再见了，正则表达式

本文选自我个人创作的电子书 《Python黑魔法手册》

《Python黑魔法手册》在线阅读：http://magic.iswbm.com
Github 项目地址：https://github.com/iswbm/magic-python

从一段指定的字符串中，取得期望的数据，正常人都会想到正则表达式吧？

写过正则表达式的人都知道，正则表达式入门不难，写起来也容易。

但是正则表达式几乎没有可读性可言，维护起来，真的会让人抓狂，别以为这段正则是你写的就可以驾驭它，过个一个月你可能就不认识它了。

完全可以说，天下苦正则久矣。

今天给你介绍一个好东西，可以让你摆脱正则的噩梦，那就是 Python 中一个非常冷门的库 — parse 。

1. 真实案例

拿一个最近使用 parse 的真实案例来举例说明。

下面是 ovs 一个条流表，现在我需要收集提取一个虚拟机（网口）里有多少流量、多少包流经了这条流表。也就是每个 in_port 对应的 n_bytes、n_packets 的值 。

cookie=0x9816da8e872d717d, duration=298506.364s, table=0, n_packets=480, n_bytes=20160, priority=10,arp,in_port="tapbbdf080b-c2" actions=resubmit(,24)

如果是你，你会怎么做呢？

先以逗号分隔开来，再以等号分隔取出值来？

你不防可以尝试一下，写出来的代码应该和我想象的一样，没有一丝感而言。

我来给你展示一下，我是怎么做的？

可以看到，我使用了一个叫做 parse 的第三方包，是需要自行安装的

$ python -m pip install parse

从上面这个案例中，你应该能感受到 parse 对于解析规范的字符串，是非常强大的。

2. parse 的结果

parse 的结果只有两种结果：

1. 没有匹配上，parse 的值为None

>>> parse("halo", "hello") is None
True
>>>

2. 如果匹配上，parse 的值则 为 Result 实例

>>> parse("hello", "hello world")
>>> parse("hello", "hello")
<Result () {}>
>>> 

如果你编写的解析规则，没有为字段定义字段名，也就是匿名字段， Result 将是一个 类似 list 的实例，演示如下：

>>> profile = parse("I am {}, {} years old, {}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result ("Jack", "27", "male") {}>
>>> profile[0]
"Jack"
>>> profile[1]
"27"
>>> profile[2]
"male"

而如果你编写的解析规则，为字段定义了字段名， Result 将是一个 类似 字典 的实例，演示如下：

>>> profile = parse("I am {name}, {age} years old, {gender}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result () {"gender": "male", "age": "27", "name": "Jack"}>
>>> profile["name"]
"Jack"
>>> profile["age"]
"27"
>>> profile["gender"]
"male"

3. 重复利用 pattern

和使用 re 一样，parse 同样支持 pattern 复用。

>>> from parse import compile
>>> 
>>> pattern = compile("I am {}, {} years old, {}")
>>> pattern.parse("I am Jack, 27 years old, male")
<Result ("Jack", "27", "male") {}>
>>> 
>>> pattern.parse("I am Tom, 26 years old, male")
<Result ("Tom", "26", "male") {}>

4. 类型转化

从上面的例子中，你应该能注意到，parse 在获取年龄的时候，变成了一个"27" ，这是一个字符串，有没有一种办法，可以在提取的时候就按照我们的类型进行转换呢？

你可以这样写。

>>> from parse import parse
>>> profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {gender}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result () {"gender": "male", "age": 27, "name": "Jack"}>
>>> type(profile["age"])
<type "int">

除了将其转为 整型，还有其他格式吗？

内置的格式还有很多，比如

匹配时间

>>> parse("Meet at {:tg}", "Meet at 1/2/2011 11:00 PM")
<Result (datetime.datetime(2011, 2, 1, 23, 0),) {}>

更多类型请参考官方文档：

5. 提取时去除空格

去除两边空格

>>> parse("hello {} , hello python", "hello     world    , hello python")
<Result ("    world   ",) {}>
>>> 
>>> 
>>> parse("hello {:^} , hello python", "hello     world    , hello python")
<Result ("world",) {}>

去除左边空格

>>> parse("hello {:>} , hello python", "hello     world    , hello python")
<Result ("world   ",) {}>

去除右边空格

>>> parse("hello {:<} , hello python", "hello     world    , hello python")
<Result ("    world",) {}>

6. 大小写敏感开关

Parse 默认是大小写不敏感的，你写 hello 和 HELLO 是一样的。

如果你需要区分大小写，那可以加个参数，演示如下：

>>> parse("SPAM", "spam")
<Result () {}>
>>> parse("SPAM", "spam") is None
False
>>> parse("SPAM", "spam", case_sensitive=True) is None
True

7. 匹配字符数

精确匹配：指定最大字符数

>>> parse("{:.2}{:.2}", "hello")  # 字符数不符
>>> 
>>> parse("{:.2}{:.2}", "hell")   # 字符数相符
<Result ("he", "ll") {}>

模糊匹配：指定最小字符数

>>> parse("{:.2}{:2}", "hello") 
<Result ("h", "ello") {}>
>>> 
>>> parse("{:2}{:2}", "hello") 
<Result ("he", "llo") {}>

若要在精准/模糊匹配的模式下，再进行格式转换，可以这样写

>>> parse("{:2}{:2}", "1024") 
<Result ("10", "24") {}>
>>> 
>>> 
>>> parse("{:2d}{:2d}", "1024") 
<Result (10, 24) {}>

8. 三个重要属性

Parse 里有三个非常重要的属性

• fixed：利用位置提取的匿名字段的元组
• named：存放有命名的字段的字典
• spans：存放匹配到字段的位置

下面这段代码，带你了解他们之间有什么不同

>>> profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile.fixed
("male",)
>>> profile.named
{"age": 27, "name": "Jack"}
>>> profile.spans
{0: (25, 29), "age": (11, 13), "name": (5, 9)}
>>> 

9. 自定义类型的转换

匹配到的字符串，会做为参数传入对应的函数

比如我们之前讲过的，将字符串转整型

>>> parse("I am {:d}", "I am 27")
<Result (27,) {}>
>>> type(_[0])
<type "int">
>>> 

其等价于

>>> def myint(string):
...     return int(string)
... 
>>> 
>>> 
>>> parse("I am {:myint}", "I am 27", dict(myint=myint))
<Result (27,) {}>
>>> type(_[0])
<type "int">
>>>

利用它，我们可以定制很多的功能，比如我想把匹配的字符串弄成全大写

>>> def shouty(string):
...    return string.upper()
...
>>> parse("{:shouty} world", "hello world", dict(shouty=shouty))
<Result ("HELLO",) {}>
>>>

10 总结一下

parse 库在字符串解析处理场景中提供的便利，肉眼可见，上手简单。

在一些简单的场景中，使用 parse 可比使用 re 去写正则开发效率不知道高几个 level，用它写出来的代码富有美感，可读性高，后期维护起代码来一点压力也没有，推荐你使用。