100天精通Python—第34天：正規表示式大總結

小袁ITSuper發表於2022-04-18

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每篇前言

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一、正規表示式概述

正規表示式是一個強大的字串處理工具，幾乎所有的字串操作都可以通過正規表示式來完成，其本質是一個特殊的字元序列，可以方便的檢查一個字串是否與我們定義的字元序列的某種模式相匹配。

在Python中經常會用在：爬蟲爬取資料時、資料開發、文字檢索和資料篩選的時候常用正則來檢索字串等等，正規表示式已經內嵌在Python中，通過import re模組就可以使用。作為剛學Python的新手大多數都聽說“正則”這個術語，本文將詳細講解從正規表示式的基礎到Python中正規表示式所有語法，保證所有小白從入門到精通！！！

1、語法大全

由於正規表示式通常都包含反斜槓，所以你最好使用原始字串來表示它們。模式元素(如 r'\t'，等價於 \\t )匹配相應的特殊字元。

下表列出了正規表示式模式語法中的特殊元素。如果你使用模式的同時提供了可選的標誌引數，某些模式元素的含義會改變。

模式	描述
`^`	匹配字串的開頭
`$`	匹配字串的末尾。
`.`	匹配除 “\n” 之外的任何單個字元。要匹配包括 ‘\n’ 在內的任何字元，請使用象 ‘[.\n]’ 的模式。
`[...]`	用來表示一組字元,單獨列出：[amk] 匹配 ‘a’，‘m’或’k’
`[^...]`	不在[]中的字元：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字元。
`re*`	匹配0個或多個的表示式。
`re+`	匹配1個或多個的表示式。
`re?`	匹配0個或1個由前面的正規表示式定義的片段，非貪婪方式
`re{n}`	匹配n個前面表示式。例如，"o{2}“不能匹配"Bob"中的"o”，但是能匹配"food"中的兩個o。
`re{ n,}`	精確匹配n個前面表示式。例如，"o{2,}“不能匹配"Bob"中的"o”，但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}“等價於"o+”。"o{0,}“則等價於"o*”。
`re{ n, m}`	匹配 n 到 m 次由前面的正規表示式定義的片段，貪婪方式
`a\| b`	匹配a或b
`(re)`	匹配括號內的表示式，也表示一個組
`(?imx)`	正規表示式包含三種可選標誌：i, m, 或 x 。隻影響括號中的區域。
`(?-imx)`	正規表示式關閉 i, m, 或 x 可選標誌。隻影響括號中的區域。
`(?: re)`	類似 (…), 但是不表示一個組
`(?imx: re)`	在括號中使用i, m, 或 x 可選標誌
`(?-imx: re)`	在括號中不使用i, m, 或 x 可選標誌
`(?#...)`	註釋.
`(?= re)`	前向肯定界定符。如果所含正規表示式，以 … 表示，在當前位置成功匹配時成功，否則失敗。但一旦所含表示式已經嘗試，匹配引擎根本沒有提高；模式的剩餘部分還要嘗試界定符的右邊。
`(?! re)`	前向否定界定符。與肯定界定符相反；當所含表示式不能在字串當前位置匹配時成功。
`(?> re)`	匹配的獨立模式，省去回溯。
`\w`	匹配包括下劃線的任何單詞字元。等價於’[A-Za-z0-9_]’。
`\W`	匹配任何非單詞字元。等價於 ‘[^A-Za-z0-9_]’。
`\s`	匹配任何空白字元，包括空格、製表符、換頁符等等。等價於 [ \f\n\r\t\v]。
`\S`	匹配任何非空白字元。等價於 [^ \f\n\r\t\v]。
`\d`	匹配任意數字，等價於 [0-9]。
`\D`	匹配一個非數字字元。等價於 [^0-9]。
`\A`	匹配字串開始
`\Z`	匹配字串結束，如果是存在換行，只匹配到換行前的結束字串。
`\z`	匹配字串結束
`\G`	匹配最後匹配完成的位置。
`\b`	匹配一個單詞邊界，也就是指單詞和空格間的位置。例如， ‘er\b’ 可以匹配"never" 中的 ‘er’，但不能匹配 “verb” 中的 ‘er’。
`\B`	匹配非單詞邊界。‘er\B’ 能匹配 “verb” 中的 ‘er’，但不能匹配 “never” 中的 ‘er’。
`\n, \t, 等。`	匹配一個換行符。匹配一個製表符, 等
`\1...\9`	匹配第n個分組的內容。
`\10`	匹配第n個分組的內容，如果它經匹配。否則指的是八進位制字元碼的表示式。

