正则表达式

一、概述

1. 概念

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

2. 目的

给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的:

  • a. 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(称作“匹配”);

    例如:邮箱匹配,电话号码匹配

  • b. 可以通过正则表达式,从字符串中获取我们想要的特定部分。

    爬虫中解析 HTML 数据

3. 特点:

  • a. 灵活性、逻辑性和功能性非常的强;
  • b. 可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制。
  • c. 对于刚接触的人来说,比较晦涩难懂。

4. 学习方法

  • a. 做好笔记,不要死记硬背
  • b. 大量练习

python 中通过系统库 re 实现正则表达式的所有功能

二、正则表达式符号

1. 普通字符

下面的案例使用 re 模块的 findall() 函数,函数参考如下:

  • re.findall(pattern, string, flag)
    
    • 在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并返回列表,如果没有找到返回空列表
    • pattern: 正则表达式
    • string:被匹配的字符串
    • flag:标志位用来控制正则表达式匹配方式

在最简单的情况下,一个正则表达式看上去就是一个普通的查找串

import re
s1 = "testing123"
s2 = "Testing123"
r = re.findall("test", s1)  # 表示在s1中找到字符串"test"
print(r)  

运行结果:

['test']
r = re.findall("test", s2)
print(r)  

运行结果:

[]
r = re.findall("test", s2, re.I) # 修饰符re.I:使匹配对大小写不敏感
print(r)  

运行结果:

['Test']

2. 元字符

. ^ $ * + ? { } [ ] | ( ) \
符号 功能
. 通配符 . 匹配除 \n 之外的任何单个字符
^ 脱字符 ^ 匹配输入字符串的开始位置
$ 美元符 $ 匹配输入字符串的结束位置
* 重复元字符 * 匹配前面的子表达式任意次
+ 重复元字符 + 匹配前面的子表达式一次或多次(至少一次)
? 重复元字符 ? 匹配前面的子表达式 0 次或 1 次
重复元字符{}也是控制匹配前面的子表达式次数
[ ] 字符组 []表示匹配给出的任意字符
| 选择元字符 `
( ) 分组元字符 ()将括号之间的表达式定义为组(group),并且将匹配这个子表达式的字符返回
\ 转义元字符 \ 用来匹配元字符本身时的转义,和特定字符组成字符串,见预定义字符组

2.1 通配符 .

匹配除 \n 之外的任何单个字符

s1 = "testing123"
s2 = "testing123\n"
r = re.findall(".", s1)
print(r)

运行结果:

['t', 'e', 's', 't', 'i', 'n', 'g', '1', '2', '3']
r = re.findall(".", s2)  # 除“\n”
print(r)

运行结果:

['t', 'e', 's', 't', 'i', 'n', 'g', '1', '2', '3']

修饰符 re.S 使 . 匹配包括换行在内的所有字符

r = re.findall(".", s2, re.S)  
print(r)

运行结果:

['t', 'e', 's', 't', 'i', 'n', 'g', '1', '2', '3', '\n']

2.2 脱字符 ^

匹配输入字符串的开始位置

s1 = "testing\nTesting\ntest"

r = re.findall("^test", s1)  # 默认只匹配单行
print(r)

运行结果:

['test']
r = re.findall("^test", s1, re.M)   # 修饰符re.M:多行匹配
print(r)  

运行结果:

['test', 'test']
r = re.findall("^test", s1, re.I | re.M)  
print(r)  # 输出['test', 'Test', 'test']

运行结果:

['test', 'Test', 'test']

2.3 美元符 $

匹配输入字符串的结束位置

s1 = "testing\nTesting\ntest"
r = re.findall("testing$", s1)  # 默认匹配单行
print(r)  

运行结果:

[]
r = re.findall("testing$", s1, re.M)   # 修饰符re.M:多行匹配
print(r)  # 输出['testing']

运行结果:

['testing']
r = re.findall("testing$", s1, re.I | re.M)    # 多个修饰符通过 OR(|) 来指定
print(r)  # 输出['testing', 'Testing']

运行结果:

['testing', 'Testing']

2.4 重复元字符 *,+,?

