[Python] 正規表現まとめ
こんにちは、@yoheiMuneです。
本日はPythonの正規表現の利用方法を色々とブログに残したいと思います。
また、Pythonの正規表現に関する全体的な資料は以下のドキュメントをご参考ください。このブログでは良く使う部分を取り上げて書きたいと思います。
http://docs.python.jp/3/library/re.html
http://docs.python.jp/3/library/re.html#regular-expression-syntax
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本日はPythonの正規表現の利用方法を色々とブログに残したいと思います。
目次
必要モジュールのインポートと参考資料
Pythonで正規表現を用いる場合には、事前に以下のようにモジュールを読み込む必要があります。import re
また、Pythonの正規表現に関する全体的な資料は以下のドキュメントをご参考ください。このブログでは良く使う部分を取り上げて書きたいと思います。
http://docs.python.jp/3/library/re.html
正規表現で利用可能な表現一覧(シンタックス)
Pythonで利用出来る正規表現のシンタックスはこちらを参考にすることができます。http://docs.python.jp/3/library/re.html#regular-expression-syntax
search関数(任意の箇所で一致)
Pythonの正規表現で最も使う関数がmatchなのかなーと思います。searchでは文字列から正規表現に一致する部分を見つけることができます。# 1行で使う場合 # re.search(pattern, string, flags=0) re.search("\d{3}-\d{4}", "123-3322") # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='123-3322'> re.search("\d{3}-\d{4}", "a123-3322") # => <_sre.SRE_Match object; span=(1, 9), match='123-3322'> # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.search(string[, pos[, endpos]]) pattern = re.compile("d") pattern.search("dog") # -> <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='d'> pattern.search("dog", 1) # => None後述のmatchとは異なり、文字列の任意の場所に正規表現を一致させることができるので、searchは良く使われる関数です。
match関数(先頭から一致)
正規表現に一致する文言を見つけ出すことができますが、search関数とは異なり、文頭から一致するもののみが対象となります。# 1行で使う場合 # re.match(pattern, string, flags=0) re.match("\d{3}-\d{4}", "123-3322") # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='123-3322'> re.match("\d{3}-\d{4}", "a123-3322") # => None # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.match(string[, pos[, endpos]]) pattern = re.compile("o") pattern.match("dog") # => None pattern.match("dog", 1) # => <_sre.SRE_Match object; span=(1, 2), match='o'>
fullmatch関数(文字列の完全一致)
fullmatch関数では、指定された文字列全てに正規表現が一致する場合のみ、結果を得ることができます。ただ、^
と$
を使えば同様のことをできるので、あまり覚える必要はないかもしれません。# 1行で利用する場合 # re.fullmatch(pattern, string, flags=0) re.fullmatch("\d{3}-\d{4}", "123-3322") # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='123-3322'> re.fullmatch("\d{3}-\d{4}", "a123-3322") # => None re.fullmatch("\d{3}-\d{4}", "123-3322a") # => None # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.fullmatch(string[, pos[, endpos]]) pattern = re.compile("\d{3}-\d{4}") pattern.match("123-4567") # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='123-4567'>
split関数(文字列の分割)
文字列.split()
でも文字を分割できますが、正規表現のsplit
を使えば正規表現を用いて文字列を分解することができます。# 1行で利用する場合 # re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) re.split("\W+", "Words, words, words.") # => ['Words', 'words', 'words', ''] re.split("\W+", "Words, words, words.", 1) # => ['Words', 'words, words.'] # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.split(string, maxsplit=0) pattern = re.compile("\W+") pattern.split("Words, words, words.") # => ['Words', 'words', 'words', '']
findall関数(全ての一致箇所を取得)
search
関数の場合は一致するものを1つしか得ることができませんが、findall