PS：上表中re代表自己寫的某一個具體匹配模式

2、修飾符 - 可選標誌

正規表示式可以包含一些可選標誌修飾符來控制匹配的模式。修飾符被指定為一個可選的標誌。多個標誌可以通過按位 OR(|) 它們來指定。如 re.I | re.M 被設定成 I 和 M 標誌：

修飾符	描述
`re.I`	使匹配對大小寫不敏感
`re.L`	做本地化識別（locale-aware）匹配
`re.M`	多行匹配，影響 ^ 和 $
`re.S`	使 `.` 匹配包括換行在內的所有字元
`re.U`	根據Unicode字符集解析字元。這個標誌影響 \w, \W, \b, \B.
`re.X`	該標誌通過給予你更靈活的格式以便你將正規表示式寫得更易於理解。

3、運算子優先順序

正規表示式從左到右進行計算，並遵循優先順序順序，這與算術表示式非常類似。

相同優先順序的從左到右進行運算，不同優先順序的運算先高後低。下表從最高到最低說明了各種正規表示式運算子的優先順序順序：

運算子	描述
`\`	轉義符
`(), (?:), (?=), []`	圓括號和方括號
`*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}`	限定符
`^, $, \任何元字元、任何字元`	定位點和序列（即：位置和順序）
`\|`	替換，“或"操作字元具有高於替換運算子的優先順序，使得”`m\|food`“匹配"m"或"food”。若要匹配"mood"或"food"，請使用括號建立子表示式，從而產生"`(m\|f)ood`"。

4、例項簡單字元匹配

例項	描述
`[Pp]ython`	匹配 “Python” 或 “python”
`rub[ye]`	匹配 “ruby” 或 “rube”
`[aeiou]`	匹配中括號內的任意一個字母
`[0-9]`	匹配任何數字。類似於 [0123456789]
`[a-z]`	匹配任何小寫字母
`[A-Z]`	匹配任何大寫字母
`[a-zA-Z0-9]`	匹配任何字母及數字
`[^aeiou]`	除了aeiou字母以外的所有字元
`[^0-9]`	匹配除了數字外的字元

二、re 模組

1、re模組操作

在Python中需要通過正規表示式對字串進行匹配的時候，可以使用一個模組，名字為re

1. re模組的使用過程

# 匯入re模組
import re

# 使用match方法進行匹配操作
result = re.match(正規表示式,要匹配的字串)

# 如果上一步匹配到資料的話，可以使用group方法來提取資料
result.group()

2. 示例（匹配以itcast開頭的語句）


>>> import re

>>> result = re.match("itcast","itcast.cn")
>>> result.group()
'itcast'

3. re.match(pattern, string, flags=0)

re.match 嘗試從字串的起始位置匹配一個模式，如果不是起始位置匹配成功的話，match()就返回none。

引數說明：

pattern：匹配的正規表示式
string：要匹配的字串。
flags：標誌位，用於控制正規表示式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等等。

2、匹配單個字元

在上一小節中，瞭解到通過re模組能夠完成使用正規表示式來匹配字串

本小節，將要講解正規表示式的單字元匹配

字元	功能
`.`	匹配任意1個字元（除了\n）
`[ ]`	匹配[ ]中列舉的字元
`\d`	匹配數字，即0-9
`\D`	匹配非數字，即不是數字
`\s`	匹配空白，即空格，tab鍵
`\S`	匹配非空白
`\w`	匹配單詞字元，即a-z、A-Z、0-9、_
`\W`	匹配非單詞字元

示例1：.的用法

>>> import re

>>> ret = re.match(".","M")
>>> print(ret.group())
M

>>> ret = re.match("t.o","too")
>>> print(ret.group())
too

>>> ret = re.match("t.o","two")
>>> print(ret.group())
two

示例2：[ ]的用法

>>> import re

>>> # 如果hello的首字元小寫，那麼正規表示式需要小寫的h
>>> ret = re.match("h","hello Python")
>>> print(ret.group())
h