  • * 匹配前面的子表达式任意次
  • + 匹配前面的子表达式一次或多次(至少一次)
  • ? 匹配前面的子表达式 0 次或 1 次
s1 = "z\nzo\nzoo"
r = re.findall("zo*", s1)     # 匹配o{0,}
print(r)  

运行结果:

['z', 'zo', 'zoo']
r = re.findall("zo+", s1)   # 匹配o{1,}
print(r)  

运行结果:

['zo', 'zoo']
r = re.findall("zo?", s1)    # 匹配o{0,1}
print(r)  

运行结果:

['z', 'zo', 'zo']

2.5 重复元字符 {}

也是控制匹配前面的子表达式次数

s1 = "z\nzo\nzoo"
r = re.findall("zo*", s1)     # 匹配o{0,},逗号后不能空格
r1 = re.findall(r"zo{0,}", s1)
print(r)  # ['z', 'zo', 'zoo']
print(r1)  # ['z', 'zo', 'zoo']

运行结果:

['z', 'zo', 'zoo']
['z', 'zo', 'zoo']
r = re.findall("zo+", s1)   # 匹配o{1,}
r1 = re.findall(r"zo{1,}", s1)
print(r)  # 输出['zo', 'zoo']
print(r1)  # 输出['zo', 'zoo']

运行结果:

['zo', 'zoo']
['zo', 'zoo']
r1 = re.findall("zo{2}", s1)  
print(r1)  # 输出['zoo']

运行结果:

['zoo']

2. 6 字符组 []

表示匹配给出的任意字符

s1 = "吴建国\n李建国\n黄建国"

r = re.findall("[黄刘李]建国", s1)   # 匹配包含的任意字符
print(r)  

运行结果:

['李建国', '黄建国']
s1 = "test\nTesting\nzoo"
r = re.findall("[e-o]", s1)   # 匹配包含的字符范围
print(r)  

运行结果:

['e', 'e', 'i', 'n', 'g', 'o', 'o']
s1 = "test\nTesting\nzoo"
r = re.findall("^[tz]", s1, re.M)   # 回忆脱字符,匹配以[tz]开头字符。
print(r)  

运行结果:

['t', 'z']
s1 = "吴建国\n李建国\n黄建国"
r = re.findall("[^黄刘李]建国", s1)    # ^放到[]的里面,表示排除
print(r) 

运行结果:

['吴建国']
s1 = "test\nTesting\nzoo"
r1 = re.findall("[^e-o]", s1)    # 匹配未包含的字符范围
print(r1)  # 输出['t', 's', 't', '\n', 'T', 's', 't', '\n', 'z']
['t', 's', 't', '\n', 'T', 's', 't', '\n', 'z']

2.7 选择元字符 |

表示两个表达式选择一个匹配

s1 = "z\nzood\nfood"
r = re.findall("z|food", s1)   # 匹配"z"或"food"
print(r) 

运行结果:

['z', 'z', 'food']
r = re.findall("[z|f]ood", s1)   # 匹配"zood"或"food"
print(r)  # 

运行结果:

['zood', 'food']

2.8 分组元字符 ()

将括号之间的表达式定义为组(group),并且将匹配这个子表达式的字符返回

s1 = "z\nzood\nfood"
r = re.findall("[z|f]o*", s1)   # 不加分组,拿到的引号内正则表达式匹配到的字符
print(r)

运行结果:

['z', 'zoo', 'foo']
r = re.findall("[z|f](o*)", s1)   # 加上分组,返回的将是引号内正则表达式匹配到的字符中()中的内容。
print(r)  # ['', 'oo', 'oo']

运行结果:

['', 'oo', 'oo']

2.9 转义元字符 \

用来匹配元字符本身时的转义,和特定字符组成字符串,见预定义字符组

s = '12345@qq.com'
r = re.findall('\.', s)
print(r)

运行结果:

['.']

