python入门系列十七（正则表达式）

小杨404
192 阅读3分钟

1.引言

针对文本处理任务，正则表达式是一项很有用的能力。比如下面这些场景：

  • 输入数据校验：保障数据符合格式要求（Email，电话号码）
  • 数据提取：提取模式化数据（电话号码，ID，URL）
  • 文本处理：替换，清洗，格式化
  • 结构化文本解析：日志，配置文件
  • 安全防护：敏感信息检查，攻击特征识别

等等。这篇文章，我们来看正则表达式的方方面面。

2.正则表达式

2.1.基础语法

2.1.1.元字符

正则表达式的本质，是通过一系列特殊字符构建匹配模式，这些特殊字符分类有：定位符，通配符，量词符，逻辑符。

- 定位符
^：匹配字符串开始
$：匹配字符串结尾
\b：匹配单词边界

^：匹配字符串开始示例

image.png

$：匹配字符串结尾示例

image.png

\b：匹配单词边界示例

image.png

image.png

- 通配符
.：匹配除换行符以外的任意单个字符
\d：匹配数字
\w：匹配单词字符（字母，数字，下划线）
\s：匹配空白字符（空格，制表符，换行）

.：匹配除换行符以外的任意单个字符

image.png

\d：匹配数字

image.png

\w：匹配单词字符（字母，数字，下划线）

image.png

\s：匹配空白字符（空格，制表符，换行）

image.png

- 量词符
*：0次或多次
+：一次或多次
？：0次或一次
{n}：精确n次
{n,}：至少n次
{n,m}：n到m次

*：0次或多次

image.png

+：一次或多次

image.png

？：0次或一次

image.png

{n}：精确n次

image.png

{n,}：至少n次

image.png

{n,m}：n到m次

image.png

- 逻辑符
|：或运算
[...]：字符集合
[^...]：否定字符集合

|：或运算

image.png

[...]：字符集合

image.png

[^...]：否定字符集合

image.png

2.1.2.分组

在文本提取场景中，可以通过"()"创建分组方式提取目标数据：

()：创建捕获分组
(?:)：非捕获组
(?P<name>)：命名分组

()：创建捕获分组

image.png

(?:)：非捕获组

image.png

(?P<name)：命名分组

image.png

非捕获组，命名分组IDE工具体现不出效果，后面我们通过python编程接口来示例。

2.1.3.断言

(?=)：正向先行断言
(?!)：负向先行断言
(?<=)：正向后行断言
(?<!)：负向后行断言

参考示例：

# 匹配后面跟着"GB"的数字
lookahead = r'\d+(?=GB)'
# 匹配前面有"$"的价格数字
lookbehind = r'(?<=\$)\d+\.\d{2}'

2.2.编程接口re

2.2.1.基本函数

python中re模块，提供了正则表达式相关编程接口，方便我们在应用中使用。

image.png

2.2.2.示例演示

2.2.2.1.match
import re

# match示例
text = "support_86@qq.com"
pattern = re.compile(r'(\w+)@([\w.]+)')
match = pattern.match(text)
if match:
    print(f"Email验证成功，匹配结果为：",match.group())
    print(match.group(1))
    print(match.group(2))

image.png

2.2.2.2.search
import re

# search示例
text = """
hello world!
hello python!
this is about python re
that is about python demo
here is good things
不要998，不要995，只要990
_!@#$%^&*()_+
Email:support@qq.com
Email2:support@163.com
Phone:13012345678
"""
pattern = re.compile(r'(\w+)@([\w.]+)')
search = pattern.search(text)
if search:
    print(f"提取首次Email结果：",search.group())

image.png

2.2.2.3.findall
import re

# findall示例
text = """
hello world!
hello python!
this is about python re
that is about python demo
here is good things
不要998，不要995，只要990
_!@#$%^&*()_+
Email:support@qq.com
Email2:support@163.com
Phone:13012345678
"""
pattern = re.compile(r'(\w+)@([\w.]+)')
all = pattern.findall(text)
if all:
    print(f"提取全部Email结果：",all)

image.png

2.2.2.4.finditer
import re

# finditer示例
text = """
hello world!
hello python!
this is about python re
that is about python demo
here is good things
不要998，不要995，只要990
_!@#$%^&*()_+
Email:support@qq.com
Email2:support@163.com
Phone:13012345678
"""
pattern = re.compile(r'(\w+)@([\w.]+)')
iter = pattern.finditer(text)
if iter:
    for i in iter:
        print(f"提取全部Email结果：",i.group())

image.png

2.2.2.5.sub
import re

# sub示例
text = "<p>Hello, world!</p><a href='https://www.example.com'>Example</a>2023/08/15   2023/08/15"
def clean_text(text):
    # 移除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    print("移除html标签结果：",text)
    # 标准化日期格式 2023-08-15
    text = re.sub(r'(\d{4})/(\d{2})/(\d{2})', r'\1-\2-\3', text)
    print("替换日期格式结果：",text)
    # 删除重复空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    print("删除重复空格结果：",text)
    return text.strip()

# 调用函数进行文本清洗
cleaned_text = clean_text(text)

image.png

2.2.3.最佳实践

在使用python编程接口处理正则表达式中，有一些可参考的最佳实践原则：

  • 优先使用原始字符串(r'')
  • 复杂模式添加注释(re.VERBOSE)
  • 预编译多次使用正则表达式
  • 非捕获分组减少内存消耗
  • 安全审查用户输入的正则表达式
  • 合理使用第三方库，比如regex功能更强大
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