正则表达式补充篇

1.re.match和re.search

match()和search()的区别：

• match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配，
• search()会扫描整个string查找匹配
• match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none

1. 验证手机号码：手机号码的规则是以1开头，第二位可以是34587，后面那9位就可以随意了。示例代码如下：

    text = "18570631587"
    ret = re.match('1[34587]\d{9}',text)
    print(ret.group())
    >> 18570631587
   

   而如果是个不满足条件的手机号码。那么就匹配不到了。示例代码如下：

    text = "1857063158"
    ret = re.match('1[34587]\d{9}',text)
    print(ret.group())
    >> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
   

2. 验证邮箱：邮箱的规则是邮箱名称是用数字、数字、下划线组成的，然后是@符号，后面就是域名了。示例代码如下：

    text = "hynever@163.com"
    ret = re.match('\w+@\w+\.[a-zA-Z\.]+',text)
    print(ret.group())
   

3. 验证URL：URL的规则是前面是http或者https或者是ftp然后再加上一个冒号，再加上一个斜杠，再后面就是可以出现任意非空白字符了。示例代码如下：

    text = "http://www.baidu.com/"
    ret = re.match('(http|https|ftp)://[^\s]+',text)
    print(ret.group())
   

4. 验证身份证：身份证的规则是，总共有18位，前面17位都是数字，后面一位可以是数字，也可以是小写的x，也可以是大写的X。示例代码如下：

    text = "3113111890812323X"
    ret = re.match('\d{17}[\dxX]',text)
    print(ret.group())

贪婪模式和非贪婪模式：

贪婪模式：正则表达式会匹配尽量多的字符。默认是贪婪模式。
非贪婪模式：正则表达式会尽量少的匹配字符。
示例代码如下：

text = "0123456"
ret = re.match('\d+',text)
print(ret.group())
# 因为默认采用贪婪模式，所以会输出0123456
>> 0123456

可以改成非贪婪模式，那么就只会匹配到0。示例代码如下：

text = "0123456"
ret = re.match('\d+?',text)
print(ret.group())

案例：匹配0-100之间的数字：

text = '99'
ret = re.match('[1-9]?\d$|100$',text)
print(ret.group())
>> 99

而如果text=101，那么就会抛出一个异常。示例代码如下：

text = '101'
ret = re.match('[1-9]?\d$|100$',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

转义字符和原生字符串：

在正则表达式中，有些字符是有特殊意义的字符。因此如果想要匹配这些字符，那么就必须使用反斜杠进行转义。比如$代表的是以...结尾，如果想要匹配$，那么就必须使用\$。示例代码如下：

text = "apple price is \$99,orange paice is $88"
ret = re.search('\$(\d+)',text)
print(ret.group())
>> $99

原生字符串：
在正则表达式中，\是专门用来做转义的。在Python中\也是用来做转义的。因此如果想要在普通的字符串中匹配出\，那么要给出四个\。示例代码如下：

text = "apple \c"
ret = re.search('\\\\c',text)
print(ret.group())

因此要使用原生字符串就可以解决这个问题：

text = "apple \c"
ret = re.search(r'\\c',text)
print(ret.group())

findall：

找出所有满足条件的，返回的是一个列表。

text = 'apple price $99 orange price $88'
ret = re.findall('\d+',text)
print(ret)
>> ['99', '88']

sub：

用来替换字符串。将匹配到的字符串替换为其他字符串。

text = 'apple price $99 orange price $88'
ret = re.sub('\d+','0',text)
print(ret)
>> apple price $0 orange price $0

split：

使用正则表达式来分割字符串。

text = "hello world ni hao"
ret = re.split('\W',text)
print(ret)
>> ["hello","world","ni","hao"]

compile：

对于一些经常要用到的正则表达式，可以使用compile进行编译，后期再使用的时候可以直接拿过来用，执行效率会更快。而且compile还可以指定flag=re.VERBOSE，在写正则表达式的时候可以做好注释。示例代码如下：

text = "the number is 20.50"
r = re.compile(r"""
                \d+ # 小数点前面的数字
                \.? # 小数点
                \d* # 小数点后面的数字
                """,re.VERBOSE)
ret = re.search(r,text)
print(ret.group())