2.10 非贪婪模式

非贪婪模式

在默认情况下,元字符 *,+ 和 {n,m} 会尽可能多的匹配前面的子表达式,这叫贪婪模式。

s = "abcadcaec"

r = re.findall(r"ab.*c", s)   # 贪婪模式,尽可能多的匹配字符(.*或者.+)
print(r) 
['abcadcaec']

在重复元字符后面加上一个?号就表示非贪婪,尽可能少的匹配

r = re.findall(r"ab.+?c", s)   # 非贪婪模式,尽可能少的匹配字符
print(r) 
['abcadc']
r = re.findall(r"ab.*?c", s)   # 非贪婪模式,尽可能少的匹配字符
print(r) 
['abc']
s = "<a href=' asdf'>1360942725</a>"
a = re.findall('\d', s)
print(a) 
['1', '3', '6', '0', '9', '4', '2', '7', '2', '5']
a = re.findall('\D', s)
print(a)
['<', 'a', ' ', 'h', 'r', 'e', 'f', '=', "'", ' ', 'a', 's', 'd', 'f', "'", '>', '<', '/', 'a', '>']
s = 'fdfa**68687+ 我怕n fdg\tf_d\n'
a = re.findall('\s', s)
print(a)  
[' ', ' ', '\t', '\n']
a = re.findall("\w", s)
print(a)
['f', 'd', 'f', 'a', '6', '8', '6', '8', '7', '我', '怕', 'n', 'f', 'd', 'g', 'f', '_', 'd']

3. 预定义字符组

元字符 \ 与某些字符组合在一起表示特定的匹配含义

3.1 \d

匹配单个数字,等价于[0-9]

s = "<a href=' asdf'>1360942725</a>"
a = re.findall('\d', s)
print(a) 

运行结果:

['1', '3', '6', '0', '9', '4', '2', '7', '2', '5']
a = re.findall('\d+', s)
print(a)  

运行结果:

['1360942725']

3.2 \D

匹配任意单个非数字字符,等价于[^0-9]

a = re.findall('\D', s)
print(a)

运行结果:

['<', 'a', ' ', 'h', 'r', 'e', 'f', '=', "'", ' ', 'a', 's', 'd', 'f', "'", '>', '<', '/', 'a', '>']

3.3 \s

匹配任意单个空白符,包括空格,制表符(tab),换行符等

s = 'fdfa**68687+ 我怕n fdg\tf_d\n'
a = re.findall('\s', s)
print(a)  

运行结果:

[' ', ' ', '\t', '\n']

3.4 \S

匹配任何非空白字符

s = 'fdfa**68687+ 我怕n fdg\tf_d\n'
a = re.findall('\S', s)
print(a) 

运行结果:

['f', 'd', 'f', 'a', '', '', '6', '8', '6', '8', '7', '+', '我', '怕', 'n', 'f', 'd', 'g', 'f', '_', 'd']

3.5 \w

匹配除符号外的单个字母,数字,下划线或汉字等

a = re.findall("\w", s)
print(a)

运行结果:

['f', 'd', 'f', 'a', '6', '8', '6', '8', '7', '我', '怕', 'n', 'f', 'd', 'g', 'f', '_', 'd']
元字符 说明
. 匹配除换行符以外的任意字符
\w 匹配字母或数字或下划线
\W 和 \w 相反
\d 匹配数字
\D 和 \d 相反
\s 匹配任意的空白符
\S 和 \s 相反

小案例

  1. 检测邮箱
s = "3003756995@qq.com"
a = re.findall('^\w+@\w+\.com$', s) # 检测邮箱
if a:
    print('是正确格式的邮箱')
else:
    print('不是邮箱地址')

是正确格式的邮箱

  1. 检测手机号码
s = '13812345678'
r = re.findall('^1[3-9]\d{9}$', s)  # 检查手机号码
if r:
    print('手机号码格式正确')
else:
    print('手机号码格式不正确')
  

手机号码格式正确

4.re 模块常用函数

4.1 re.match

  • re.match(pattern, string, flag)
    
