oniguruma正则表达式引擎的cffi绑定

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onigurumacffi

oniguruma正则表达式引擎的cffi绑定

安装

pip install onigurumacffi

大多数情况下，应该可以在PyPI上找到wheels
要从源码构建，必须在安装之前安装libonig-dev

API

当前的API非常有限（基本上仅足以支持我需要的功能）。

`compile(pattern: str) -> _Pattern`

创建一个编译后的模式

`compile_regset(*patterns: str) -> _RegSet`

创建一个编译后的RegSet

`OnigSearchOption`

一个列出oniguruma搜索时选项的枚举

当前选项集如下

class OnigSearchOption(enum.IntEnum):
    NONE = ...
    NOTBOL = ...
    NOTEOL = ...
    POSIX_REGION = ...
    CHECK_VALIDITY_OF_STRING = ...
    NOT_BEGIN_STRING = ...
    NOT_BEGIN_POSITION = ...

`_Pattern.match(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]`

使用模式匹配字符串。可选地设置start以调整搜索的偏移量

`_Pattern.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]`

使用模式搜索字符串。可选地设置start以调整搜索的偏移量

`_Pattern.number_of_captures() -> int`

返回正则表达式中的捕获数量

`_RegSet.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Tuple[int, Optional[_Match]]`

使用RegSet搜索字符串。可选地设置start以调整搜索的偏移量

返回最左边的正则表达式索引和匹配项，如果没有匹配则返回(-1, None)

`_Match.group(n: int = 0) -> str`

返回匹配组的字符串，默认为0（整个匹配）

`_Match[n: int] -> str`

是_Match.group(...)的简写别名

`_Match.start(n: int = 0) -> int`

返回匹配组的起始字符位置，默认为0（整个匹配）

`_Match.end(n: int = 0) -> int`

返回匹配组的结束字符位置，默认为0（整个匹配）

`_Match.span(n: int = 0) -> int`

返回匹配组的(start, end)字符位置，默认为0（整个匹配）

`_Match.expand(s: str) -> str`

通过匹配的组在s中展开数字组

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0.0.3

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源分布

onigurumacffi-1.3.0.tar.gz (5.5 kB 查看哈希值)

上传时间 2023年10月14日 源

构建分布

onigurumacffi-1.3.0-pp310-pypy310_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (579.1 kB 查看哈希值)

上传时间 2023年10月14日 PyPy manylinux: glibc 2.17+ x86-64

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上传时间 2023年10月14日 CPython 3.8+ Windows x86-64

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-win32.whl (176.1 kB 查看哈希值)

上传时间 2023年10月14日 CPython 3.8+ Windows x86

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onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-macosx_11_0_x86_64.whl (238.2 kB 查看哈希值)

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onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-macosx_11_0_arm64.whl (225.8 kB 查看哈希值)

上传于 2023年10月14日 CPython 3.8+ macOS 11.0+ ARM64

onigurumacffi-1.3.0.tar.gz的哈希值

onigurumacffi-1.3.0.tar.gz的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`7745cdc56096acec88a1f3b08660a22b09c659ed38d3f59db6c1cad76a976bef`
MD5	`6a64c010a76139d12ff7a952d7c57e51`
BLAKE2b-256	`37653e968c38ce87c61c8a27c4947c022d3db80d1f8a9fcc61e58e9e49c03822`

onigurumacffi-1.3.0-pp310-pypy310_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-pp310-pypy310_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`5b2187f4722ffee8b1e7e529d1998c8abb2236da19bafc59bce881c335f53d6e`
MD5	`b0fa32d5556275136c4d3fc8c3811c06`
BLAKE2b-256	`3bd71fad16190046997419bbc2526e14d9274943eba5454677289dde76527dce`

onigurumacffi-1.3.0-pp39-pypy39_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-pp39-pypy39_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`7c1f34f9f6cd5185a1ed1146ccbf2e9d808b508816a13b6ed8b1550e2a246f79`
MD5	`ace70596db04666ec328511385147b02`
BLAKE2b-256	`018cd249263e4b58b95d480f7c90f19ff271d9a5e14c9b2725136beb7acbec28`

onigurumacffi-1.3.0-pp38-pypy38_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-pp38-pypy38_pp73-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`094b22f59bbc12812272686e468e3956a8a34262f3ee79e6ebea60ac12756713`
MD5	`48f89c655fa8a58a377d2537373c1beb`
BLAKE2b-256	`fff78de1d8874ab681ed4d9d6a132768850b77191e7cc4933895ada86d09407f`

