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Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺
nlp任务中，正则表达式是一个很好的工具。
推荐资源：
https://github.com/ziishaned/learn-regex/
https://regex101.com/ 在线练习
结合网上的教程，我的整理如下：
先来举个例子：
# 解析网页 HTML <html><body><h1>hello world<h1></body></html>
import re
key = r"<html><body><h1>hello world<h1></body></html>"
p1 = r"(?<=<h1>).+?(?=<h1>)"
pattern1 = re.compile(p1)
matcher1 = re.search(pattern1,key)
print(matcher1.group(0)) # hello world然后下面是常用的正则字符和规则：
"""
### 常用元字符 ###
1 .:匹配任何一个字符;
2 ^:匹配除去所列首个字符外的所有字符; ^\d表示必须以数字开头。
3 $:匹配字符串的尾部字符 \d$表示必须以数字结束
4 []:由一对方括号括起来的字符，表明一个字符集合，能够匹配包含在其中的任意一个字符。’-‘ 减号来指定一个字符集合的范围。例子：[a-zA-Z][^a-zA-Z]
5 | 将两个规则并列起来，注意是匹配两边所有的规则
要匹配 ‘I have a dog’或’I have a cat’，需要写成r’I have a (?:dog|cat)’ ，而不能写成 r’I have a dog|cat’
5 (?: ) 如果想限定它的有效范围，必需使用一个无捕获组 ‘(?: )’包起来
6 \d 匹配数字,这是一个以’\’开头的转义字符，’\d’表示匹配一个数字，即等价于[0-9]
7 \D 匹配非数字 这个是上面的反集，即匹配一个非数字的字符，等价于[^0-9]。注意它们的大小写
下面我们还将看到Python的正则规则中很多转义字符的大小写形式，代表互补的关系。
8 \w 匹配字母和数字 匹配所有的英文字母和数字，即等价于[a-zA-Z0-9]。 \W 等价 [^a-zA-Z0-9]
9 \s 匹配间隔符 即匹配空格符、制表符、回车符等表示分隔意义的字符，它等价于[ \t\r\n\f\v]。（注意最前面有个空格) 补集： \S
10 \A 匹配字符串开头 匹配字符串的开头。它和’^’的区别是，’\A’只匹配整个字符串的开头，即使在’M’模式下，它也不会匹配其它行的行首。
11 \Z 匹配字符串结尾 匹配字符串的结尾。它和’$’的区别是，’\Z’只匹配整个字符串的结尾，即使在’M’模式下，它也不会匹配其它各行的行尾。
12 \b’ 匹配单词边界 它匹配一个单词的边界，比如空格等，不过它是一个‘0’长度字符，它匹配完的字符串不会包括那个分界的字符。
而如果用’\s’来匹配的话，则匹配出的字符串中会包含那个分界符
13 \B 匹配非边界 它同样是个0长度字符。re.findall( r’\Bbc\w+’ , s ) #匹配包含’bc’但不以’bc’为开头的单词
['bcde'] #成功匹配了’abcde’中的’bcde’，而没有匹配’bcd’
14 (?# ) 注释 Python允许你在正则表达式中写入注释
### 重复 规则 ###
15 * 0或多次匹配
16 + 1次或多次匹配 表示匹配前面的规则至少1次，可以多次匹配
17 ? 0或1次匹配 只匹配前面的规则0次或1次
### 精确匹配和最小匹配 ###
18 {m} 精确匹配m次
{m,n} 匹配最少m次，最多n次。(n>m) 指定最少3次：{3,} 最大为5次：{,5}
例子： re.findall( r’\b\d{3}\b’ , s ) # 寻找3位数
19 ‘*?’ ‘+?’ ‘??’ 最小匹配
‘*’ ‘+’ ‘?’通常都是尽可能多的匹配字符（贪婪匹配）。有时候我们希望它尽可能少的匹配。
#例子 re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups() #('102300', '')
# re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups() #('1023', '00')
### 前向界定与后向界定 ###
20 (?<=…) 前向界定 括号中’…’代表你希望匹配的字符串的前面应该出现的字符串。
前向界定括号中的表达式必须是常值，也即你不可以在前向界定的括号里写正则式
re.findall( r’(?<=[a-z]+)\d+(?=[a-z]+)' , s ) # 错误的用法
21 (?=…) 后向界定
不过如果你只要找出后面接着有字母的数字，你可以在后向界定写正则式：
re.findall( r’\d+(?=[a-z]+)’, s )
22 (?<!...) 前向非界定
只有当你希望的字符串前面不是’…’的内容时才匹配
23 (?!...) 后向非界定
只有当你希望的字符串后面不跟着’…’内容时才匹配。
### 使用组 ###
24 () 包含在’()’中的内容，而虽然前面和后面的内容都匹配成功了，却并不包含在结果中,
用group()或group(0)返回匹配的所有结果，用 group(1)，(2)...返回第1，2...个()里面的内容
25 (?(id/name)yes-pattern|no-pattern) 判断指定组是否已匹配，执行相应的规则
这个规则的含义是，如果id/name指定的组在前面匹配成功了，则执行yes-pattern的正则式，否则执行no-pattern的正则式。
### 注意 ###
碰到字符串里面有以上的符号的或者像是 _ - 等字符 要加转义符 \
"""
import re
p1 = '.+'
p2 = '[^bc]'
p3 = '[ab$]'
p4 = '[a-z]'
string = 'abc'
m = re.match(p1,string)
n = re.match(p2,string)
l = re.match(p3,string) #?
o = re.match(p4,string)
#m.group() #abc
#n.group() # a
#l.group() # a
o.group() # a
s= '12 34\n56 78\n90'
print(re.findall( r'^\d+' , s , re.M )) #匹配位于行首的数字