    • 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,成功返回匹配对象,否则返回 None
    • pattern: 正则表达式
    • string: 被匹配的字符串
    • flag: 标志位,表示匹配模式
import re
url = 'www.hhxpython.com'
res = re.match('www', url)    # 'www' 就是正则表达式,没有元字符表示匹配字符本身
                              # re.match默认是从字符串开头匹配,等价于'^www'
print(res)

运行结果:

<re.Match object; span=(0, 3), match='www'>
res2 = re.match('hhx', url)
print(res2)

运行结果:

None

匹配对象

match 函数返回一个匹配对象,通过这个对象可以取出匹配到的字符串和分组字符串

line = 'Good good study, Day day up!'
match_obj = re.match('(?P<aa>.*), (.*) (.*)', line)  
if match_obj: 
    print(match_obj.group())    # 返回匹配到的字符串
    print(match_obj.group(1))   # 返回对应序号分组字符串 从1开始
    print(match_obj.group(2))
    print(match_obj.group(3))
else:
    print('not found')
print(match_obj.groups())  # 返回分组字符串元组
print(match_obj.groupdict())  # 按照分组名和分组字符串组成字典 (?P<name>pattern)

运行结果:

Good good study, Day day up!
Good good study
Day day
up!
('Good good study', 'Day day', 'up!')
{'aa': 'Good good study'}

4.2 re.search

  • re.search(pattern, string, flag)
    
    • 扫描整个字符串返回第一个成功的匹配对象
    • pattern: 正则表达式
    • string: 被匹配的字符串
    • flag: 标志位,表示匹配模式
url = 'www.hhxpython.com'
res = re.search('www', url)    # 'www' 就是正则表达式,没有元字符表示匹配字符本身
print(res)

运行结果:

<re.Match object; span=(0, 3), match='www'>
res2 = re.search('hhx', url)
print(res2)

运行结果:

<re.Match object; span=(4, 7), match='hhx'>
res3 = re.search('h', url)
print(res3)

运行结果:

<re.Match object; span=(4, 5), match='h'>

4.3 re.sub

  • re.sub(pattern, repl, string, count=0, flag)
    
    • 将表达式匹配到的部分替换为制定字符串,返回替换后的新字符串
    • pattern: 正则表达式
    • repl: 用来替换的字符串
    • string: 被匹配的字符串
    • count: 替换次数,默认为 0,表示全部替换
    • flags: 标志位,表示匹配模式
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('#.*', '', phone)
print(num)

运行结果:

2004-959-559
# 删除连接符号 -
num = re.sub('-', '', num)
print(num)

运行结果:

2004959559

4.4 re.findall

  • re.findall(pattern, string, flags=0)
    
    • 在字符串中找到正则表达式匹配的所有子串,返回一个列表,匹配失败则返回空列表
    • pattern: 正则表达式
    • string: 被匹配的字符串
    • flags: 标志位,表示匹配模式
res1 = re.findall('day', line, re.I)
res2 = re.search('day', line, re.I)
res3 = re.match('day', line, re.I)

print('findall', res1)
print('search', res2.group())
print('search', res3)

运行结果:

findall ['Day', 'day']
search Day
search None
match,search,findall 的区别
  • match 从头开始匹配,成功返回匹配对象,失败返回 None
  • search 只匹配第一个,成功返回匹配对象,失败返回 None
  • findall 匹配所有,成功返回所有匹配到的字符串组成的列表,失败返回空列表

4.5 re.compile

  • re.compile(pattern, [flags])
    
    • compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式对象,该对象调用 findall,search,match,sub 等方法
    • pattern: 正则表达式
    • flags: 标志位,表示匹配模式
      面向对象编程时使用
pattern = re.compile('day', re.I)
res1 = pattern.findall(line)
res2 = pattern.search(line)
res3 = pattern.match(line)
print('findall', res1)
print('search', res2.group())
print('match', res3)