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-win_amd64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-win_amd64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`45fcb24ebce96e884c34e5b93e46b371e21a9a4cb85c386a3359a5eacab31575`
MD5	`853a455559bad7214d360efc23bcb60d`
BLAKE2b-256	`64be0cf9a7494d0ce25e5c715b05c73e401eb2274c3d65ef34ab7b1238d6bbf0`

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-win32.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-win32.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`31a22befe51ce2ce0c56936edeccbbca5f8e63c0808baf8e108e04642edc5091`
MD5	`687b1b93d4b14c7aab3f8a3e78f144e6`
BLAKE2b-256	`d5b150515e8e28699cc533b9ef3d5f9b017e2533e93aab3b3cdb16e8d12ff512`

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`2fc00956c5e824373f5b59c1714470472f8df162db773166aeae9cc4d80a1245`
MD5	`64b89cf45c7a9980cc7ca1f83d2cc241`
BLAKE2b-256	`9567d79921bc9645d692932d338465427f7486f6f00edd714b5b3aaccf92dd07`

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-macosx_11_0_x86_64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-macosx_11_0_x86_64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`77d3f174df2195f2af5968170a5286094c30f32f5d80a6c9c7df90fcdd4b545c`
MD5	`82923e980bbf1fa0d43dcab8e1e7c43d`
BLAKE2b-256	`3de209aacddcd1a0193c2edb509b3d9de60b5db3bfe17e0240d8888f2e4d2f67`

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-macosx_11_0_arm64.whl的哈希值

onigurumacffi-1.3.0-cp38-abi3-macosx_11_0_arm64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`63097f9963c7d47ee4c4106bfa0bb9be59b37d8e194c892e3f617ec964ab7ddb`
MD5	`19079f391a984323a084c1aff54104df`
BLAKE2b-256	`a2cc8aa9e3345a33bd2ff9454b94ca5e72694667deb642aab636cca1a8808294`

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安装

API

`compile(pattern: str) -> _Pattern`

`compile_regset(*patterns: str) -> _RegSet`

`OnigSearchOption`

`_Pattern.match(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]`

`_Pattern.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]`

`_Pattern.number_of_captures() -> int`

`_RegSet.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Tuple[int, Optional[_Match]]`

`_Match.group(n: int = 0) -> str`

`_Match[n: int] -> str`

`_Match.start(n: int = 0) -> int`

`_Match.end(n: int = 0) -> int`

`_Match.span(n: int = 0) -> int`

`_Match.expand(s: str) -> str`

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API

compile(pattern: str) -> _Pattern

compile_regset(*patterns: str) -> _RegSet

OnigSearchOption

_Pattern.match(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]

_Pattern.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]

_Pattern.number_of_captures() -> int

_RegSet.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Tuple[int, Optional[_Match]]

_Match.group(n: int = 0) -> str

_Match[n: int] -> str

_Match.start(n: int = 0) -> int

_Match.end(n: int = 0) -> int

_Match.span(n: int = 0) -> int

_Match.expand(s: str) -> str

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`_Pattern.match(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]`

`_Pattern.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Optional[_Match]`

`_Pattern.number_of_captures() -> int`

`_RegSet.search(s: str, start: int = 0, flags: OnigSearchOption = OnigSearchOption.NONE) -> Tuple[int, Optional[_Match]]`

`_Match.group(n: int = 0) -> str`

`_Match[n: int] -> str`

`_Match.start(n: int = 0) -> int`

`_Match.end(n: int = 0) -> int`

`_Match.span(n: int = 0) -> int`

`_Match.expand(s: str) -> str`

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