今天學習了一早上正則表達式。如下內容部分轉載自《讀懂正則表達式就這么簡單》

一、什么是正則表達式

正則表達式是一種特殊的字符串模式，用于匹配一組字符串，就好比用模具做產品，而正則就是這個模具，定義一種規則去匹配符合規則的字符。

1.2 常用的正則匹配工具

在線匹配工具：
1. http://www.regexpal.com/
2. http://rubular.com/
3. http://tools.jb51.net/regex/create_reg
4. txt2re ：這個在線網站支持解析一句話，從中可以生成匹配的正則表達式，且可以生成諸多類型的代碼。語言支持：Perl PHP Python Java Javascript ColdFusion C C++ Ruby VB VBScript J#.net C#.net C++.net VB.net

正則匹配軟件

McTracer

用過幾個之后還是覺得這個是最好用的，支持將正則導成對應的語言如java C# js等還幫你轉義了，Copy直接用就行了很方便，另外支持把正則表達式用法解釋，如哪一段是捕獲分組，哪段是貪婪匹配等等，總之用起來 So Happy .

二 正則字符簡單介紹

關于這部分建議跳到： 《讀懂正則表達式就這么簡單》
里面有很詳細的介紹。

另外關于python的正則表達式，主要使用re模塊。

我們以任務為導向介紹python正則表達式的用法。
假設給我們下面這段話：

I1113 23:35:50.763059 4460 solver.cpp:218] Iteration 400 (27.3075 iter/s, 0.7324s/20 iters), loss = 0.0202583 I1113 23:35:50.763141 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00101873 (* 1 = 0.00101873 loss) I1113 23:35:50.763165 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.0192396 (* 1 = 0.0192396 loss) I1113 23:35:50.763175 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 400, lr = 0.001 I1113 23:35:51.751206 4460 solver.cpp:218] Iteration 420 (20.2456 iter/s, 0.987868s/20 iters), loss = 0.00228514 I1113 23:35:51.751341 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00140554 (* 1 = 0.00140554 loss) I1113 23:35:51.751379 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.000879596 (* 1 = 0.000879596 loss) I1113 23:35:51.751410 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 420, lr = 0.001 I1113 23:35:52.523890 4460 solver.cpp:218] Iteration 440 (25.8933 iter/s, 0.772401s/20 iters), loss = 0.0132958 I1113 23:35:52.523974 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00312161 (* 1 = 0.00312161 loss) I1113 23:35:52.523988 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.0101742 (* 1 = 0.0101742 loss) I1113 23:35:52.523998 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 440, lr = 0.001 I1113 23:35:53.461998 4460 solver.cpp:218] Iteration 460 (21.3325 iter/s, 0.937539s/20 iters), loss = 0.0154897 I1113 23:35:53.462057 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00780452 (* 1 = 0.00780452 loss) I1113 23:35:53.462069 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.00768522 (* 1 = 0.00768522 loss) I1113 23:35:53.462082 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 460, lr = 0.001 I1113 23:35:54.356657 4460 solver.cpp:218] Iteration 480 (22.3584 iter/s, 0.894517s/20 iters), loss = 0.00275768 I1113 23:35:54.356729 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00107937 (* 1 = 0.00107937 loss) I1113 23:35:54.356739 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.00167831 (* 1 = 0.00167831 loss) I1113 23:35:54.356748 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 480, lr = 0.001 I1113 23:35:55.153437 4460 solver.cpp:218] Iteration 500 (25.1734 iter/s, 0.79449s/20 iters), loss = 0.0230187 I1113 23:35:55.153519 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.0105348 (* 1 = 0.0105348 loss) I1113 23:35:55.153530 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.0124839 (* 1 = 0.0124839 loss) I1113 23:35:55.153542 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 500, lr = 0.001 I1113 23:35:56.104395 4460 solver.cpp:218] Iteration 520 (21.0352 iter/s, 0.950785s/20 iters), loss = 0.0144106 I1113 23:35:56.104485 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00135394 (* 1 = 0.00135394 loss) I1113 23:35:56.104504 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.0130567 (* 1 = 0.0130567 loss) I1113 23:35:56.104521 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 520, lr = 0.001 I1113 23:35:56.854631 4460 solver.cpp:218] Iteration 540 (26.6699 iter/s, 0.749909s/20 iters), loss = 0.0167331 I1113 23:35:56.854696 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00285695 (* 1 = 0.00285695 loss) I1113 23:35:56.854710 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.0138762 (* 1 = 0.0138762 loss) I1113 23:35:56.854720 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 540, lr = 0.001 I1113 23:35:57.824692 4460 solver.cpp:218] Iteration 560 (20.6206 iter/s, 0.969902s/20 iters), loss = 0.00817935 I1113 23:35:57.824774 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.00557839 (* 1 = 0.00557839 loss) I1113 23:35:57.824791 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.00260096 (* 1 = 0.00260096 loss) I1113 23:35:57.824806 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 560, lr = 0.001 I1113 23:35:58.670575 4460 solver.cpp:218] Iteration 580 (23.6486 iter/s, 0.845714s/20 iters), loss = 0.00420315 I1113 23:35:58.670637 4460 solver.cpp:237] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.0020043 (* 1 = 0.0020043 loss) I1113 23:35:58.670648 4460 solver.cpp:237] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.00219884 (* 1 = 0.00219884 loss) I1113 23:35:58.670658 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 580, lr = 0.001 I1114 00:34:17.348683 4460 sgd_solver.cpp:105] Iteration 79980, lr = 0.0001 speed: 0.044s / iter Wrote snapshot to: /data1/caiyong.wang/program/py-faster-rcnn/output/faster_rcnn_alt_opt/voc_2007_trainval/zf_rpn_stage1_iter_80000.caffemodel