>>> # 如果hello的首字元大寫，那麼正規表示式需要大寫的H
>>> ret = re.match("H","Hello Python")
>>> print(ret.group())
H

>>> # 大小寫h都可以的情況
>>> ret = re.match("[hH]","hello Python")
>>> print(ret.group())
h
>>> ret = re.match("[hH]","Hello Python")
>>> print(ret.group())
H
>>> ret = re.match("[hH]ello Python","Hello Python")
>>> print(ret.group())
Hello Python

>>> # 匹配0到9第一種寫法
>>> ret = re.match("[0123456789]Hello Python","7Hello Python")
>>> print(ret.group())
7Hello Python

>>> # 匹配0到9第二種寫法
>>> ret = re.match("[0-9]Hello Python","7Hello Python")
>>> print(ret.group())
7Hello Python

>>> ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python")
>>> print(ret.group())
7Hello Python

>>> # 下面這個正則不能夠匹配到數字4，因此ret為None
>>> ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","4Hello Python")
>>> print(ret.group())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

示例3：\d用法

>>> import re

>>> # 普通的匹配方式
>>> ret = re.match("嫦娥1號","嫦娥1號發射成功")
>>> print(ret.group())
嫦娥1號

>>> ret = re.match("嫦娥2號","嫦娥2號發射成功")
>>> print(ret.group())
嫦娥2號

>>> ret = re.match("嫦娥3號","嫦娥3號發射成功")
>>> print(ret.group())
嫦娥3號

>>> # 使用\d進行匹配
>>> ret = re.match("嫦娥\d號","嫦娥1號發射成功")
>>> print(ret.group())
嫦娥1號

>>> ret = re.match("嫦娥\d號","嫦娥2號發射成功")
>>> print(ret.group())
嫦娥2號

>>> ret = re.match("嫦娥\d號","嫦娥3號發射成功")
>>> print(ret.group())
嫦娥3號

其他的匹配符參見後面章節的講解

3、匹配多個字元

匹配多個字元的相關格式

字元	功能
`*`	匹配前一個字元出現0次或者無限次，即可有可無
`+`	匹配前一個字元出現1次或者無限次，即至少有1次
`?`	匹配前一個字元出現1次或者0次，即要麼有1次，要麼沒有
`{m}`	匹配前一個字元出現m次
`{m,n}`	匹配前一個字元出現從m到n次

示例1：*用法

需求：匹配出，一個字串第一個字母為大小字元，後面都是小寫字母並且這些小寫字母可有可無

>>> import re

>>> ret = re.match("[A-Z][a-z]*","M")
>>> print(ret.group())
M

>>> ret = re.match("[A-Z][a-z]*","MnnM")
>>> print(ret.group())
Mnn

>>> ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef")
>>> print(ret.group())
Aabcdef

示例2：+用法

需求：匹配出，變數名是否有效

import re

names = ["name1", "_name", "2_name", "__name__"]

for name in names:
    ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w]*",name)
    if ret:
        print("變數名 %s 符合要求" % ret.group())
    else:
        print("變數名 %s 非法" % name)

輸出結果：

變數名 name1 符合要求
變數名 _name 符合要求
變數名 2_name 非法
變數名 __name__ 符合要求

示例3：?用法

需求：匹配出，0到99之間的數字

>>> import re

>>> ret = re.match("[1-9]?[0-9]","7")
>>> print(ret.group())
7

>>> ret = re.match("[1-9]?\d","33")
>>> print(ret.group())
33

>>> ret = re.match("[1-9]?\d","09")
>>> print(ret.group())
0 # 這個結果並不是想要的，利用$才能解決

示例4：{m}用法

需求：匹配出，8到20位的密碼，可以是大小寫英文字母、數字、下劃線

>>> import re

>>> ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678")
>>> print(ret.group())
12a3g4

>>> ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1ad12f23s34455ff66")
>>> print(ret.group())
1ad12f23s34455ff66

