Сбер вакансии Backend
Сбер вакансии Backend
Сбер вакансии Backend
Написать пост

Python RegEx: практическое применение регулярок

Отредактировано

Разберём регулярные выражения в Python, их синтаксис, популярные методы специального модуля re, а также попрактикуемся на задачах.

1М открытий2М показов

Рассмотрим регулярные выражения в Python, начиная синтаксисом и заканчивая примерами использования.

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

  1. Основы регулярных выражений
  2. Регулярные выражения в Python
  3. Задачи

Основы регулярных выражений

Регулярками в Python называются шаблоны, которые используются для поиска соответствующего фрагмента текста и сопоставления символов.

Грубо говоря, у нас есть input-поле, в которое должен вводиться email-адрес. Но пока мы не зададим проверку валидности введённого email-адреса, в этой строке может оказаться совершенно любой набор символов, а нам это не нужно.

Чтобы выявить ошибку при вводе некорректного адреса электронной почты, можно использовать следующее регулярное выражение:

			r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+(?:\.[a-zA-Z0-9-]+)+$'
		

По сути, наш шаблон — это набор символов, который проверяет строку на соответствие заданному правилу. Давайте разберёмся, как это работает.

Синтаксис RegEx

Синтаксис у регулярок необычный. Символы могут быть как буквами или цифрами, так и метасимволами, которые задают шаблон строки:

Python RegEx: практическое применение регулярок 1

Также есть дополнительные конструкции, которые позволяют сокращать регулярные выражения:

  • \d — соответствует любой одной цифре и заменяет собой выражение [0-9];
  • \D — исключает все цифры и заменяет [^0-9];
  • \w — заменяет любую цифру, букву, а также знак нижнего подчёркивания;
  • \W — любой символ кроме латиницы, цифр или нижнего подчёркивания;
  • \s — соответствует любому пробельному символу;
  • \S — описывает любой непробельный символ.

Для чего используются регулярные выражения

  • для определения нужного формата, например телефонного номера или email-адреса;
  • для разбивки строк на подстроки;
  • для поиска, замены и извлечения символов;
  • для быстрого выполнения нетривиальных операций.

Синтаксис таких выражений в основном стандартизирован, так что вам следует понять их лишь раз, чтобы использовать в любом языке программирования.

Примечание Не стоит забывать, что регулярные выражения не всегда оптимальны, и для простых операций часто достаточно встроенных в Python функций.

Хотите узнать больше? Обратите внимание на статью о регулярках для новичков.

Регулярные выражения в Python

В Python для работы с регулярками есть модуль re. Его нужно просто импортировать:

			import re
		

А вот наиболее популярные методы, которые предоставляет модуль:

  • re.match()
  • re.search()
  • re.findall()
  • re.split()
  • re.sub()
  • re.compile()

Рассмотрим каждый из них подробнее.

re.match(pattern, string)

Этот метод ищет по заданному шаблону в начале строки. Например, если мы вызовем метод match() на строке «AV Analytics AV» с шаблоном «AV», то он завершится успешно. Но если мы будем искать «Analytics», то результат будет отрицательный:

			import re
result = re.match(r'AV', 'AV Analytics Vidhya AV')
print result

Результат:
<_sre.SRE_Match object at 0x0000000009BE4370>
		

Искомая подстрока найдена. Чтобы вывести её содержимое, применим метод group() (мы используем «r» перед строкой шаблона, чтобы показать, что это «сырая» строка в Python):

			result = re.match(r'AV', 'AV Analytics Vidhya AV')
print result.group(0)

Результат:
AV
		

Теперь попробуем найти «Analytics» в данной строке. Поскольку строка начинается на «AV», метод вернет None:

			result = re.match(r'Analytics', 'AV Analytics Vidhya AV')
print result

Результат:
None
		

Также есть методы start() и end() для того, чтобы узнать начальную и конечную позицию найденной строки.

			result = re.match(r'AV', 'AV Analytics Vidhya AV')
print result.start()
print result.end()

Результат:
0
2
		

Эти методы иногда очень полезны для работы со строками.

re.search(pattern, string)

Метод похож на match(), но ищет не только в начале строки. В отличие от предыдущего, search() вернёт объект, если мы попытаемся найти «Analytics»:

			result = re.search(r'Analytics', 'AV Analytics Vidhya AV')
print result.group(0)

Результат:
Analytics
		

Метод search() ищет по всей строке, но возвращает только первое найденное совпадение.

re.findall(pattern, string)

Возвращает список всех найденных совпадений. У метода findall() нет ограничений на поиск в начале или конце строки. Если мы будем искать «AV» в нашей строке, он вернет все вхождения «AV». Для поиска рекомендуется использовать именно findall(), так как он может работать и как re.search(), и как re.match().

