正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。

在 Python 中，使用 re 模块来处理正则表达式。

re 模块提供了一组函数，允许你在字符串中进行模式匹配、搜索和替换操作。

re 模块使 Python 语言拥有完整的正则表达式功能。

本章节主要介绍 Python 中常用的正则表达式处理函数，如果你对正则表达式不了解，可以查看我们的 正则表达式 - 教程。

re.match函数

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match() 就返回 None。

函数语法：

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

函数参数说明：

参数描述
pattern匹配的正则表达式
string要匹配的字符串。
flags标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志

匹配成功 re.match 方法返回一个匹配的对象，否则返回 None。

我们可以使用 group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象方法描述
group(num=0)匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

实例

#!/usr/bin/python import re print(re.match('www', 'www.runoob.com').span())  # 在起始位置匹配 print(re.match('com', 'www.runoob.com'))         # 不在起始位置匹配

以上实例运行输出结果为：

(0, 3)
None

实例

#!/usr/bin/python3 import re line = "Cats are smarter than dogs" # .* 表示任意匹配除换行符（\n、\r）之外的任何单个或多个字符 # (.*?) 表示"非贪婪"模式，只保存第一个匹配到的子串 matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I) if matchObj:   print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())   print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))   print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2)) else:   print ("No match!!")

以上实例执行结果如下：

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

re.search方法

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

函数语法：

re.search(pattern, string, flags=0)

函数参数说明：

参数描述
pattern匹配的正则表达式
string要匹配的字符串。
flags标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志

匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象方法描述
group(num=0)匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

实例

#!/usr/bin/python3 import re print(re.search('www', 'www.runoob.com').span())  # 在起始位置匹配 print(re.search('com', 'www.runoob.com').span())         # 不在起始位置匹配

以上实例运行输出结果为：

(0, 3)
(11, 14)

实例

#!/usr/bin/python3 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!!")
以上实例执行结果如下：
searchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
searchObj.group(1) :  Cats
searchObj.group(2) :  smarter

re.match 与 re.search的区别

re.match 只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回 None，而 re.search 匹配整个字符串，直到找到一个匹配。

实例

#!/usr/bin/python3 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!!")
以上实例运行结果如下：
No match!!
search --> matchObj.group() :  dogs

检索和替换

Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。

语法：

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

参数：

  • pattern : 正则中的模式字符串。

  • repl : 替换的字符串，也可为一个函数。

  • string : 要被查找替换的原始字符串。

  • count : 模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配。

  • flags : 编译时用的匹配模式，数字形式。

前三个为必选参数，后两个为可选参数。

实例

#!/usr/bin/python3 import re phone = "2004-959-559 # 这是一个电话号码" # 删除注释 num = re.sub(r'#.*$', "", phone) print ("电话号码 : ", num) # 移除非数字的内容 num = re.sub(r'\D', "", phone) print ("电话号码 : ", num)

以上实例执行结果如下：

电话号码 :  2004-959-559 
电话号码 :  2004959559

repl 参数是一个函数

以下实例中将字符串中的匹配的数字乘以 2：

实例

#!/usr/bin/python import re # 将匹配的数字乘以 2 def double(matched):    value = int(matched.group('value'))    return str(value * 2) s = 'A23G4HFD567' print(re.sub('(?P<value>\d+)', double, s))

执行输出结果为：

A46G8HFD1134

compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

语法格式为：

re.compile(pattern[, flags])

参数：

  • pattern : 一个字符串形式的正则表达式

  • flags 可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等，具体参数为：

  • 这些标志可以单独使用，也可以通过按位或（|）组合使用。例如，re.IGNORECASE | re.MULTILINE 表示同时启用忽略大小写和多行模式。

      • re.IGNORECASE 或 re.I

    •  - 使匹配对大小写不敏感

    • re.L 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境

    • re.MULTILINE 或 re.M - 多行模式，改变 ^ 和 $ 的行为，使它们匹配字符串的每一行的开头和结尾。

    • re.DOTALL 或 re.S - 使 . 匹配包括换行符在内的任意字符。

    • re.ASCII - 使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 仅匹配 ASCII 字符。