print(re.findall( r'\A\d+', s , re.M )) #匹配位于字符串开头的数字
print(re.findall( r'\d+$' , s , re.M )) #匹配位于行尾的数字
print(re.findall( r'\d+\Z', s , re.M )) #匹配位于字符串尾的数字
s1 = 'abc abcde bc bcd'
print(re.findall( r'\bbc\b', s1 )) #匹配一个单独的单词 ‘bc’ ，而当它是其它单词的一部分的时候不匹配
### 综合例子 ###
s2 = 'aaa bbb111 cc22cc 33dd'
re.findall( r'\b[a-z]+\d*\b' , s2 ) # ['aaa', 'bbb111'] #必须至少1个字母开头，以连续数字结尾或没有数字，并且首尾为边界符
s3 = '123 10e3 20e4e4 30ee5'
re.findall( r'\b\d+[eE]?\d*\b' , s ) # ['123', '10e3'] 这样就可以把科学计数法记录的数字也拿出来了
s4 = '/* part 1 */ code /* part 2 */' # 找出 C++注释
re.findall(r'/\*.*?\*/',s4) # ['/* part 1 */', '/* part 2 */'] # .*? 表示匹配任意一个字符0次或多次，加？表示尽可能少匹配,要加转义符 \
re.findall( r'(?<=/\*).+?(?=\*/)',s4) # 不希望匹配的结果把’/*’和’*/’也包括进来
s5 = 'aaa111aaa , bbb222 , 333ccc'
#re.findall( r'(?<=[a-z]+)\d+(?=[a-z]+)' , s5 ) # 前向错误 ，后向可以 # 要匹配包夹在字母中间的数字
re.findall (r'[a-z]+(\d+)[a-z]+' , s5 ) # 使用group
# 下面使用组！#
s6 = 'aaa111aaa,bbb222,333ccc,444ddd444,555eee666,fff777ggg'
re.findall( r'([a-z]+)\d+([a-z]+)' , s6 ) # [('aaa', 'aaa'), ('fff', 'ggg')] # 找出中间夹有数字的字母
#(?P<name>…)’ 命名组 ,‘(?P=name)’ 调用已匹配的命名组
re.findall( r'(?P<g1>[a-z]+)\d+(?P=g1)' , s6 ) # ['aaa'] # 找出被中间夹有数字的前后同样的字母 fff777ggg不满足
# \number 通过序号调用已匹配的组 ，上面的也可以写为
re.findall( r'([a-z]+)\d+' , s6 ) #['aaa']
s7 = '111aaa222aaa111 , 333bbb444bb33'
re.findall( r'(\d+)([a-z]+)(\d+)()()' , s7 ) #[('111', 'aaa', '222', 'aaa', '111')] #找出完全对称的 数字－字母－数字－字母－数字 中的数字和字母
# (?(id/name)yes-pattern|no-pattern)’ 判断指定组是否已匹配，执行相应的规则
s8 = '<usr1@mail1> usr2@maill2' #要匹配一些形如 usr@mail 的邮箱地址，有的写成< usr@mail >有的没有，要匹配这两种情况
re.findall( r'(<)?\s*(\w+@\w+)\s*(?(1)>)' , s8 ) #[('<', 'usr1@mail1'), ('', 'usr2@maill2')] findall 在很多复杂情况下不能很好地解决，下面我们用到 group ：
"""group的用法
正则表达式中，group()用来提出分组截获的字符串，（）用来分组
"""
import re
a = "123abc456"
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,同group（）就是匹配正则表达式整体结果
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123 第一个括号匹配部分
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc 第二个括号匹配部分
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456 第三个括号匹配部分
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).groups()) #('123', 'abc', '456')
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).groupdict()) #{} 为空？
m = re.match(r'(?P<user>\w+)@(?P<website>\w+)\.(?P<extension>\w+)','myname@hackerrank.com')
m.groupdict() # {'extension': 'com', 'user': 'myname', 'website': 'hackerrank'}接下来介绍几个常用的函数：
"""
re.sub用于替换字符串中的匹配项
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
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。
"""
import re
phone = "2004-959-559 # 这是一个国外电话号码"
# 删除字符串中的 Python注释
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print("电话号码是: ", num) # 电话号码是: 2004-959-559
# 删除非数字(-)的字符串
num = re.sub(r'\D', "", phone)
print("电话号码是 : ", num) # 电话号码是 : 2004959559
# repl 参数是一个函数
# 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)) #A46G8HFD1134
# 如果我们只想替换前面两个，则
s ='I have a dog , you have a dog , he have a dog'
