Python 正则表达式重复模式

我尝试使用正则表达式从下面的日志中捕获数据组。模式是

<item> : <key> = <value> , <key> = <value>, ..., <key> = <value>

20141207,07:15:52,0，>>比率：出纳#=30， 数值=2.579，单位=比率，误差=N 20141207,07:15:52,0，>>比率： 出纳#=31，值=4.509，单位=比率，误差=N 20141207,07:15:52,0，>>比率：出纳#=32， 数值=3.735，单位=比率，误差=N 20141207,07:15:52,0，>>比率： 出纳员#=33，值=2.401，单位=比率，误差=N

20141207,07:15:52,0，>>客户：收银员#=30，价值=50，单位=计数 20141207,07:15:52,0，>>客户：收银员#=31，价值=6，单位=计数 20141207,07:15:52,0，>>客户：收银员#=32，价值=88，单位=计数 20141207,07:15:52,0，>>客户：收银员#=33，价值=33，单位=计数

显然，结果并非预期的那样。有人能给我一些提示吗？我最终使用python来翻译代码。谢谢。

（？>）（\w+）：|（[\w+）+）\s*=\s*（\s+）（？：，|\s）
(?<=>>)(\w+):|([\w#]+)\s*=\s*(\S+?)(?:,|\s)

试试这个。抓拍。看演示

节点说明
--------------------------------------------------------------------------------
(?>                       '>>'
--------------------------------------------------------------------------------
)回头看
--------------------------------------------------------------------------------
（组和捕获到\1：
--------------------------------------------------------------------------------
\w+字字符（a-z，a-z，0-9，41;）（1或
更多次（与最多金额匹配）
（可能的）
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\1
--------------------------------------------------------------------------------
:                        ':'
--------------------------------------------------------------------------------
|或
--------------------------------------------------------------------------------
（分组并捕获到\2：
--------------------------------------------------------------------------------
[\w#]+任意字符：单词字符（a-z，
A-Z，0-9，，，“#”（1次或更多次）
（匹配尽可能多的金额）
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\2
--------------------------------------------------------------------------------
\s*空格（\n、\r、\t、\f和“”）（0或
更多次（与最多金额匹配）
（可能的）
--------------------------------------------------------------------------------
=                        '='
--------------------------------------------------------------------------------
\s*空格（\n、\r、\t、\f和“”）（0或
更多次（与最多金额匹配）
（可能的）
--------------------------------------------------------------------------------
（分组并捕获到\3：
--------------------------------------------------------------------------------
\S+？非空白（除\n、\r、\t、\f、，
和“”）（1次或多次（与
尽可能少的金额）
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\3
--------------------------------------------------------------------------------
（？：组，但不捕获：
--------------------------------------------------------------------------------
,                        ','
--------------------------------------------------------------------------------
|或
--------------------------------------------------------------------------------
\s空格（\n、\r、\t、\f和“”）
--------------------------------------------------------------------------------
)分组结束

您的文件是csv文件，因此您可以更轻松地使用csv模块：

import csv

f = open('data.txt', 'rb')

for row in csv.reader(f, delimiter=','):
    if row:
        item, key_and_val = row[3].split(':')
        item = item[2:]
        key, val = key_and_val.split('=')

        print item
        print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

        for key_and_val in row[4:]:
            key, val = key_and_val.split('=')
            print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

--output:--
RATIO
    casher# => 30
    Value => 2.579
    Units => ratio
    Error => N
RATIO
    casher# => 31
    Value => 4.509
    Units => ratio
    Error => N
RATIO
    casher# => 32
    Value => 3.735
    Units => ratio
    Error => N
RATIO
    casher# => 33
    Value => 2.401
    Units => ratio
    Error => N
CUSTOMER
    casher# => 30
    Value => 50
    Units => count
CUSTOMER
    casher# => 31
    Value => 6
    Units => count
CUSTOMER
    casher# => 32
    Value => 88
    Units => count
CUSTOMER
    casher# => 33
    Value => 33
    Units => count

您的匹配模式也匹配key=value，即使“item:”不匹配 存在，是否有任何高级技术来排除那些key=value行

以下内容将跳过没有项目的行：

for row in csv.reader(f, delimiter=','):
    if row:
        if row[3].startswith('>>'):  #Check if there is an item
            item, key_and_val = row[3].split(': ')
            item = item[2:]
            key, val = key_and_val.split('=')
            print item
            print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

            for key_and_val in row[4:]:
                key, val = key_and_val.split('=')
                print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

f.close()

---

我不确定问题是什么，但不能用一个正则表达式捕获所有的

key=value

对。不管怎么说，不要分组。我爱你@vks，我很虚弱，请你解释一下这个表达好吗？非常感谢你。我接受了ans。非常感谢。谢谢你的解释和教学。您的匹配模式也匹配key=value，即使“item:”不存在，是否有任何高级技术可以排除这些key=value行？无论如何，你的表达式已经足够了。谢谢@7stud，我会在将它们解压缩到csv文件后使用你的代码^^"

import csv

f = open('data.txt', 'rb')

for row in csv.reader(f, delimiter=','):
    if row:
        item, key_and_val = row[3].split(':')
        item = item[2:]
        key, val = key_and_val.split('=')

        print item
        print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

        for key_and_val in row[4:]:
            key, val = key_and_val.split('=')
            print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

--output:--
RATIO
    casher# => 30
    Value => 2.579
    Units => ratio
    Error => N
RATIO
    casher# => 31
    Value => 4.509
    Units => ratio
    Error => N
RATIO
    casher# => 32
    Value => 3.735
    Units => ratio
    Error => N
RATIO
    casher# => 33
    Value => 2.401
    Units => ratio
    Error => N
CUSTOMER
    casher# => 30
    Value => 50
    Units => count
CUSTOMER
    casher# => 31
    Value => 6
    Units => count
CUSTOMER
    casher# => 32
    Value => 88
    Units => count
CUSTOMER
    casher# => 33
    Value => 33
    Units => count

for row in csv.reader(f, delimiter=','):
    if row:
        if row[3].startswith('>>'):  #Check if there is an item
            item, key_and_val = row[3].split(': ')
            item = item[2:]
            key, val = key_and_val.split('=')
            print item
            print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

            for key_and_val in row[4:]:
                key, val = key_and_val.split('=')
                print '    {} => {}'.format(key.strip(), val.strip())

f.close()