4、匹配開頭結尾

字元	功能
`^`	匹配字串開頭
`$`	匹配字串結尾

示例1： ^用法

需要：匹配以135開頭的電話號碼

>>> import re

>>> ret = re.match("^135[0-9]{8}","13588888888")
>>> print(ret.group())
13588888888

>>> ret = re.match("^135[0-9]{8}","13512345678")
>>> print(ret.group())
13512345678

# 136開頭的沒法匹配就會報錯
>>> ret = re.match("^135[0-9]{8}","13688888888")
>>> print(ret.group())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

示例2：$

需求：匹配出163的郵箱地址，且@符號之前有4到20位，例如hello@163.com

import re

email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]

for email in email_list:
    ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com$", email)
    if ret:
        print("%s 是符合規定的郵件地址,匹配後的結果是:%s" % (email, ret.group()))
    else:
        print("%s 不符合要求" % email)

輸出結果：

xiaoWang@163.com 是符合規定的郵件地址,匹配後的結果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
.com.xiaowang@qq.com 不符合要求

5、匹配分組

字元	功能
`\|`	匹配左右任意一個表示式
`(ab)`	將括號中字元作為一個分組
`\num`	引用分組num匹配到的字串
`(?P<name>)`	分組起別名
`(?P=name)`	引用別名為name分組匹配到的字串

示例1：|用法

需求：匹配出0-100之間的數字

>>> import re

>>> ret = re.match("[1-9]?\d","8")
>>> print(ret.group())
8

>>> ret = re.match("[1-9]?\d","78")
>>> print(ret.group())
78

>>> # 不正確的情況
>>> ret = re.match("[1-9]?\d","08")
>>> print(ret.group())
0

>>> # 修正之後的
>>> ret = re.match("[1-9]?\d$","08")
>>> if ret:
...     print(ret.group())
... else:
...     print("不在0-100之間")
...
不在0-100之間

>>> # 新增|
>>> ret = re.match("[1-9]?\d$|100","8")
>>> print(ret.group())  # 8
8

>>> ret = re.match("[1-9]?\d$|100","78")
>>> print(ret.group())  # 78
78

>>> ret = re.match("[1-9]?\d$|100","08")
>>> # print(ret.group())  # 不是0-100之間

>>> ret = re.match("[1-9]?\d$|100","100")
>>> print(ret.group())  # 100
100

示例2：()用法

需求：匹配出163、126、qq郵箱

>>> import re

>>> ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "test@163.com")
>>> print(ret.group())
test@163.com

>>> ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@126.com")
>>> print(ret.group())
test@126.com

>>> ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@qq.com")
>>> print(ret.group())
test@qq.com

>>> ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@gmail.com")
>>> if ret:
...     print(ret.group())
... else:
...     print("不是163、126、qq郵箱")
...
不是163、126、qq郵箱

需求：不是以4、7結尾的手機號碼(11位)

import re

tels = ["13100001234", "18912344321", "10086", "18800007777"]

for tel in tels:
    ret = re.match("1\d{9}[0-35-68-9]", tel)
    if ret:
        print(ret.group())
    else:
        print("%s 不是想要的手機號" % tel)

輸出結果：

18912344321
10086 不是想要的手機號
18800007777 不是想要的手機號

需求：提取區號和電話號碼

>>> import re

>>> ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678")
>>> print(ret.group())
010-12345678

>>> print(ret.group(1))
010

>>> print(ret.group(2))
12345678

示例3：\用法

需求：匹配出<html>hh</html>

>>> import re

>>> # 能夠完成對正確的字串的匹配
>>> ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</html>")
>>> print(ret.group())
<html>hh</html>

>>> # 如果遇到非正常的html格式字串，匹配出錯
>>> ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</htmlbalabala>")
>>> print(ret.group())
<html>hh</htmlbalabala>

# 正確的理解思路：如果在第一對<>中是什麼，按理說在後面的那對<>中就應該是什麼

# 通過引用分組中匹配到的資料即可，但是要注意是元字串，即類似 r""這種格式
>>> ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</html>")
>>> print(ret.group())
<html>hh</html>

# 因為2對<>中的資料不一致，所以沒有匹配出來
>>> test_label = "<html>hh</htmlbalabala>"
>>> ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", test_label)
>>> if ret:
...     print(ret.group())
... else:
...     print("%s 這是一對不正確的標籤" % test_label)
...
<html>hh</htmlbalabala> 這是一對不正確的標籤

