正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然後由用 C 编写的匹配引擎执行。在高级用法中,也许还要仔细留意引擎是如何执行给定 RE ,如何以特定方式编写 RE 以令生产的字节码运行速度更快。本文并不涉及优化,因为那要求你已充分掌握了匹配引擎的内部机制。
正则表达式语言相对小型和受限(功能有限),因此并非所有字符串处理都能用正则表达式完成。当然也有些任务可以用正则表达式完成,不过最终表达式会变得异常复杂。碰到这些情形时,编写 Python 代码进行处理可能反而更好;尽管 Python 代码比一个精巧的正则表达式要慢些,但它更易理解。
我们将从最简单的正则表达式学习开始。由于正则表达式常用于字符串操作,那我们就从最常见的任务:字符匹配 下手。
有关正则表达式底层的计算机科学上的详细解释(确定性和非确定性有限自动机),你可以查阅编写编译器相关的任何教科书。
大多数字母和字符一般都会和自身匹配。例如,正则表达式 test 会和字符串“test”完全匹配。(你也可以使用大小写不敏感模式,它还能让这个 RE 匹配“Test”或“TEST”;稍後会有更多解释。)
这个规则当然会有例外;有些字符比较特殊,它们和自身并不匹配,而是会表明应和一些特殊的东西匹配,或者它们会影响到 RE 其它部分的重复次数。本文很大篇幅专门讨论了各种元字符及其作用。
这里有一个元字符的完整列表;其含义会在本指南馀下部分进行讨论。
. ^ $ * + ? { [ ] \ | ( )我们首先考察的元字符是"[" 和 "]"。它们常用来指定一个字符类别,所谓字符类别就是你想匹配的一个字符集。字符可以单个列出,也可以用“-”号分隔的两个给定字符来表示一个字符区间。例如,[abc] 将匹配"a", "b", 或 "c"中的任意一个字符;也可以用区间[a-c]来表示同一字符集,和前者效果一致。如果你只想匹配小写字母,那幺 RE 应写成 [a-z].
元字符在类别里并不起作用。例如,[akm$]将匹配字符"a", "k", "m", 或 "$" 中的任意一个;"$"通常用作元字符,但在字符类别里,其特性被除去,恢复成普通字符。
你可以用补集来匹配不在区间范围内的字符。其做法是把"^"作为类别的首个字符;其它地方的"^"只会简单匹配 "^"字符本身。例如,[^5] 将匹配除 "5" 之外的任意字符。
也许最重要的元字符是反斜杠"""。 做为 Python 中的字符串字母,反斜杠後面可以加不同的字符以表示不同特殊意义。它也可以用于取消所有的元字符,这样你就可以在模式中匹配它们了。举个例子,如果你需要匹配字符 "[" 或 """,你可以在它们之前用反斜杠来取消它们的特殊意义: "[ 或 ""。
一些用 """ 开始的特殊字符所表示的预定义字符集通常是很有用的,象数字集,字母集,或其它非空字符集。下列是可用的预设特殊字符:
\d 匹配任何十进制数;它相当于类 [0-9]。
\D 匹配任何非数字字符;它相当于类 [^0-9]。
\s 匹配任何空白字符;它相当于类 [ "t"n"r"f"v]。
\S 匹配任何非空白字符;它相当于类 [^ "t"n"r"f"v]。
\w 匹配任何字母数字字符;它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W 匹配任何非字母数字字符;它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]。这样特殊字符都可以包含在一个字符类中。如,["s,.]字符类将匹配任何空白字符或","或"."。
本节最後一个元字符是 . 。它匹配除了换行字符外的任何字符,在 alternate 模式(re.DOTALL)下它甚至可以匹配换行。"." 通常被用于你想匹配“任何字符”的地方。
正则表达式第一件能做的事是能够匹配不定长的字符集,而这是其它能作用在字符串上的方法所不能做到的。 不过,如果那是正则表达式唯一的附加功能的话,那么它们也就不那么优秀了。它们的另一个功能就是你可以指定正则表达式的一部分的重复次数。
我们讨论的第一个重复功能的元字符是 *。* 并不匹配字母字符 "*";相反,它指定前一个字符可以被匹配零次或更多次,而不是只有一次。
举个例子,ca*t 将匹配 "ct" (0 个 "a" 字符), "cat" (1 个 "a"), "caaat" (3 个 "a" 字符)等等。RE 引擎有各种来自 C 的整数类型大小的内部限制,以防止它匹配超过2亿个 "a" 字符;你也许没有足够的内存去建造那么大的字符串,所以将不会累计到那个限制。
象 * 这样地重复是“贪婪的”;当重复一个 RE 时,匹配引擎会试着重复尽可能多的次数。如果模式的後面部分没有被匹配,匹配引擎将退回并再次尝试更小的重复。
一步步的示例可以使它更加清晰。让我们考虑表达式 a[bcd]*b。它匹配字母 "a",零个或更多个来自类 [bcd]中的字母,最後以 "b" 结尾。现在想一想该 RE 对字符串 "abcbd" 的匹配。
| Step | Matched | Explanation |
| 1 | a | a 匹配模式 |
| 2 | abcbd | 引擎匹配 [bcd]*,并尽其所能匹配到字符串的结尾 |
| 3 | Failure | 引擎尝试匹配 b,但当前位置已经是字符的最後了,所以失败 |
| 4 | abcb | 退回,[bcd]*尝试少匹配一个字符。 |
| 5 | Failure | 再次尝次b,但在当前最後一位字符是"d"。 |
| 6 | abc | 再次退回,[bcd]*只匹配 "bc"。 |
| 7 | abcb | 再次尝试 b ,这次当前位上的字符正好是 "b" |