			result = re.findall(r'AV', 'AV Analytics Vidhya AV')
print result

Результат:
['AV', 'AV']
		

re.split(pattern, string, [maxsplit=0])

Этот метод разделяет строку по заданному шаблону.

			result = re.split(r'y', 'Analytics')
print result

Результат:
['Anal', 'tics']
		

В примере мы разделили слово «Analytics» по букве «y». Метод split() принимает также аргумент maxsplit со значением по умолчанию, равным 0. В данном случае он разделит строку столько раз, сколько возможно, но если указать этот аргумент, то разделение будет произведено не более указанного количества раз. Давайте посмотрим на примеры Python RegEx:

			result = re.split(r'i', 'Analytics Vidhya')
print result

Результат:
['Analyt', 'cs V', 'dhya'] # все возможные участки.
		
			result = re.split(r'i', 'Analytics Vidhya',maxsplit=1)
print result

Результат:
['Analyt', 'cs Vidhya']
		

Мы установили параметр maxsplit равным 1, и в результате строка была разделена на две части вместо трех.

re.sub(pattern, repl, string)

Ищет шаблон в строке и заменяет его на указанную подстроку. Если шаблон не найден, строка остается неизменной.

			result = re.sub(r'India', 'the World', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
'AV is largest Analytics community of the World'
		

re.compile(pattern, repl, string)

Мы можем собрать регулярное выражение в отдельный объект, который может быть использован для поиска. Это также избавляет от переписывания одного и того же выражения.

			pattern = re.compile('AV')
result = pattern.findall('AV Analytics Vidhya AV')
print result
result2 = pattern.findall('AV is largest analytics community of India')
print result2

Результат:
['AV', 'AV']
['AV']
		

До сих пор мы рассматривали поиск определенной последовательности символов. Но что, если у нас нет определенного шаблона, и нам надо вернуть набор символов из строки, отвечающий определенным правилам? Такая задача часто стоит при извлечении информации из строк. Это можно сделать, написав выражение с использованием специальных символов. Вот наиболее часто используемые из них:

Python RegEx: практическое применение регулярок 2

Больше информации по специальным символам можно найти в документации для регулярных выражений в Python 3.

Перейдём к практическому применению Python регулярных выражений и рассмотрим примеры.

Задачи

Вернуть первое слово из строки

Сначала попробуем вытащить каждый символ (используя .)

			result = re.findall(r'.', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['A', 'V', ' ', 'i', 's', ' ', 'l', 'a', 'r', 'g', 'e', 's', 't', ' ', 'A', 'n', 'a', 'l', 'y', 't', 'i', 'c', 's', ' ', 'c', 'o', 'm', 'm', 'u', 'n', 'i', 't', 'y', ' ', 'o', 'f', ' ', 'I', 'n', 'd', 'i', 'a']
		

Для того, чтобы в конечный результат не попал пробел, используем вместо . \w.

			result = re.findall(r'\w', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['A', 'V', 'i', 's', 'l', 'a', 'r', 'g', 'e', 's', 't', 'A', 'n', 'a', 'l', 'y', 't', 'i', 'c', 's', 'c', 'o', 'm', 'm', 'u', 'n', 'i', 't', 'y', 'o', 'f', 'I', 'n', 'd', 'i', 'a']
		

Теперь попробуем достать каждое слово (используя * или +)

			result = re.findall(r'\w*', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV', '', 'is', '', 'largest', '', 'Analytics', '', 'community', '', 'of', '', 'India', '']
		

И снова в результат попали пробелы, так как * означает «ноль или более символов». Для того, чтобы их убрать, используем +:

			result = re.findall(r'\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result
Результат:
['AV', 'is', 'largest', 'Analytics', 'community', 'of', 'India']
		

Теперь вытащим первое слово, используя ^:

			result = re.findall(r'^\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV']
		

Если мы используем $ вместо ^, то мы получим последнее слово, а не первое:

			result = re.findall(r'\w+$', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
[‘India’]
		

Вернуть первые два символа каждого слова

Вариант 1: используя \w, вытащить два последовательных символа, кроме пробельных, из каждого слова:

			result = re.findall(r'\w\w', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV', 'is', 'la', 'rg', 'es', 'An', 'al', 'yt', 'ic', 'co', 'mm', 'un', 'it', 'of', 'In', 'di']
		

Вариант 2: вытащить два последовательных символа, используя символ границы слова (\b):

			result = re.findall(r'\b\w.', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV', 'is', 'la', 'An', 'co', 'of', 'In']
		