示例4：\number用法

需求：匹配出<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>

import re

labels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"]

for label in labels:
    ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label)
    if ret:
        print("%s 是符合要求的標籤" % ret.group())
    else:
        print("%s 不符合要求" % label)

輸出結果：

<html><h1>www.itcast.cn</h1></html> 是符合要求的標籤
<html><h1>www.itcast.cn</h2></html> 不符合要求

示例5：(?P<name>) (?P=name)用法

需求：匹配出<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>

>>> import re

>>> ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")
>>> print(ret.group())
<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>

>>> ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>")
>>> print(ret.group())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

注意：(?P<name>)和(?P=name)中的字母p大寫
在這裡插入圖片描述

6、高階用法

re.search

re.search 掃描整個字串並返回第一個成功的匹配；匹配成功re.search方法返回一個匹配的物件，否則返回None。

函式語法：re.search(pattern, string, flags=0)

引數說明：

pattern：匹配的正規表示式
string：要匹配的字串。
flags：標誌位，用於控制正規表示式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等等。

案例：

import re
 
line = "Cats are smarter than dogs"
 
searchObj = re.search( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
 
if searchObj:
   print ("searchObj.group() : ", searchObj.group())
   print ("searchObj.group(1) : ", searchObj.group(1))
   print ("searchObj.group(2) : ", searchObj.group(2))
else:
   print ("Nothing found!!")

輸出結果：

searchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
searchObj.group(1) :  Cats
searchObj.group(2) :  smarter

re.match與re.search的區別

re.match 只匹配字串的開始，如果字串開始不符合正規表示式，則匹配失敗，函式返回 None，而 re.search 匹配整個字串，直到找到一個匹配。

import re
 
line = "Cats are smarter than dogs"
 
matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)
if matchObj:
   print ("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
   print ("No match!!")
 
matchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I)
if matchObj:
   print ("search --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
   print ("No match!!")

輸出結果：

No match!!
search --> matchObj.group() :  dogs

re.findall

在字串中找到正規表示式所匹配的所有子串，並返回一個列表，如果有多個匹配模式，則返回元組列表，如果沒有找到匹配的，則返回空列表。

注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

函式語法：re.findall(pattern, string, flags=0)

引數說明：

pattern：匹配的正規表示式
string：要匹配的字串。
flags：標誌位，用於控制正規表示式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等等。

案例：統計出python、c、c++相應文章閱讀的次數

>>> import re

>>> ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
>>> print(ret)
['9999', '7890', '12345']

案例：多個匹配模式，返回元組列表

>>> import re

>>> result = re.findall(r'(\w+)=(\d+)', 'set width=20 and height=10')
>>> print(result)
[('width', '20'), ('height', '10')]

re.sub

將匹配到的資料進行替換

函式語法：re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

引數說明（前三個為必選引數，後兩個為可選引數。）：

pattern : 正則中的模式字串。
repl : 替換的字串，也可為一個函式。
string : 要被查詢替換的原始字串。
count : 模式匹配後替換的最大次數，預設 0 表示替換所有的匹配。
flags : 編譯時用的匹配模式，數字形式。

案例：

>>> import re
>>>
>>> phone = "2004-959-559 # 這是一個電話號碼"
>>>
>>> # 刪除註釋
>>> num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
>>> print ("電話號碼 : ", num)
電話號碼 :  2004-959-559
>>>
>>> # 移除非數字的內容
>>> num = re.sub(r'\D', "", phone)
>>> print ("電話號碼 : ", num)
電話號碼 :  2004959559

repl 引數是一個函式

案例：將字串中的匹配的數字乘於 2

import re
 
# 將匹配的數字乘於 2
def double(matched):
    value = int(matched.group('value'))
    return str(value * 2)
 
s = 'A23G4HFD567'
print(re.sub('(?P<value>\d+)', double, s))

輸出結果：

A46G8HFD1134

re.split

根據匹配進行切割字串，並返回一個列表

函式語法：re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

引數說明：

pattern：匹配的正規表示式
string：要匹配的字串。
maxsplit：分割次數，maxsplit=1 分割一次，預設為 0，不限制次數。
flags：標誌位，用於控制正規表示式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等等。

