, '', content3)
print(result1, result2, result3)

运行上面的代码，你会发现时与分都被去掉了，并且匹配规则只写了一次。

同样的compile( )方法也可以传入修饰符re.S、re.I等等，这样在match( )、search( )、findall( )都不需要额外在传。

精彩链接

Python爬虫：什么是Python爬虫？怎么样玩爬虫

Python爬虫：Python-requests模块学习笔记总结

最后

本次对正则表达式的的分享到这里就结束了，你学废了吗？可以在评论区告诉我。

如果你阅读到了这里，那说明本文对你还是有些许帮助的，这也是我写文章的初衷。

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

我是啃书君，一个专注于学习的人，你懂的越多，你不懂的越多。更多精彩内容，我们下期再见！