print(re.sub( r'dog','cat' , s , 2 )) #' I have a cat , you have a cat , he have a dog '
# 或者我们想知道发生了多少次替换，则可以使用subn
print(re.subn( r'dog','cat', s )) #('I have a cat , you have a cat , he have a cat', 3)
"""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。
findall(string[, pos[, endpos]])
参数：
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。"""
import re
pattern = re.compile(r'\d+') # 查找数字
result1 = pattern.findall('runoob 123 google 456')
result2 = pattern.findall('run88oob123google456', 0, 10)
print(result1)
print(result2)
"""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)"""
it = re.finditer(r"\d+","12a32bc43jf3")
for match in it:
print (match.group() )"""
re.match(pattern, string, flags=0)
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
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
"""
"""flags:
re.I 忽略大小写
re.L 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
re.M 多行模式
re.S 即为 . 并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）
re.U 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
re.X 为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释
"""
"""
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
re.search(pattern, string, flags=0)
"""
"""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。"""
import re
line = "Cats are smarter than dogs";
matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I) # No match!!
if matchObj:
print("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
print("No match!!")
matchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I) #search --> matchObj.group() : dogs
if matchObj:
print("search --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
print("No match!!") """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])
pattern 匹配的正则表达式
string 要匹配的字符串。
maxsplit 分隔次数，maxsplit=1 分隔一次，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。"""
import re
re.split('\W+', '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']
在编写正则表达式，我们正规写法通常是 用re.complie ,可以加快规则的编译。
"""
re.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。
直接使用findall,split,sub等 的方式来匹配字符串，如果是多次使用的话，由于正则引擎每次都要把规则解释一遍，而规则的解释又是相当费时间的，
所以这样的效率就很低了。如果要多次使用同一规则来进行匹配的话，可以使用re.compile函数来将规则预编译
re.compile(pattern[, flags])
"""
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)
m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配，没有匹配
print(m)
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
m.group()
"""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
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
span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))"""
# compile过的规则使用和未编译的使用很相似。compile函数还可以指定一些规则标志，来指定一些特殊选项。多个选项之间用 ’|’（位或）连接起来。 参考：
https://blog.csdn.net/whycadi/article/details/2011046#commentBox
https://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html
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