Python 之re模块
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时间：2015年06月08日
re.finditer(pattern, string, flags=0) #与findall函数一样，但是返回的是迭代器对象
shell脚本学好需要熟练掌握三部分：指令-正则表达式-控制流，可见正则表达式的重要行，同样在python中，正则表达式也是非常重要的一环。
re模块就是python的正则表达式模块。
>>> import re >>> re. re.DEBUG re._MAXCACHE re.__repr__( re.copy_reg re.DOTALL re.__all__ re.__setattr__( re.error( re.I re.__class__( re.__sizeof__( re.escape( re.IGNORECASE re.__delattr__( re.__str__( re.findall( re.L re.__dict__ re.__subclasshook__( re.finditer( re.LOCALE re.__doc__ re.__version__ re.match( re.M re.__file__ re._alphanum re.purge( re.MULTILINE re.__format__( re._cache re.search( re.S re.__getattribute__( re._cache_repl re.split( re.Scanner re.__hash__( re._compile( re.sre_compile re.T re.__init__( re._compile_repl( re.sre_parse re.TEMPLATE re.__name__ re._expand( re.sub( re.U re.__new__( re._pattern_type( re.subn( re.UNICODE re.__package__ re._pickle( re.sys re.VERBOSE re.__reduce__( re._subx( re.template( re.X re.__reduce_ex__( re.compile(
re.compile(pattern, flags=0) #创建一个正则表达式模式对象，可以调用下面的方法。 re.escape(‘string‘) #返回一个字符串，其中的所有非字母数字字符都带有反斜杠
re.findall(pattern, string, flags=0) #返回一个符合模式的字符串列表， >>> re.findall(‘[1-9]‘,‘du1diao3han9‘) [‘1‘, ‘3‘, ‘9‘]
re.match(pattern, string, flags=0) #检查字符串的开口是有与模式匹配，若匹配返回一个对象，否则返回none >>> print re.match(‘z‘,‘s‘) None >>> re.match(‘d‘,‘du diao‘) <_sre.SRE_Match object at 0xb735bbf0>
re.search(pattern, string, flags=0) #在字符串中搜索是否有匹配模式的值 若有，返回一个对象实例，否则返回none <_sre.SRE_Match object at 0xb735bbf0> >>> re.search(‘zhu‘,‘luozhuhao‘) <_sre.SRE_Match object at 0xb7282a30> >>> re.search(‘xzhu‘,‘luozhuhao‘) >>> print re.search(‘xzhu‘,‘luozhuhao‘) None
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) >>> re.split(‘\|‘,‘888|zhu|999‘) [‘888‘, ‘zhu‘, ‘999‘]
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) #用字符串repl替换string中符合模式的字符 >>> re.sub(‘[1-9]‘,‘du juan‘,‘ni ke 9 zhidao 8‘) ‘ni ke du juan zhidao du juan‘
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)#与sub函数一样，但是返回的是一个元组，包括新字符串和替换次数 >>> re.subn(‘[1-9]‘,‘du juan‘,‘ni ke 9 zhidao 8‘) (‘ni ke du juan zhidao du juan‘, 2)
有re.compile():函数编译的正则表达式对象具有以下方法：
>>> r = re.compile(‘the‘) r.findall( r.match( r.search( r.sub( r.finditer( r.scanner( r.split( r.subn( #和上面的函数意义一样，就是参数有些区别
有search（）和match（）返回的对象具有的方法如下
m.group([group1,group2,...]) #返回匹配值的一个或多个子分组，其中参数指定分组编号或名称，如果未指定分组编号和名称则将返回整个匹配值 m.groups() #返回一个元组，包含与模式中所有分组匹配的文本 何为分组： datapat = re.compile(‘(\d+)/(\d+)/(\d+)‘) 把正则表达式放在小括号中称为分组 从左边数第一个小括号称为group（1） 第二个group（2） 最外面的括号包含整个表达式的称为group（0）
常用的转义码：
\d #一个数字 \D #一个非数字 \s #空白符（制表符，空格，换行符） \S #非空白符 \w #字母数字 \W #非字母数字
常用的锚定码：
^ #字符串或行的开始 $ #字符串会行的结束 \A #字符串的开始 \Z #字符串的结束 \b #一个单词开头或末尾的空串 \B #不在一个单词开头或末尾的空串
常用的重复匹配：
a* #字符a可以出现0个或多个a a+ #字符a至少出现1个 a？#a可以出现0个或1个 贪婪模式与关闭贪婪模式 默认是贪婪模式匹配，即是尽可能多的匹配 ？可以关闭贪婪模式 a*？ #a出现0个 a+？ #a出现1个 a？？#a出现0个
[root@zhu ~]# cat zhu.py
#!/usr/bin/python
import re
def test_patterns(text,patterns=[]):
for pattern,desc in patterns:
print ‘pattern: %r (%s)\n‘ %(pattern,desc)
print ‘%r‘ %text
for match in re.finditer(pattern,text):
s = match.start()
e = match.end()
substr = text[s:e]
n_backslashes = text[:s].count(‘\\‘)
prefix = ‘.‘ * (s + n_backslashes)
print ‘%s%r‘ %(prefix,substr)
print
return
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab*‘,‘a followed by b‘)])
print ‘1>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab+‘,‘a followed by b‘)])
print ‘2>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab?‘,‘a followed by b‘)])
print ‘3>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab*?‘,‘a followed by b‘)])
print ‘4>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab+?‘,‘a followed by b‘)])
print ‘5>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab??‘,‘a followed by b‘)])
print ‘6>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab{2,3}‘,‘a followed by b‘)])
print ‘7>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab{2,3}?‘,‘a followed by b‘)])
print ‘8>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab{3}‘,‘a followed by b‘)])
print ‘9>################################‘
test_patterns(‘abbaaabbbbaaaaa‘,[(‘ab{3}?‘,‘a followed by b‘)])
print ‘1[root@zhu ~]# python zhu.py
pattern: ‘ab*‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘abb‘
...‘a‘
....‘a‘
.....‘abbbb‘
..........‘a‘
...........‘a‘
............‘a‘
.............‘a‘
..............‘a‘
1>################################
pattern: ‘ab+‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘abb‘
.....‘abbbb‘
2>################################
pattern: ‘ab?‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘ab‘
...‘a‘
....‘a‘
.....‘ab‘
..........‘a‘
...........‘a‘
............‘a‘
.............‘a‘
..............‘a‘
3>################################
pattern: ‘ab*?‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘a‘
...‘a‘
....‘a‘
.....‘a‘
..........‘a‘
...........‘a‘
............‘a‘
.............‘a‘
..............‘a‘
4>################################
pattern: ‘ab+?‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘ab‘
.....‘ab‘
5>################################
pattern: ‘ab??‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘a‘
...‘a‘
....‘a‘
.....‘a‘
..........‘a‘
...........‘a‘
............‘a‘
.............‘a‘
..............‘a‘
6>################################
pattern: ‘ab{2,3}‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘abb‘
.....‘abbb‘
7>################################
pattern: ‘ab{2,3}?‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
‘abb‘
.....‘abb‘
8>################################
pattern: ‘ab{3}‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
.....‘abbb‘
9>################################
pattern: ‘ab{3}?‘ (a followed by b)
‘abbaaabbbbaaaaa‘
.....‘abbb‘
10>################################0>################################‘本文出自 “浪淘沙” 博客，谢绝转载！
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