运行结果:

findall ['Day', 'day']
search Day
match None

三、正则表达式超全速查手册

校验数字的表达式

数字:^[0-9]*$

n位的数字:^\d{n}$

至少n位的数字:^\d{n,}$

m-n位的数字:^\d{m,n}$

零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$

非零开头的最多带两位小数的数字:^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$

带1-2位小数的正数或负数:^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$

正数、负数、和小数:^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$

有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$

有1~3位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$

非零的正整数:^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$

非零的负整数:^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$
非负整数:^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$

非正整数:^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$

非负浮点数:^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$

非正浮点数:^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$

正浮点数:^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$

负浮点数:^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$

浮点数:^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$

校验字符的表达式

汉字:^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$

英文和数字:^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$

长度为3-20的所有字符:^.{3,20}$

由26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z]+$

由26个大写英文字母组成的字符串:^[A-Z]+$

由26个小写英文字母组成的字符串:^[a-z]+$

由数字和26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z0-9]+$

由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:^\w+$ 或 ^\w{3,20}

中文、英文、数字包括下划线:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$

中文、英文、数字但不包括下划线等符号:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$

可以输入含有^%&',;=?\" 等字符:`[^%&',;=?\x22]+`

禁止输入含有~的字符 [^~\x22]+

其它


.*匹配除 \n 以外的任何字符。/[\u4E00-\u9FA5]/ 汉字
/[\uFF00-\uFFFF]/ 全角符号
/[\u0000-\u00FF]/ 半角符号

特殊需求表达式

Email 地址:^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$

域名:[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.? InternetURL:[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
手机号码:^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
电话号码(“XXX-XXXXXXX”、”XXXX-XXXXXXXX”、”XXX-XXXXXXX”、”XXX-XXXXXXXX”、”XXXXXXX”和”XXXXXXXX):^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$

国内电话号码(0511-4405222、021-87888822):\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}

身份证号(15位、18位数字):^\d{15}|\d{18}$

短身份证号码(数字、字母x结尾):^([0-9]){7,18}(x|X)?$ 或 ^\d{8,18}|[0-9x]{8,18}|[0-9X]{8,18}?$

帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$

密码(以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字母、数字和下划线):^[a-zA-Z]\w{5,17}$

强密码(必须包含大小写字母和数字的组合,不能使用特殊字符,长度在8-10之间):^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$

日期格式:^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}

一年的12个月(01~09和1~12):^(0?[1-9]|1[0-2])$

一个月的31天(01~09和1~31):^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$

钱的输入格式

有四种钱的表示形式我们可以接受:”10000.00” 和 “10,000.00”, 和没有 “分” 的 “10000” 和 “10,000”:^[1-9][0-9]*$

这表示任意一个不以0开头的数字,但是,这也意味着一个字符”0”不通过,所以我们采用下面的形式:^(0|[1-9][0-9]*)$

一个0或者一个不以0开头的数字.我们还可以允许开头有一个负号:^(0|-?[1-9][0-9]*)$

4.这表示一个0或者一个可能为负的开头不为0的数字.让用户以0开头好了.把负号的也去掉,因为钱总不能是负的吧.下面我们要加的是说明可能的小数部分:^[0-9]+(.[0-9]+)?$

必须说明的是,小数点后面至少应该有1位数,所以”10.”是不通过的,但是 “10” 和 “10.2” 是通过的:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$

这样我们规定小数点后面必须有两位,如果你认为太苛刻了,可以这样:^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$

这样就允许用户只写一位小数.下面我们该考虑数字中的 逗号 了,我们可以这样:^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(.[0-9]{1,2})?$

1到3个数字,后面跟着任意个 逗号+3个数字,逗号成为可选,而不是必须:^([0-9]+|[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*)(.[0-9]{1,2})?$

备注:这就是最终结果了,别忘了+可以用*替代如果你觉得空字符串也可以接受的话,最后,别忘了在用函数时去掉去掉那个反
xml文件:^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\.[x|X][m|M][l|L]$

中文字符的正则表达式:[\u4e00-\u9fa5]

双字节字符:^\x00-\xff)

空白行的正则表达式:\n\s*\r (可以用来删除空白行)