を使えば一致するもの全てを得ることができます。該当箇所全部を抜き出す時などに嬉しい挙動です。# 1行で利用する場合 # re.findall(pattern, string, flags=0) re.search("\d{3}", "123-4567") # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='123'> re.findall("\d{3}", "123-4567") # => ['123', '456'] text = """ name:Yohei,age:30, name:Ryusuke,age:24, name:Junji,age:32 """ re.findall("name:(\w+?),", text) # => ['Yohei', 'Ryusuke', 'junji'] # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.findall(string[, pos[, endpos]]) pattern = re.compile("\d{3}") pattern.findall("123-4567") # => ['123', '456']
finditer関数(全ての一致箇所を取得2)
finditer関数は、指定した正規表現に一致するiterableオブジェクトを返却します。これをfor文でループすることで、全ての結果オブジェクトを得ることができます。# 1行で利用する場合 # re.finditer(pattern, string, flags=0) iter = re.finditer("\d{3}", "123-4567") for match in iter: print(match) # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='123'> # => <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='456'> # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.finditer(string[, pos[, endpos]]) pattern = re.compile("\d{3}") iter = pattern.finditer("123-4567") for match in iter: print(match) # => <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='123'> # => <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='456'>
sub関数(文字列の置換)
正規表現に一致する部分を、指定した文字列に置き換えます。# 1行で利用する場合 # re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) re.sub("\d{3}", "***", "credit:123-AA-456-78") # => 'credit:***-AA-***-78' re.sub("\d{3}", "***", "credit:123-AA-456-78", count=1) # => 'credit:***-AA-456-78' re.sub("\d{3}", "***", "credit:123-AA-456-78", count=2) # => 'credit:***-AA-***-78' # 正規表現オブジェクトから利用する場合 # regex.sub(repl, string, count=0) pattern = re.compile("\d{3}") pattern.sub("***", "credit:123-AA-456-78", count=1) # => 'credit:***-AA-456-78'
MatchObjectオブジェクト
MatchObject
は正規表現の検索結果を保持するオブジェクトです。ここからグループや一致位置などを得ることができます。match.start, match.end(一致の開始位置と終了位置)
一致した開始位置、終了位置を取得することができます。# match.start([group]) # match.end([group]) m = re.match("(\d+)\.(\d+)", "24.1632") m.start(1) # => 0 m.end(1) # => 2 m.start(2) # => 3 m.end(2) # => 7
match.span(一致の範囲)
一致した範囲を取得することができます。match.start
とmatch.end
をまとめて取得できる感じです。# match.span([group]) m = re.match("(\d+)\.(\d+)", "24.1632") m.span(1) # => (0, 2)
match.group(一致したグループ)
一致した結果から、グループを取得することができます。# match.group([group1, ...]) match = re.search("(\d{3})-(\d{4})", "123-4567") match.group(0) # => '123-4567' match.group(1) # => '123' match.group(2) # => '4567' match.group(1,2) # => ('123', '4567') # また、グループに名前をつけることもできます m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "Malcolm Reynolds") m.group("first_name") # => 'Malcolm' m.group("last_name") # => 'Reynolds' m.group(1) # => 'Malcolm' m.group(2) # => 'Reynolds'
match.groups(一致した全てのグループ)
取得できたグループ一覧を得ることができます。# match.groups(default=None) m = re.match("(\d+)\.(\d+)", "24.1632") m.groups() # => ('24', '1632') m = re.match("(\d+)\.?(\d+)?", "24") m.groups() # => ('24', None) m.groups(default=0) # => ('24', 0)
match.groupdict(グループを辞書形式で取得)
取得できたグループを辞書形式で取得できます。# match.groupdict(default=None) m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "Malcolm Reynolds") m.groupdict() # => {'first_name': 'Malcolm', 'last_name': 'Reynolds'}
最後に
今回はPythonで正規表現を用いるところについてブログを書きました。今回のブログを書いたおかげで、ある程度細かい部分まで理解することができて、今後の実装がスムーズになりそうです。search
をメインに使いながら、複数箇所に一致させたり、グループを使ったりといったところがサラサラと書けたらなぁと思う今日この頃です。本ブログでは、フロントエンド・Python・機械学習を中心に発信していきます。気になった方はぜひ、本ブログのRSSやTwitterをフォローして頂けると幸いです ^ ^。
最後までご覧頂きましてありがとうございました!