案例：以:或者空格切割字串“info:xiaoZhang 33 shandong”

>>> import re

>>> ret = re.split(r":| ","info:xiaoZhang 33 shandong")
>>> print(ret)
['info', 'xiaoZhang', '33', 'shandong']

案例：對於一個找不到匹配的字串而言，split 不會對其作出分割

>>> import re

>>> re.split('a', 'hello world')
['hello world']

7、特殊語法講解

(?:pattern)

()表示捕獲分組，()會把每個分組裡的匹配的值儲存起來，從左向右，以分組的左括號為標誌，第一個出現的分組的組號為1，第二個為2，以此類推。而(?:)表示非捕獲分組，和捕獲分組唯一的區別在於，非捕獲分組匹配的值不會儲存起來。

>>> import re

>>> a = "123abc456"

# 捕獲所有分組
>>> ret = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a)
>>> print(ret.group(1))
123
>>> print(ret.group(2))
abc
>>> print(ret.group(3))
456

# 僅捕獲後兩個分組
>>> ret = re.search("(?:[0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a)
>>> print(ret.group(1))
abc
>>> print(ret.group(2))
456
>>> print(ret.group(3)) # 因為第一個括號中的分組並未捕獲所有隻有兩個分組資料
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: no such group

說明：(?:pattern)匹配 pattern 但不獲取匹配結果，也就是說這是一個非獲取匹配，不進行儲存供以後使用。

(?=pattern)

正向肯定預查（look ahead positive assert），匹配pattern前面的位置。這是一個非獲取匹配，也就是說，該匹配不需要獲取供以後使用。

>>> import re

>>> ret = re.search("Windows(?=95|98|NT|2000)","Windows2000")
>>> print(ret.group())
Windows

>>> ret = re.search("Windows(?=95|98|NT|2000)","Windows3.1")
>>> print(ret.group())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

說明："Windows(?=95|98|NT|2000)"能匹配"Windows2000"中的 Windows，但不能匹配"Windows3.1"中的 Windows。預查不消耗字元，也就是說，在一個匹配發生後，在最後一次匹配之後立即開始下一次匹配的搜尋，而不是從包含預查的字元之後開始。

(?:pattern)和(?=pattern)的區別：

(?:pattern) 匹配得到的結果包含pattern，(?=pattern) 則不包含。如：

>>> import re

# (?:pattern)
>>> ret = re.search("industr(?:y|ies)","industry abc")
>>> print(ret.group())
industry

# (?=pattern)
>>> ret = re.search("industr(?=y|ies)","industry abc")
>>> print(ret.group())
industr

(?:pattern) 消耗字元，下一字元匹配會從已匹配後的位置開始。(?=pattern) 不消耗字元，下一字元匹配會從預查之前的位置開始，如：

(?!pattern)

正向否定預查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字串開始處匹配查詢字串。這是一個非獲取匹配，也就是說，該匹配不需要獲取供以後使用。

>>> import re

>>> ret = re.search("Windows(?!95|98|NT|2000)","Windows2000")
>>> print(ret.group())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
 
>>> ret = re.search("Windows(?!95|98|NT|2000)","Windows3.1")
>>> print(ret.group())
Windows

說明："Windows(?=95|98|NT|2000)"不能匹配"Windows2000"中的 Windows，但能匹配"Windows3.1"中的 Windows。預查不消耗字元，也就是說，在一個匹配發生後，在最後一次匹配之後立即開始下一次匹配的搜尋，而不是從包含預查的字元之後開始。與(?=pattern)相反

8、python貪婪和非貪婪

正規表示式模式中使用到通配字，那它在從左到右的順序求值時，會盡量“抓取”滿足匹配最長字串。Python裡數量詞預設是貪婪的（在少數語言裡也可能是預設非貪婪），總是嘗試匹配儘可能多的字元；非貪婪則相反，總是嘗試匹配儘可能少的字元。在"*","?","+","{m,n}"後面加上？，使貪婪變成非貪婪。

>>> import re

>>> str = 'www.baidu.com/path'