希望我們解析出

Iteration 500 (25.1734 iter/s, 0.79449s/20 iters), loss = 0.0230187

中的Iteration與loss值。 其實這是faster rcnn生成的log文件一部分。

我們通過上面的語法學習，在MTracer中生成了正則表達式：

\bIteration\s(?<Iteration>\d+)\s\(.*\).*loss\s=\s(?<loss>\d*\.*\d+)\b

注：.*表示除換行符以外的任意字符，*表示0個或多個
并且采用多行模式解析出了我們想要的結果。
上面的表達式中，我們使用了捕獲分組。
如下圖：

那么如何轉化成python代碼？
正確的代碼如下：

import repattern = re.compile(r'\bIteration\s(?P<Iteration>\d+)\s\(.*\).*loss\s=\s(?P<loss>\d*\.*\d+)\b') arr=pattern.search("I1113 23:35:50.763059 4460 solver.cpp:218] Iteration 400 (27.3075 iter/s, 0.7324s/20 iters), loss = 0.0202583") arr.groups() arr.group() arr.group("Iteration") arr.group("loss")

結果為：

arr.groups() Out[147]: ('400', '0.0202583')arr.group() Out[148]: 'Iteration 400 (27.3075 iter/s, 0.7324s/20 iters), loss = 0.0202583'arr.group("Iteration") Out[149]: '400'arr.group("loss") Out[150]: '0.0202583'

這里python的命名組與以往的不一樣，使用的是 (?P<name>exp) 取代(?<name>exp)

而且compile里面必須加上r。

---

參考文獻：

• http://blog.csdn.net/lwnylslwnyls/article/details/8901273
• https://www.cnblogs.com/tk091/p/3702307.html
• PYTHON的RE模塊理解（RE.COMPILE、RE.MATCH、RE.SEARCH）

三 python正則表達式的其他用法。

多行匹配：

python多行匹配

r = re.compile("需要的正則表達式", re.M)

匹配到需要的字符，可以獲取紅括號內的數字

r = re.compile("r([0-9]{5,})")

舉個例子： 需要獲取20462和24729連個數字

import re data = """r24062 line1hello word !!!!r24729 line2revision:24181"""r = re.compile("^r([0-9]{5,})", re.M)nums = r.findall(data)print nums--------------------- output:["24062", "24729"]

注：{5,}表示至少重復5次
2. 無捕獲分組
當你要將一部分規則作為一個整體對它進行某些操作，比如指定其重復次數時，你需要將這部分規則用

(?:)

把它包圍起來。

分支條件
在正則表達式中，分支條件是一個很常用的條件。

滿足條件A 或者 滿足條件B ，這個時候我們就可以使用分支條件了。

分支條件使用的符號為

|

代碼示例：

我們突然發現，它把字符串分割成兩個部分了

I have a dog 和 cat 而不是 I have a dog 和 I have a cat

如果我們只要區分dog和cat呢？正則要怎么寫？我添加一個括號試試

還是不對，前面的 “I have a ”根本沒有匹配

正確的寫法是應該使用無捕獲分組

參考：正則表達式-python-無捕獲分組與分支選擇

總結

以上是生活随笔為你收集整理的正则表达式及其在python上的应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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