# 正则表达式

"""
字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

创建一个匹配Email的正则表达式；

用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。

在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：

'00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A'；

'\d\d\d'可以匹配'010'；

'\w\w\d'可以匹配'py3'；

.可以匹配任意字符，所以：

'py.'可以匹配'pyc'、'pyo'、'py!'等等。
要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：

来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}。

我们来从左到右解读一下：

\d{3}表示匹配3个数字，例如'010'；

\s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配' '，' '等；

\d{3,8}表示3-8个数字，例如'1234567'。

综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

如果要匹配'010-12345'这样的号码呢？由于'-'是特殊字符，在正则表达式中，要用'\'转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。

但是，仍然无法匹配'010 - 12345'，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。

进阶

要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：

[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；

[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等；

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。

A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配'Python'或者'python'。

^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。

$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。

你可能注意到了，py也可以匹配'python'，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配'py'了。

re模块

有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义，所以要特别注意：
"""

import re

print(re.match(r'[0-9]{5,8}', '2090909') != None)

re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')

"""
match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。常见的判断方法就是：
"""

test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
    print('ok')
else:
    print('failed')

# 切分字符串
"""
用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：
"""
print('a b   c'.split(' '))  # 嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：

# 无论多少个空格都可以正常分割。
print(re.split(r'\s+', 'a b   c'))

# 加入,试试：
print(re.split(r'[\s\,]+', 'a, b,   c  d'))

# 再加入;试试：
print(re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c   d'))

# 分组
# 除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取
# 的分组（Group）。比如：


str = '^(\d{3})-(\d{3,8})$'
m = re.match(str, '222-12345')
print(m is not None)
print(m.group(0))
print(m.group(1))
print(m.group(2))

"""
如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：
"""

t = '15:26:37'
m = re.match(
    r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$',
    t)
print(m.group())
print(m.group(1))
print(m.group(2))
print(m.group(3))

"""
这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：

"""
'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'
"""
对于'2-30'，'4-31'这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。
"""

# 贪婪匹配
"""
最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：

"""

print(re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups())

"""
由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。

必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配：
"""
print(re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups())

# 编译
"""
当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：

编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错；

用编译后的正则表达式去匹配字符串。

如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：
"""
mobile_no = re.compile(r'1[3-9]\d{9}')

# 编译:
re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用：
re_telephone.match('010-12345').groups()
re_telephone.match('010-8086').groups()

mat1 = re_telephone.match('010-12345')
print(mat1.group() is not None)

mat2 = re_telephone.match('010-8086')
print(mat2.group() is not None)

"""
编译后生成Regular Expression对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。
"""

# 练习

"""
请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email：

someone@gmail.com
bill.gates@microsoft.com
"""

e1 = 'someone@gmail.com'
e2 = 'bill.gates@microsoft.com'

c1 = re.compile(
    '^([0-9a-zA-Z.]+)@([0-9a-zA-Z]+).([0-9a-zA-Z]+)$')


def is_valid_email(param):
    gg = c1.match(param)
    if gg is None:
        return False
    mm = gg.group()
    if mm is not None:
        return True
    else:
        return False


print(is_valid_email(e1))
print(is_valid_email(e2))


def name_of_email(param):
    gg = c1.match(param)
    if gg is None:
        return False
    mm = gg.group()

    if mm is not None:
        return gg.group(1)
    else:
        raise Exception(r'illegal error %s', 'param not in group.')


print(name_of_email(e1))