# ‘+’貪婪模式，匹配1個或多個
>>> ret = re.match(r'\w+', str)
>>> print(ret.group())
www

# ‘+?’非貪婪模式，匹配1個
>>> ret = re.match(r'\w+?', str)
>>> print(ret.group())
w

# {2,5}貪婪模式最少匹配2個，最多匹配5個
>>> ret = re.match(r'\w{2,5}', str)
>>> print(ret.group())
www

# {2,5}?非貪婪模式，匹配兩個
>>> ret = re.match(r'\w{2,5}?', str)
>>> print(ret.group())
ww

9、r的作用

與大多數程式語言相同，正規表示式裡使用"\"作為轉義字元，這就可能造成反斜槓困擾。假如你需要匹配文字中的字元"\"，那麼使用程式語言表示的正規表示式裡將需要4個反斜槓"\\"：前兩個和後兩個分別用於在程式語言裡轉義成反斜槓，轉換成兩個反斜槓後再在正規表示式裡轉義成一個反斜槓。

Python裡的原生字串r'很好地解決了這個問題，有了原生字串，你再也不用擔心是不是漏寫了反斜槓，寫出來的表示式也更直觀。

>>> import re
>>> mm = "c:\\a\\b\\c"
>>> mm
'c:\\a\\b\\c'

>>> print(mm)
c:\a\b\c
>>> re.match("c:\\\\",mm).group()
'c:\\'

>>> ret = re.match("c:\\\\",mm).group()
>>> print(ret)
c:\

>>> ret = re.match("c:\\\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a

>>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a

>>> ret = re.match(r"c:\a",mm).group()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
>>>

說明：Python中字串前面加上 r 表示原生字串，

>>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a

10、實戰案例

練習1：從下面的字串中取出文字
在這裡插入圖片描述
字串：

<div>
<p>崗位職責：</p>
<p>完成推薦演算法、資料統計、介面、後臺等伺服器端相關工作</p>
<p><br></p>
<p>必備要求：</p>
<p>良好的自我驅動力和職業素養，工作積極主動、結果導向</p>
<p>&nbsp;<br></p>
<p>技術要求：</p>
<p>1、一年以上 Python 開發經驗，掌握物件導向分析和設計，瞭解設計模式</p>
<p>2、掌握HTTP協議，熟悉MVC、MVVM等概念以及相關WEB開發框架</p>
<p>3、掌握關聯式資料庫開發設計，掌握 SQL，熟練使用 MySQL/PostgreSQL 中的一種<br></p>
<p>4、掌握NoSQL、MQ，熟練使用對應技術解決方案</p>
<p>5、熟悉 Javascript/CSS/HTML5，JQuery、React、Vue.js</p>
<p>&nbsp;<br></p>
<p>加分項：</p>
<p>大資料，數理統計，機器學習，sklearn，高效能，大併發。</p>
</div>

參考答案：re.sub(r"<[^>]*>| |\n", "", test_str)

練習2：提取img標籤中的圖片連結地址
在這裡插入圖片描述
字串為：

<img data-original="https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973_201611131917_small.jpg" src="https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973_201611131917_small.jpg" style="display: inline;">

參考答案：re.search(r"https://.*?\.jpg", test_str)

練習3：排除指定字串

使用^(?!.*abc).*$，其中的abc為要排除的字串

import re

partten = r'^(?!.*abc).*$'
strs = ['abc222', '111abc222', '111abc', 'defg']
for i in strs:
    print(re.findall(partten, i))

輸出結果：

[]
[]
[]
['defg']

分析：

^和$表示從字串開頭開始，匹配到結尾
(?!.*)表示排除形如’…abc’的部分
後面的.*表示’abc’後面還可以有內容

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100天精通Python—第34天：正規表示式大總結

文章目錄

每篇前言

一、正規表示式概述

1、語法大全

2、修飾符 - 可選標誌

3、運算子優先順序

4、例項簡單字元匹配

二、re 模組

1、re模組操作

2、匹配單個字元

3、匹配多個字元

4、匹配開頭結尾

5、匹配分組

6、高階用法

re.search

re.findall

re.sub

re.split

7、特殊語法講解

(?:pattern)

(?=pattern)

(?!pattern)

8、python貪婪和非貪婪

9、r的作用

10、實戰案例

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