    • re.VERBOSE 或 re.X - 忽略空格和注释，可以更清晰地组织复杂的正则表达式。

实例

实例

>>>import re >>> pattern = re.compile(r'\d+')                    # 用于匹配至少一个数字 >>> m = pattern.match('one12twothree34four')        # 查找头部，没有匹配 >>> print( m ) None >>> m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配，没有匹配 >>> print( m ) None >>> m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配 >>> print( m )                                        # 返回一个 Match 对象 <_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0> >>> m.group(0)   # 可省略 0 '12' >>> m.start(0)   # 可省略 0 3 >>> m.end(0)     # 可省略 0 5 >>> m.span(0)    # 可省略 0 (3, 5)

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

  • group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串，当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；

  • start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置（子串第一个字符的索引），参数默认值为 0；

  • end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置（子串最后一个字符的索引+1），参数默认值为 0；

  • span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。

再看看一个例子：

实例

>>>import re >>> pattern = re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)', re.I)   # re.I 表示忽略大小写 >>> m = pattern.match('Hello World Wide Web') >>> print( m )                            # 匹配成功，返回一个 Match 对象 <_sre.SRE_Match object at 0x10bea83e8> >>> m.group(0)                            # 返回匹配成功的整个子串 'Hello World' >>> m.span(0)                             # 返回匹配成功的整个子串的索引 (0, 11) >>> m.group(1)                            # 返回第一个分组匹配成功的子串 'Hello' >>> m.span(1)                             # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引 (0, 5) >>> m.group(2)                            # 返回第二个分组匹配成功的子串 'World' >>> m.span(2)                             # 返回第二个分组匹配成功的子串索引 (6, 11) >>> m.groups()                            # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...) ('Hello', 'World') >>> m.group(3)                            # 不存在第三个分组 Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: no such group

findall

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

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

语法格式为：

re.findall(pattern, string, flags=0)
或
pattern.findall(string[, pos[, endpos]])

参数：

  • pattern 匹配模式。

  • string 待匹配的字符串。

  • pos 可选参数，指定字符串的起始位置，默认为 0。

  • endpos 可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

查找字符串中的所有数字：

实例

import re result1 = re.findall(r'\d+','runoob 123 google 456') pattern = re.compile(r'\d+')   # 查找数字 result2 = pattern.findall('runoob 123 google 456') result3 = pattern.findall('run88oob123google456', 0, 10) print(result1) print(result2) print(result3)

输出结果：

['123', '456']
['123', '456']
['88', '12']

多个匹配模式，返回元组列表：

实例

import re

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

re.finditer

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

参数：

参数描述
pattern匹配的正则表达式
string要匹配的字符串。
flags标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志

实例

import re it = re.finditer(r"\d+","12a32bc43jf3") for match in it:    print (match.group() )

输出结果：

12 
32 
43 
3

re.split

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下：

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

参数：

参数描述
pattern匹配的正则表达式
string要匹配的字符串。
maxsplit分割次数，maxsplit=1 分割一次，默认为 0，不限制次数。
flags标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志

实例

>>>import re >>> re.split('\W+', 'runoob, runoob, runoob.') ['runoob', 'runoob', 'runoob', ''] >>> re.split('(\W+)', ' runoob, runoob, runoob.') ['', ' ', 'runoob', ', ', 'runoob', ', ', 'runoob', '.', ''] >>> re.split('\W+', ' runoob, runoob, runoob.', 1) ['', 'runoob, runoob, runoob.'] >>> re.split('a*', 'hello world')   # 对于一个找不到匹配的字符串而言，split 不会对其作出分割 ['hello world']