RE 的结尾部分现在可以到达了,它匹配 "abcb"。这证明了匹配引擎一开始会尽其所能进行匹配,如果没有匹配然後就逐步退回并反复尝试 RE 剩下来的部分。直到它退回尝试匹配 [bcd] 到零次为止,如果随後还是失败,那么引擎就会认为该字符串根本无法匹配 RE 。
另一个重复元字符是 +,表示匹配一或更多次。请注意 * 和 + 之间的不同;*匹配零或更多次,所以根本就可以不出现,而 + 则要求至少出现一次。用同一个例子,ca+t 就可以匹配 "cat" (1 个 "a"), "caaat" (3 个 "a"), 但不能匹配 "ct"。
还有更多的限定符。问号 ? 匹配一次或零次;你可以认为它用于标识某事物是可选的。例如:home-?brew 匹配 "homebrew" 或 "home-brew"。
最复杂的重复限定符是 {m,n},其中 m 和 n 是十进制整数。该限定符的意思是至少有 m 个重复,至多到 n 个重复。举个例子,a/{1,3}b 将匹配 "a/b","a//b" 和 "a///b"。它不能匹配 "ab" 因为没有斜杠,也不能匹配 "a////b" ,因为有四个。
你可以忽略 m 或 n;因为会为缺失的值假设一个合理的值。忽略 m 会认为下边界是 0,而忽略 n 的结果将是上边界为无穷大 -- 实际上是先前我们提到的 2 兆,但这也许同无穷大一样。
细心的读者也许注意到其他三个限定符都可以用这样方式来表示。 {0,} 等同于 *,{1,} 等同于 +,而{0,1}则与 ? 相同。如果可以的话,最好使用 *,+,或?。很简单因为它们更短也再容易懂。
现在我们已经看了一些简单的正则表达式,那么我们实际在 Python 中是如何使用它们的呢? re 模块提供了一个正则表达式引擎的接口,可以让你将 REs 编译成对象并用它们来进行匹配。
正则表达式被编译成 `RegexObject` 实例,可以为不同的操作提供方法,如模式匹配搜索或字符串替换。
re.compile() 也接受可选的标志参数,常用来实现不同的特殊功能和语法变更。我们稍後将查看所有可用的设置,但现在只举一个例子:
RE 被做为一个字符串发送给 re.compile()。REs 被处理成字符串是因为正则表达式不是 Python 语言的核心部分,也没有为它创建特定的语法。(应用程序根本就不需要 REs,因此没必要包含它们去使语言说明变得臃肿不堪。)而 re 模块则只是以一个 C 扩展模块的形式来被 Python 包含,就象 socket 或 zlib 模块一样。
将 REs 作为字符串以保证 Python 语言的简洁,但这样带来的一个麻烦就是象下节标题所讲的。
在早期规定中,正则表达式用反斜杠字符 (""") 来表示特殊格式或允许使用特殊字符而不调用它的特殊用法。这就与 Python 在字符串中的那些起相同作用的相同字符产生了冲突。
让我们举例说明,你想写一个 RE 以匹配字符串 ""section",可能是在一个 LATEX 文件查找。为了要在程序代码中判断,首先要写出想要匹配的字符串。接下来你需要在所有反斜杠和元字符前加反斜杠来取消其特殊意义。
| 字符 | 阶段 |
| \section | 要匹配的字符串 |
| \\section | 为 re.compile 取消反斜杠的特殊意义 |
| "\\\\section" | 为字符串取消反斜杠 |
简单地说,为了匹配一个反斜杠,不得不在 RE 字符串中写 '\\',因为正则表达式中必须是 "\\",而每个反斜杠按 Python 字符串字母表示的常规必须表示成 "\\"。在 REs 中反斜杠的这个重复特性会导致大量重复的反斜杠,而且所生成的字符串也很难懂。
解决的办法就是为正则表达式使用 Python 的 raw 字符串表示;在字符串前加个 "r" 反斜杠就不会被任何特殊方式处理,所以 r"\n" 就是包含"\" 和 "n" 的两个字符,而 "\n" 则是一个字符,表示一个换行。正则表达式通常在 Python 代码中都是用这种 raw 字符串表示。
| 常规字符串 | Raw 字符串 |
| "ab*" | r"ab*" |
| "\\\\section" | r"\\section" |
| "\\w+\\s+\\1" | r"\w+\s+\1" |
一旦你有了已经编译了的正则表达式的对象,你要用它做什么呢?`RegexObject` 实例有一些方法和属性。这里只显示了最重要的几个,如果要看完整的列表请查阅 Python Library Reference
| 方法/属性 | 作用 |
| match() | 决定 RE 是否在字符串刚开始的位置匹配 |
| search() | 扫描字符串,找到这个 RE 匹配的位置 |
| findall() | 找到 RE 匹配的所有子串,并把它们作为一个列表返回 |
| finditer() | 找到 RE 匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回 |
如果没有匹配到的话,match() 和 search() 将返回 None。如果成功的话,就会返回一个 `MatchObject` 实例,其中有这次匹配的信息:它是从哪里开始和结束,它所匹配的子串等等。
你可以用采用人机对话并用 re 模块实验的方式来学习它。如果你有 Tkinter 的话,你也许可以考虑参考一下 Tools/scripts/redemo.py,一个包含在 Python 发行版里的示范程序。
首先,运行 Python 解释器,导入 re 模块并编译一个 RE:
#!python
Python 2.2.2 (#1, Feb 10 2003, 12:57:01)
>>> import re
>>> p = re.compile('[a-z]+')
>>> p
<_sre.SRE_Pattern object at 80c3c28>
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