Python中正则表达式对单个字符，多个字符和匹配边界等使用

Python中正则表达式对单个字符，多个字符和匹配边界等使用

Regular expression，正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正则表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），是计算机科学的一个概念。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。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。

Python 自1.5版本起增加了re 模块。re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。

1.re.match函数

   python用re.match函数从字符串的起始位置匹配一个模式，若字符串匹配正则表达式，则match方法返回匹配对象（Match Object），否则返回None（注意不是空字符串""）。匹配对象Macth Object具有group方法，用来返回字符串的匹配部分。

   函数语法：re.match(pattern, string, flags) ；pattern是正则表达式，string需要匹配的字符串，flags为可选参数修饰符。

# 导入re模块，注意match函数是从起始位置匹配的。如果起始位置匹配失败，则返回None
import re
#match()函数适合匹配是否以xxxx开始的字符串，因为其从头开始匹配的
ret = re.match("abc","aBCabc",re.I) #可选参数re.I表示忽略大小写，后续详细解释。
print(ret.group()) #aBC
ret1 = re.match("abc","aBCabc")
print(ret1.group()) # 'NoneType' object has no attribute 'group'

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。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：

修饰符 描述 re.I 使匹配对大小写不敏感 re.L 做本地化识别（locale-aware）匹配 re.M 多行匹配，影响 ^ 和 $ re.S 使 . 匹配包括换行在内的所有字符 re.U 根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 w, W, b, B. re.X 该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。

2.正则表达式的语法
2.1正则表达式对字符（单个字符）的表示

字符 功能 . 匹配任意1个字符（除了n），注意因为.表示任意一个字符，所以如果匹配‘.'则需要用转义字符.来表示 [ ] 匹配[ ]中列举的字符，如果[a-zA-Z0-9],[a-zA-Z]表示所有字母和数字，后者表示所有字母，注意中间没有空格符号。 d 匹配数字，即0-9 D 匹配非数字，即不是数字 s 匹配空白，即 空格，tab键 S 匹配非空白 w 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_ W 匹配非单词字符

# 导入re模块
import re
#1.测试.的使用，匹配任意字符开始的字符串
str='abc'
ret =re.match("..",str)
print(ret.group()) #ab.用两个..就表示只要str字符串开头是两个字符即可。
ret1 = re.match("....",str) #这种情况则会报错，因为str只有三个字符。
 
#2.匹配[]范围内的任意一个字符开头的字符串
str1 = "abcABC*?//"
str2 = "3afasdlfadsf"
ret2 = re.match("[a-z]",str1).group() #a
ret3 = re.match("[123456]",str2).group() #3,[1-6]等价[123456]
 
#3./d的使用，表示匹配任意一个数字
str3 = "第5名是我"
ret4 = re.match("第d名",str3).group()
print(ret4) #第5名
 
ret4 = re.match("第[0-9]名",str3) #同样是表示0-9任意一个，[0-9]和d效果一样
print(ret4.group()) #第5名

 总结：注意上面对字符的匹配都是表示一个任意字符，或者某个范围内的任意一个字符，属于单个字符匹配。而实际开发中肯定都是用一个子串(多个字符)去匹配整个字符串。那么如何表示呢，请继续下去。

2.2正则表达式匹配多个字符：数量的表示

匹配多个字符的相关格式，其实就是单个字符加上数量。注意下面数量的匹配都是针对前一个字符。

字符 功能 * 匹配前一个字符出现0次或者无限次，即可有可无 + 匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次 ? 匹配前一个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有 {m} 匹配前一个字符出现m次 {m,} 匹配前一个字符至少出现m次 {m,n} 匹配前一个字符出现从m到n次

# 导入re模块
import re
 
#1.匹配第一个是大写字母，第二个小写字母，后面只要是小写字母即可。
ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aafngsdfgnlsdf1224343")
print(ret.group()) #Aafngsdfgnlsdf
ret1 = re.match("[A-Z][a-z]*","AaAaaa34bbb")
print(ret1.group()) #Aa ,因为后面不是小写字母所以没匹配到。
 
#匹配下面字符串是否以字母或者下划线开头
ret = re.match("[a-zA-Z_]+[w_]*","name1") #解释1：[a-zA-Z_]+字母下划线至少出现一次
print(ret.group()) #name1
 
ret = re.match("[a-zA-Z_]+[w_]*","_name") #解释2：[w_]*表示字母，数据下划线出现任意次
print(ret.group()) #_name
 
ret = re.match("[a-zA-Z_]+[w_]*","2_name")
#print(ret.group()) #报错，因为匹配不上，返回None.
 
 
#3.匹配前面字符出现0次或者1次使用？
ret = re.match("[1-9]?[0-9]","7")
print(ret.group()) #7
 
ret = re.match("[1-9]?[0-9]","33")
print(ret.group()) #33
 
ret = re.match("[1-9]?[0-9]","09")
print(ret.group()) #0
 
#4.前面字符出现n此，或者m-n范围内的任意次
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","dsa2A9nfdsf")
print(ret.group()) #dsa2A9,匹配前6位是数字字符下划线即可
 
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{3,8}","aSjsd239344")
ret1 = re.match("[a-zA-Z0-9_]{3,8}","aSjs")
print(ret1.group()) #aSjs，注意匹配前一个字符出现3-8次，只要这个范围内都算匹配成功，按实际匹配
print(ret.group()) #aSjsd239 匹配前一个字符出现3到8次
 
ret = re.match("[a-z0-9A-Z_]{3,}","a2")
print(ret.group()) #至少出现3次，所以如果只有两个的话，返回None，调用报错。

总结：单个字符匹配，多个字符匹配上面都已经演示过了，基本可以完成大多数字符串的匹配了。但是上面过于字符串的匹配都是从头开始匹配的，而实际开发中可能是从字符串中间，后者结尾开始匹配的。keep reading....

2.3.正则表达式：匹配边界的问题

字符 功能 ^ 匹配字符串开头 $ 匹配字符串结尾 b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'erb' 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，'erB' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。

# 导入re模块
import re
 
# 匹配以@qq.com邮箱结尾的邮箱地址
#1.不适用匹配字符串结尾的$来实现，注意.要用转义字符，一般邮箱的长度都是4-30位
ret = re.match("[w]{4,30}@qq.com", "[email protected]")
print(ret.group()) #[email protected]
 
 
# 通过$来确定末尾,效率更高
ret = re.match("[w]{4,30}@qq.com$", "[email protected]")
print(ret.group()) #[email protected]
 
ret = re.match("[w]{4,30}@qq.com$", "[email protected]")
#print(ret.group()) #报错

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