Регулярные выражения Python

Как ведется поиск

В Python поиск с использованием регулярных выражений осуществляется с помощью функции re.search(). Приведем пример:

import re

pattern = r’Python’

text = ‘Python is a great programming language’

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(‘Найдено совпадение:’, match.group())

else:

print(‘Совпадение не найдено’)

• search(pattern, text) – эта функция принимает два аргумента: шаблон поиска pattern и строку, в которой производится поиск text. Она ищет первое совпадение шаблона в тексте и возвращает объект Match при успешном поиске или None, если совпадение не найдено.
• group() – метод group() объекта Match возвращает строку, которая соответствует найденному шаблону. Если шаблон содержит группы (определенные с помощью круглых скобок), метод group() также может принимать аргументы, чтобы вернуть содержимое определенной группы. В приведенном выше примере он возвращает найденное слово «Python».

В случае, если совпадение не будет найдено, выведется сообщение «Совпадение не найдено». В противном случае будет выведено «Найдено совпадение» вместе с текстом, который соответствует шаблону.

Квантификаторы и логическое ИЛИ при группировке

В регулярных выражениях в Python квантификаторы используются для определения количества повторений предыдущего элемента. Они позволяют более гибко задавать условия поиска.

• – соответствует нулю или более повторениям предыдущего элемента. Например, a* будет соответствовать строкам, содержащим ноль или более символов ‘a’.
• + – соответствует одному или более повторениям предыдущего элемента. Например, a+ будет соответствовать строкам, содержащим один или более символов ‘a’.
• ? – соответствует нулю или одному повторению предыдущего элемента. Например, a? будет соответствовать строкам, содержащим ноль или один символ ‘a’.
• {n} – соответствует ровно n повторениям предыдущего элемента. Например, a{3} будет соответствовать строке, содержащей три символа ‘a’ подряд.
• {n,} – соответствует n или более повторениям предыдущего элемента. Например, a{2,} будет соответствовать строкам, содержащим два или более символов ‘a’ подряд.
• {n,m} – соответствует от n до m повторений предыдущего элемента. Например, a{2,4} будет соответствовать строкам, содержащим от двух до четырех символов ‘a’ подряд.

Логическое «ИЛИ» в регулярных выражениях выполняется с помощью вертикальной черты |. Он позволяет задать альтернативные варианты для поиска. Например, cat|dog будет соответствовать строкам, содержащим либо «cat», либо «dog».

Приведем пример использования квантификаторов и логического «ИЛИ» в регулярных выражениях:

import re

pattern = r’ab*c’  # Ноль или более ‘b’, за которыми следует ‘c’

text = ‘ac abc abbc abbbc’

matches = re.findall(pattern, text)

print(matches)  # Вывод: [‘ac’, ‘abc’, ‘abbc’, ‘abbbc’]

pattern_or = r’cat|dog’  # Строка содержит ‘cat’ или ‘dog’

text_or = ‘I have a cat and a dog as pets.’

matches_or = re.findall(pattern_or, text_or)

print(matches_or)  # Вывод: [‘cat’, ‘dog’]

Все это позволяет более гибко задавать условия для поиска текстовых данных.

Модуль re и Match-объекты

Модуль re в Python предоставляет функции и классы для работы с регулярными выражениями. Он позволяет осуществлять поиск, сопоставление и манипуляции с текстом на основе заданных шаблонов.

Перечислим несколько основных функций модуля re:

• search(pattern, string, flags=0) ищет первое совпадение шаблона pattern в строке string. Возвращает объект Match при успешном совпадении и None, если совпадение не найдено.
• match(pattern, string, flags=0) ищет совпадение шаблона pattern только в начале строки string. Возвращает объект Match при успешном совпадении и None, если совпадение не найдено.
• findall(pattern, string, flags=0) находит все непересекающиеся совпадения шаблона pattern в строке string и возвращает их в виде списка строк.
• sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) заменяет все вхождения шаблона pattern в строке string на строку repl. Можно указать количество замен count.