Вернуть домены из списка email-адресов

Сначала вернём все символы после «@»:

			result = re.findall(r'@\w+', 'abc.test@gmail.com, xyz@test.in, test.first@analyticsvidhya.com, first.test@rest.biz')
print result

Результат:
['@gmail', '@test', '@analyticsvidhya', '@rest']
		

Как видим, части «.com», «.in» и т. д. не попали в результат. Изменим наш код:

			result = re.findall(r'@\w+.\w+', 'abc.test@gmail.com, xyz@test.in, test.first@analyticsvidhya.com, first.test@rest.biz')
print result

Результат:
['@gmail.com', '@test.in', '@analyticsvidhya.com', '@rest.biz']
		

Второй вариант — вытащить только домен верхнего уровня, используя группировку — ( ):

			result = re.findall(r'@\w+.(\w+)', 'abc.test@gmail.com, xyz@test.in, test.first@analyticsvidhya.com, first.test@rest.biz')
print result

Результат:
['com', 'in', 'com', 'biz']
		

Извлечь дату из строки

Используем \d для извлечения цифр.

			result = re.findall(r'\d{2}-\d{2}-\d{4}', 'Amit 34-3456 12-05-2007, XYZ 56-4532 11-11-2011, ABC 67-8945 12-01-2009')
print result

Результат:
['12-05-2007', '11-11-2011', '12-01-2009']
		

Для извлечения только года нам опять помогут скобки:

			result = re.findall(r'\d{2}-\d{2}-(\d{4})', 'Amit 34-3456 12-05-2007, XYZ 56-4532 11-11-2011, ABC 67-8945 12-01-2009')
print result

Результат:
['2007', '2011', '2009']
		

Извлечь слова, начинающиеся на гласную

Для начала вернем все слова:

			result = re.findall(r'\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV', 'is', 'largest', 'Analytics', 'community', 'of', 'India']
		

А теперь — только те, которые начинаются на определенные буквы (используя []):

			result = re.findall(r'[aeiouAEIOU]\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV', 'is', 'argest', 'Analytics', 'ommunity', 'of', 'India']
		

Выше мы видим обрезанные слова «argest» и «ommunity». Для того, чтобы убрать их, используем \b для обозначения границы слова:

			result = re.findall(r'\b[aeiouAEIOU]\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['AV', 'is', 'Analytics', 'of', 'India']
		

Также мы можем использовать ^ внутри квадратных скобок для инвертирования группы:

			result = re.findall(r'\b[^aeiouAEIOU]\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
[' is', ' largest', ' Analytics', ' community', ' of', ' India']
		

В результат попали слова, «начинающиеся» с пробела. Уберем их, включив пробел в диапазон в квадратных скобках:

			result = re.findall(r'\b[^aeiouAEIOU ]\w+', 'AV is largest Analytics community of India')
print result

Результат:
['largest', 'community']
		

Проверить формат телефонного номера

Номер должен быть длиной 10 знаков и начинаться с 8 или 9. Есть список телефонных номеров, и нужно проверить их, используя регулярки в Python:

			li = ['9999999999', '999999-999', '99999x9999']

for val in li:
    if re.match(r'[8-9]{1}[0-9]{9}', val) and len(val) == 10:
        print 'yes'
    else:
        print 'no'

Результат:
yes
no
no
		

Разбить строку по нескольким разделителям

Возможное решение:

			line = 'asdf fjdk;afed,fjek,asdf,foo' # String has multiple delimiters (";",","," ").
result = re.split(r'[;,\s]', line)
print result

Результат:
['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']
		

Также мы можем использовать метод re.sub() для замены всех разделителей пробелами:

			line = 'asdf fjdk;afed,fjek,asdf,foo'
result = re.sub(r'[;,\s]',' ', line)
print result

Результат:
asdf fjdk afed fjek asdf foo
		

Извлечь информацию из html-файла

Допустим, нужно извлечь информацию из html-файла, заключенную между <td> и </td>, кроме первого столбца с номером. Также будем считать, что html-код содержится в строке.

Пример содержимого html-файла:

			1NoahEmma2LiamOlivia3MasonSophia4JacobIsabella5WilliamAva6EthanMia7MichaelEmily
		

С помощью регулярных выражений в Python это можно решить так (если поместить содержимое файла в переменную test_str):

			result = re.findall(r'\d([A-Z][A-Za-z]+)([A-Z][A-Za-z]+)', test_str)
print result

Результат:
[('Noah', 'Emma'), ('Liam', 'Olivia'), ('Mason', 'Sophia'), ('Jacob', 'Isabella'), ('William', 'Ava'), ('Ethan', 'Mia'), ('Michael', 'Emily')]
		
Следите за новыми постами
Следите за новыми постами по любимым темам
1М открытий2М показов