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就个人而言，主要用它来做一些复杂字符串分析，提取想要的信息
学习原则：够用就行，需要的时候在深入
现总结如下：
正则表达式中特殊的符号：
\".\" 表任意字符
\"^ \" 表string起始
\"$\" 表string 结束
“*” “+” “?” 跟在字符后面表示，0个——多个， 1个——多个， 0个或者1个
*?, +?, ?? 符合条件的情况下，匹配的尽可能少//限制*,+,?匹配的贪婪性
{m} 匹配此前的字符，重复m次
{m,n} m到n次，m，n可以省略
举个例子 ‘a.*b’ 表示a开始，b结束的任意字符串
a{5} 匹配连续5个a
[] 表一系列字符 [abcd] 表a，b，c，d [^a] 表示非a
| A|B 表示A或者B , AB为任意的正则表达式 另外|是非贪婪的如果A匹配，则不找B
(…) 这个括号的作用要结合实例才能理解， 用于提取信息
\\d [0-9]
\\D 非 \\d
\\s 表示空字符
\\S 非空字符
\\w [a-zA-Z0-9_]
\\W 非 \\w
一：re的几个函数
1： compile(pattern, [flags])
根据正则表达式字符串 pattern 和可选的flags 生成正则表达式 对象
生成正则表达式 对象（见二）
其中flags有下面的定义：
I 表示大小写忽略
L 使一些特殊字符集，依赖于当前环境
M 多行模式 使 ^ $ 匹配除了string开始结束外，还匹配一行的开始和结束
S “.“ 匹配包括‘\\n’在内的任意字符，否则 . 不包括‘\\n’
U Make \\w, \\W, \\b, \\B, \\d, \\D, \\s and \\S dependent on the Unicode character properties database
X 这个主要是表示，为了写正则表达式，更可毒，会忽略一些空格和#后面的注释
其中S比较常用，
应用形式如下
import re
re.compile(……,re.S)
2： match(pattern,string,[,flags])
让string匹配，pattern，后面分flag同compile的参数一样
返回MatchObject 对象（见三）
3： split( pattern, string[, maxsplit = 0])
用pattern 把string 分开
>>> re.split('\\W+', 'Words, words, words.')
['Words', 'words', 'words', '']
括号‘（）’在pattern内有特殊作用，请查手册
4：findall( pattern, string[, flags])
比较常用，
从string内查找不重叠的符合pattern的表达式，然后返回list列表
5：sub( pattern, repl, string[, count])
repl可以时候字符串，也可以式函数
当repl是字符串的时候，
就是把string 内符合pattern的子串，用repl替换了
当repl是函数的时候，对每一个在string内的，不重叠的，匹配pattern
的子串，调用repl（substring），然后用返回值替换substring
>>> re.sub(r'def\\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)\\s*\\(\\s*\\):',
... r'static PyObject*\\npy_\\1(void)\\n{',
... 'def myfunc():')
'static PyObject*\\npy_myfunc(void)\\n{'
>>> def dashrepl(matchobj):
... if matchobj.group(0) == '-': return ' '
... else: return '-'
>>> re.sub('-{1,2}', dashrepl, 'pro----gram-files')
'pro--gram files'
二：正则表达式对象 （Regular Expression Objects ）
产生方式：通过 re.compile(pattern，[flags])回
match( string[, pos[, endpos]]) ；返回string[pos,endpos]匹配
pattern的MatchObject（见三）
split( string[, maxsplit = 0])
findall( string[, pos[, endpos]])
sub( repl, string[, count = 0])
这几个函数和re模块内的相同，只不过是调用形式有点差别
re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数，功能相同，但同一程序如果
多次用的这些函数功能，正则表达式对象的几个函数效率高些
三：matchobject
通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回
该对象有如下方法和属性：
方法：
group( [group1, ...])
groups( [default])
groupdict( [default])
start( [group])
end( [group])
说明这几个函数的最好方法，就是举个例子
matchObj = re.compile(r\"(?P<int>\\d+)\\.(\\d*)\")
m = matchObj.match('3.14sss')
#m = re.match(r\"(?P<int>\\d+)\\.(\\d*)\", '3.14sss')
print m.group()
print m.group(0)
print m.group(1)
print m.group(2)
print m.group(1,2)
print m.group(0,1,2)
print m.groups()
print m.groupdict()
print m.start(2)
print m.string
输出如下：
3.14
3.14
3
14
('3', '14')
('3.14', '3', '14')
('3', '14')
{'int': '3'}
2
3.14sss
所以group() 和group(0)返回，匹配的整个表达式的字符串
另外group(i) 就是正则表达式中用第i个“（）” 括起来的匹配内容
('3.14', '3', '14')最能说明问题了。 |
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发表于 2008-9-28 10:55:32
发表于 2008-9-28 18:31:51