Кроме того, объекты типа Match, возвращаемые функциями re.search() и re.match(), предоставляют информацию о совпадении и позволяют получить доступ к совпавшим частям текста. Эти объекты имеют следующие методы:

• group([group1, …]) возвращает одно или несколько совпавших подстрок в зависимости от аргументов. Без аргументов возвращает всю совпавшую подстроку.
• start([group]) возвращает начальную позицию совпавшей подстроки или группы.
• end([group]) возвращает конечную позицию совпавшей подстроки или группы.
• span([group]) возвращает кортеж, содержащий начальную и конечную позицию совпавшей подстроки или группы.

Приведем пример:

import re

pattern = r'(\d+)-(\d+)-(\d+)’  # Шаблон для поиска даты в формате ГГГГ-ММ-ДД

text = ‘Дата публикации: 2024-03-06’

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(‘Найдено совпадение:’, match.group())  # Вывод: 2024-03-06

print(‘Год:’, match.group(1))  # Вывод: 2024

print(‘Месяц:’, match.group(2))  # Вывод: 03

print(‘День:’, match.group(3))  # Вывод: 06

else:

print(‘Совпадение не найдено’)

В данном случае методы group() и start(), end(), span() позволяют получить доступ к найденным подстрокам и их позициям в исходной строке.

Re-функции с возвратом Match-объекта

В модуле re в Python есть несколько функций, которые возвращают объект типа Match, если совпадение найдено. Эти функции обычно используются для поиска совпадений в тексте.

• search(pattern, string, flags=0) ищет первое совпадение шаблона pattern в строке string. Если совпадение найдено, она возвращает объект Match, содержащий информацию о совпадении. Если совпадение не найдено, возвращается None.

Приведем пример:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»World»

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(«Совпадение найдено:», match.group())  # Вывод: World

else:

print(«Совпадение не найдено»)

• match(pattern, string, flags=0) ищет совпадение шаблона pattern только в начале строки string. Если совпадение найдено, она возвращает объект Match, иначе возвращает None.

К примеру:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»Hello»

match = re.match(pattern, text)

if match:

print(«Совпадение найдено:», match.group())  # Вывод: Hello

else:

print(«Совпадение не найдено»)

• fullmatch(pattern, string, flags=0) проверяет, соответствует ли вся строка string шаблону pattern. Если соответствие найдено, она возвращает объект Match, иначе возвращает None.

Например:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»Hello, World!»

match = re.fullmatch(pattern, text)

if match:

print(«Строка полностью соответствует шаблону:», match.group())  # Вывод: Hello, World!

else:

print(«Совпадение не найдено»)

Эти функции позволяют искать совпадения с использованием регулярных выражений и получать информацию о совпавших частях текста с помощью объектов Match.

Как работать с Match-объектами

Объекты Match в Python предоставляют информацию о совпадении шаблона с текстом и позволяют получить доступ к совпавшим частям текста. Расскажем, как с ними работать:

• group([group1, …]) возвращает совпавшую подстроку или группу подстрок. Если аргументы не указаны, возвращает всю совпавшую подстроку. Если указаны номера групп, вернет совпавшие подстроки для этих групп.

Приведем пример:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»(\w+), (\w+)»

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(«Полное совпадение:», match.group())  # Вывод: Hello, World!

print(«Совпадение группы 1:», match.group(1))  # Вывод: Hello

print(«Совпадение группы 2:», match.group(2))  # Вывод: World

• start([group]) возвращает начальную позицию совпавшей подстроки или группы. Если указан номер группы, вернет начальную позицию совпавшей подстроки для этой группы.

К примеру:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»World»

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(«Начальная позиция совпадения:», match.start())  # Вывод: 7

• end([group]) возвращает конечную позицию совпавшей подстроки или группы. Если указан номер группы, вернет конечную позицию совпавшей подстроки для этой группы.