HTML标记的正则表达式:<(\S?)[^>]>.?</\1>|<.? /> (网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力)

首尾空白字符的正则表达式:^\s|\s
(可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式)

腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,}(腾讯QQ号从10000开始)

中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d)(中国邮政编码为6位数字)

IP地址:\d+.\d+.\d+.\d+(提取IP地址时有用)

IP地址:((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\d|[01]?\d?\d)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\d|[01]?\d?\d))

IP-v4地址:\b(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\b (提取IP地址时有用)
校验IP-v6地址:

(([0-9a-fA-F]{1,4}:){7,7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:)|fe80:(:[0-9a-fA-F]{0,4}){0,4}%[0-9a-zA-Z]{1,}|::(ffff(:0{1,4}){0,1}:){0,1}((25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])\\.){3,3}(25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}:((25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])\\.){3,3}(25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9]))

子网掩码:

((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d))

校验日期:

^(?:(?!0000)[0-9]{4}-(?:(?:0[1-9]|1[0-2])-(?:0[1-9]|1[0-9]|2[0-8])|(?:0[13-9]|1[0-2])-(?:29|30)|(?:0[13578]|1[02])-31)|(?:[0-9]{2}(?:0[48]|[2468][048]|[13579][26])|(?:0[48]|[2468][048]|[13579][26])00)-02-29)$("yyyy-mm-dd")

抽取注释:<!--(.*?)-->

查找CSS属性:^\\s*[a-zA-Z\\-]+\\s*[:]{1}\\s[a-zA-Z0-9\\s.#]+[;]{1}

提取页面超链接:(<a\\s*(?!.*\\brel=)[^>]*)(href="https?:\\/\\/)((?!(?:(?:www\\.)?'.implode('|(?:www\\.)?', $follow_list).'))[^" rel="external nofollow" ]+)"((?!.*\\brel=)[^>]*)(?:[^>]*)>

提取网页图片:\\< *[img][^\\\\>]*[src] *= *[\\"\\']{0,1}([^\\"\\'\\ >]*)

提取网页颜色代码:^#([A-Fa-f0-9]{6}|[A-Fa-f0-9]{3})$

文件扩展名效验:^([a-zA-Z]\\:|\\\\)\\\\([^\\\\]+\\\\)*[^\\/:*?"<>|]+\\.txt(l)?$

判断IE版本:^.*MSIE [5-8](?:\\.[0-9]+)?(?!.*Trident\\/[5-9]\\.0).*$

四、应用场景

在做自动化测试时用例数据是动态的,需要程序自动处理。

# -*- coding: utf-8 -*-
import re

# 用例json数据字符串
data = '{"member_id":"#member_id#","pwd":"#pwd#","user":"#user#","loan_id":"#loan#"}'


# 动态数据
class DynamicData:
    member_id = 123
    user = "musen"
    pwd = "lemonban"
    loan = 31


def mk_data(json_str, dn_data):
    while True:
        item = re.search('#(.*?)#', json_str)
        # 没有匹配到说明匹配完成
        if not item:
            break
        # 需要被替换的字符串
        print(item.groups())  # groups返回所有的group,以元组的形式 ('member_id',)、('pwd',)、('user',)、('loan',)
        need_replace = item.group()
        print(need_replace)  # #member_id#、#pwd#、#user#、#loan#
        # 需要被替换的参数名
        key = item.group(1) 
        # 替换
        json_str = json_str.replace(need_replace, str(getattr(dn_data, key)))
    print(json_str)
    return json_str


mk_data(data, DynamicData)

"""
group和groups是两个不同的函数。
一般,m.group(N) 返回第N组括号匹配的字符。
而m.group() == m.group(0) == 所有匹配的字符,与括号无关,这个是API规定的。m.groups() 返回所有括号匹配的字符,以tuple格式。 返回匹配到的字符串
m.groups() == (m.group(1), m.group(2) ...)
"""

运行结果:

'{"member_id":"123","pwd":"lemonban","user":"musen","loan_id":"31"}'
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