正则表达式对象

re.RegexObject

re.compile() 返回 RegexObject 对象。

re.MatchObject

group() 返回被 RE 匹配的字符串。

  • start() 返回匹配开始的位置

  • end() 返回匹配结束的位置

  • span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置

正则表达式修饰符 - 可选标志

正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。

以下标志可以单独使用，也可以通过按位或（|）组合使用。例如，re.IGNORECASE | re.MULTILINE 表示同时启用忽略大小写和多行模式。

修饰符描述实例
re.IGNORECASE 或 re.I使匹配对大小写不敏感
import re
pattern = re.compile(r'apple', flags=re.IGNORECASE)
result = pattern.match('Apple')
print(result.group())  # 输出: 'Apple'
re.MULTILINE 或 re.M多行匹配，影响 ^ 和 $，使它们匹配字符串的每一行的开头和结尾。
import re
pattern = re.compile(r'^\d+', flags=re.MULTILINE)
text = '123\n456\n789'
result = pattern.findall(text)
print(result)  # 输出: ['123', '456', '789']
re.DOTALL 或 re.S：使 . 匹配包括换行符在内的任意字符。
import re
pattern = re.compile(r'a.b', flags=re.DOTALL)
result = pattern.match('a\nb')
print(result.group())  # 输出: 'a\nb'
re.ASCII使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 仅匹配 ASCII 字符。
import re
pattern = re.compile(r'\w+', flags=re.ASCII)
result = pattern.match('Hello123')
print(result.group())  # 输出: 'Hello123'
re.VERBOSE 或 re.X忽略空格和注释，可以更清晰地组织复杂的正则表达式。
import re
pattern = re.compile(r'''
    \d+  # 匹配数字
    [a-z]+  # 匹配小写字母
''', flags=re.VERBOSE)
result = pattern.match('123abc')
print(result.group())  # 输出: '123abc'

正则表达式模式

模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式。

字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。

多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。

标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。

反斜杠本身需要使用反斜杠转义。

由于正则表达式通常都包含反斜杠，所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'\t'，等价于 \\t )匹配相应的特殊字符。

下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数，某些模式元素的含义会改变。

模式描述
^匹配字符串的开头
$匹配字符串的末尾。
.匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...]用来匹配所包含的任意一个字符，例如 [amk] 匹配 'a'，'m'或'k'
[^...]不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*匹配0个或多个的表达式。
re+匹配1个或多个的表达式。
re?匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
re{ n}匹配n个前面表达式。例如，"o{2}"不能匹配"Bob"中的"o"，但是能匹配"food"中的两个o。
re{ n,}精确匹配n个前面表达式。例如，"o{2,}"不能匹配"Bob"中的"o"，但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}"等价于"o+"。"o{0,}"则等价于"o*"。
re{ n, m}匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a| b匹配a或b
(re)匹配括号内的表达式，也表示一个组
(?imx)正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
(?-imx)正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
(?: re)类似 (...), 但是不表示一个组
(?imx: re)在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
(?-imx: re)在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
(?#...)注释.
(?= re)前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?! re)前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功。
(?> re)匹配的独立模式，省去回溯。
\w匹配数字字母下划线
\W匹配非数字字母下划线
\s匹配任意空白字符，等价于 [\t\n\r\f]。
\S匹配任意非空字符
\d匹配任意数字，等价于 [0-9]。
\D匹配任意非数字
\A匹配字符串开始
\Z匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。
\z匹配字符串结束
\G匹配最后匹配完成的位置。
\b匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
\B匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。
\n, \t, 等。匹配一个换行符。匹配一个制表符, 等
\1...\9匹配第n个分组的内容。
\10匹配第n个分组的内容，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

正则表达式实例

字符匹配

实例描述
python匹配 "python".

字符类

实例描述
[Pp]ython匹配 "Python" 或 "python"
rub[ye]匹配 "ruby" 或 "rube"
[aeiou]匹配中括号内的任意一个字母
[0-9]匹配任何数字。类似于 [0123456789]
[a-z]匹配任何小写字母
[A-Z]匹配任何大写字母
[a-zA-Z0-9]匹配任何字母及数字
[^aeiou]除了aeiou字母以外的所有字符
[^0-9]匹配除了数字外的字符

特殊字符类

实例描述
.匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符，请使用象 '[.\n]' 的模式。
\d匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
\D匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。
\s匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
\S匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。
\w匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。
\W匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。