Например:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»World»

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(«Конечная позиция совпадения:», match.end())  # Вывод: 12

• span([group]) возвращает кортеж, содержащий начальную и конечную позиции совпавшей подстроки или группы. Если указан номер группы, вернет начальную и конечную позиции совпавшей подстроки.

Приведем пример использования:

import re

text = «Hello, World!»

pattern = r»World»

match = re.search(pattern, text)

if match:

print(«Позиции совпадения:», match.span())  # Вывод: (7, 12)

Данные методы позволяют получить информацию о совпавших частях текста и их позициях. Это полезно при анализе и обработке текстовых данных с использованием регулярных выражений.

Квантификаторы: жадный и ленивый

Жадный и ленивый (нежадный) квантификаторы являются частью синтаксиса регулярных выражений и определяют поведение поиска. Они управляют тем, как регулярное выражение будет сопоставлять текст с шаблоном.

• По умолчанию квантификаторы в регулярных выражениях являются жадными. Это означает, что они стремятся сопоставить с максимально возможным количеством символов. Например, рассмотрим регулярное выражение .*, которое соответствует нулю или более любым символам. Если применить это выражение к строке «abcde», то оно сопоставит всю строку, так как .* жадно захватывает все доступные символы.
• Ленивые квантификаторы работают в противоположность жадным. Они стремятся сопоставить с минимальным возможным количеством символов. Ленивые квантификаторы обозначаются после обычного квантификатора добавлением знака вопроса ?. Например, .*? будет соответствовать нулю или более любым символам, но с минимально возможным количеством символов.

Приведем пример использования жадных и ленивых квантификаторов:

import re

text = «abcdef»

# Жадный поиск, захватывает всю строку

pattern_greedy = r».*»

match_greedy = re.search(pattern_greedy, text)

print(«Жадный поиск:», match_greedy.group())  # Вывод: abcdef

# Ленивый (нежадный) поиск, захватывает минимальное количество символов

pattern_lazy = r».*?»

match_lazy = re.search(pattern_lazy, text)

print(«Ленивый (нежадный) поиск:», match_lazy.group())  # Вывод: a

Здесь регулярное выражение .* используется для поиска любой подстроки в строке text. Жадный квантификатор * захватывает максимальное количество символов, в результате чего весь текст «abcdef» считается совпадением. Ленивый квантификатор *?, с другой стороны, захватывает минимальное количество символов, поэтому совпадение будет только с первым символом «a».

Вывод

Регулярные выражения (regex) в Python – это мощный инструмент для работы с текстовыми данными. Для их использования следует импортировать модуль re. С помощью регулярных выражений можно искать определенные шаблоны в строках, что полезно во многих случаях программирования.

Например, давайте рассмотрим пример использования регулярных выражений для поиска определенного слова в строке:

import re

text = «Этот текст содержит пример использования регулярных выражений в Python.»

pattern = r»регулярных»

if re.search(pattern, text):

print(«Найдено»)

else:

print(«Не найдено»)

Этот код вернет «Найдено», если в строке text есть слово «регулярных».

Регулярные выражения используют специальный синтаксис для определения шаблонов поиска. Например, r»регулярных» – это простой шаблон, который соответствует строке «регулярных» в любом месте текста.

Также можно использовать специальные символы и наборы символов, например, [a-zA-Z] для поиска любой буквы в любом регистре или [0-9] для поиска любой цифры.

Если нужно найти несколько вхождений шаблона в текст, можно использовать метод findall, который возвращает список всех найденных совпадений:

matches = re.findall(pattern, text)

print(matches)

Этот код вернет список всех вхождений слова «регулярных» в тексте.

Кроме того, регулярные выражения позволяют осуществлять замену определенных подстрок в тексте:

new_text = re.sub(pattern, «новых», text)

print(new_text)

Этот код заменит все вхождения слова «регулярных» на «новых» в тексте.

Регулярные выражения могут использоваться для различных задач обработки текста, таких как проверка форматов email или поиска ссылок в тексте. Они предоставляют мощный и гибкий способ работы с текстовыми данными в Python.