正则表达式

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字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的 Email 地址，虽然可以编程提取 @ 前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

所以我们判断一个字符串是否是合法的 Email 的方法是：

创建一个匹配 Email 的正则表达式；
用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。

在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用 \d 可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：

'00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A'；
'\d\d\d'可以匹配'010'；
'\w\w\d'可以匹配'py3'；

.可以匹配任意字符，所以：

'py.'可以匹配 'pyc'、'pyo'、'py!' 等等。

要匹配变长的字符，在正则表达式中，用 * 表示任意个字符（包括 0 个），用 + 表示至少一个字符，用 ? 表示 0 个或 1 个字符，用 {n} 表示 n 个字符，用 {n,m} 表示 n - m 个字符：

来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}。

我们来从左到右解读一下：

\d{3}表示匹配 3 个数字，例如'010'；
\s可以匹配一个空格（也包括 Tab 等空白符），所以 \s+ 表示至少有一个空格，例如匹配 ''，' ' 等；
\d{3,8}表示 3 - 8 个数字，例如'1234567'。

综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

如果要匹配 '010-12345' 这样的号码呢？由于 '-' 是特殊字符，在正则表达式中，要用 '\' 转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。

但是，仍然无法匹配'010 - 12345'，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。

要做更精确地匹配，可以用 [] 表示范围，比如：

[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；
[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如 'a100'，'0_Z'，'Py3000' 等等；
[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是 Python 合法的变量；
[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是 1 -20 个字符（前面 1 个字符 + 后面最多 19 个字符）。

A|B可以匹配 A 或 B，所以 (P|p)ython 可以匹配 'Python' 或者'python'。

^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。

$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。

你可能注意到了，py也可以匹配 'python'，但是加上^py$ 就变成了整行匹配，就只能匹配 'py' 了。

有了准备知识，我们就可以在 Python 中使用正则表达式了。Python 提供 re 模块，包含所有正则表达式的功能。由于 Python 的字符串本身也用 \ 转义，所以要特别注意：

s = 'ABC\\-001' # Python 的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成 'ABC\-001'

因此我们强烈建议使用 Python 的 r 前缀，就不用考虑转义的问题了：

s = r'ABC\-001' # Python 的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：'ABC\-001'

先看看如何判断正则表达式是否匹配：

>>> import re
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>>>

match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个 Match 对象，否则返回None。常见的判断方法就是：

test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
    print('ok')
else:
    print('failed')

用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：

>>> 'a b   c'.split(' ')
['a', 'b', '','', 'c']

嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：

>>> re.split(r'\s+', 'a b   c')
['a', 'b', 'c']

无论多少个空格都可以正常分割。加入 , 试试：

>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']

再加入 ; 试试：

>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']

如果用户输入了一组标签，下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用 () 表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：

>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(0)
'010-12345'
>>> m.group(1)
'010'
>>> m.group(2)
'12345'

如果正则表达式中定义了组，就可以在 Match 对象上用 group() 方法提取出子串来。

注意到 group(0) 永远是与整个正则表达式相匹配的字符串，group(1)、group(2)……表示第 1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：

>>> t = '19:05:30'
>>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')

这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：

'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'

对于 '2-30'，'4-31' 这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。

最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：

>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')

由于 \d+ 采用贪婪匹配，直接把后面的 0 全部匹配了，结果 0* 只能匹配空字符串了。

必须让 \d+ 采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的 0 匹配出来，加个 ? 就可以让 \d+ 采用非贪婪匹配：

>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
('1023', '00')

当我们在 Python 中使用正则表达式时，re 模块内部会干两件事情：

编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错；
用编译后的正则表达式去匹配字符串。

如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：

>>> import re
# 编译:
>>> re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用：>>> re_telephone.match('010-12345').groups()
('010', '12345')
>>> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')

编译后生成 Regular Expression 对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。

正则表达式非常强大，要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容，可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题，你可能需要一本正则表达式的参考书。

请尝试写一个验证 Email 地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的 Email：

[email protected]
[email protected]

import re

def is_valid_email(addr):
    return True

# 测试:
assert is_valid_email('[email protected]')
assert is_valid_email('[email protected]')
assert not is_valid_email('bob#example.com')
assert not is_valid_email('[email protected]')
print('ok')

版本二可以提取出带名字的 Email 地址：

<Tom Paris> [email protected] => Tom Paris
[email protected] => bob

import re

def name_of_email(addr):
    return None

# 测试:
assert name_of_email('<Tom Paris> [email protected]') == 'Tom Paris'
assert name_of_email('[email protected]') == 'tom'
print('ok')