正则表达式在每种语言中都会有，目的就是匹配符合你预期要求的字符串。
Python正则表达式主要由re库提供，拥有了基本所有的表达式。
16.1 Python正则表达式
符号
描述
示例
.
匹配除换行符(\n)之外的任意单个字符
字符串123\n456，匹配123：1.3
^
匹配字符串开头
abc\nxyz，匹配以abc开头的行：^abc
$
匹配字符串结尾
abc\nxyz，匹配以xyz结束的行：xyz$
*
匹配多个
hello\nword，匹配以w开头d结尾的单词：w*d
+
匹配1个或多个
abc\nabcc\nadf，匹配abc和abcc：ab+
？
匹配0个或1个
abc\nac\nadd，匹配abc或ac：a?c
[.]
匹配中括号之中的任意一个字符
abcd\nadd\nbbb，匹配abcd和add：[abc]
[ .-.]
匹配中括号中范围内的任意一个字符
abcd\nadd\nbbb，匹配abcd和add：[a-c]
[^]
匹配[^字符]之外的任意一个字符
abc\n\abb\nddd，不匹配abc和abb：[^a-c]
{n}或{n,}
匹配花括号前面字符至少n个字符
1\n\12\n123\n1234，匹配123和1234：[0-9]{3}
{n,m}
匹配花括号前面字符至少n个字符，最多m个字符
1\n\12\n123\n1234\n12345，匹配123和1234 ：[0-9]{3,4}
|
匹配竖杠两边的任意一个
abc\nabd\abe，匹配abc和abd：ab（c|d）
\
转义符，将特殊符号转成原有意义
1.2，匹配1.2：1\.2，否则112也会匹配到
特殊字符
描述
示例
\A
匹配字符串开始
与^区别是：当使用修饰符re.M匹配多行时，\A将所有字符串作为一整行处理。
abc123\nabc456，匹配abc123：\Aabc，^则都会匹配到
\Z
匹配字符串结束
与\A同理
\b
匹配字符串开始或结束（边界）
abc\nabcd，匹配a开头并且c结尾字符串：\babc\b
\B
与\b相反
\d
匹配任意十进制数，等效[0-9]
1\n123\nabc，匹配1和123：[0-9]，包含单个数字的都会匹配到，如果只想匹配1：\b[0-9]\b
\D
匹配任意非数字字符，等效[^0-9]
1\n12\nabc，匹配abc：[^0-9]
\s
匹配任意空白字符，等效[\t\n\r\f\v]
1\n a，注意a前面有个空格，匹配a：\s
\S
匹配任意非空白字符，等效[^\t\n\r\f\v]
1\n a\n ，匹配1和a：\S
\w
匹配任意数字和字母，等效[a-zA-Z0-9_]
1\n a\n ，匹配1和a：\w
\W
与\w相反，等效[^a-zA-Z0-9_]
\n
反向引用，n是数字，从1开始编号，表示引用第n个分组匹配的内容
ff，匹配ff：(.)\1，即"ff"
扩展正则表达式
描述
( )
匹配小括号中正则表达式或字符。用上面\n特殊字符引用。
(?#...)
注释小括号内的内容
(?:...)
不保存匹配的分组
(?P<name>...)
命名分组，name是标识名称，默认是数字ID标识分组匹配
(?=...)
匹配后面能匹配表的达式...，称为正先行断言
(?!...)
匹配后面不能匹配的表达式...，称为负先行断言
(?<=...)
匹配前面能匹配的表达式...，称为正后发断言
(?<!...)
匹配前面不能匹配的表达式...，称为负后发断言
(?(id/name)Y/N)
如果分组提供的id或name存在，则使用Y表达式匹配，否则N表达式匹配
断言：断言就是一个条件，判断某个字符串前面或后面是否满足某种规律的字符串，不能引用。
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16.2 re库
re模块有以下常用的方法：
方法
描述
re.compile(pattern, flags=0)
把正则表达式编译成一个对象
re.findall(pattern, string, flags=0)
以列表形式返回所有匹配的字符串
re.finditer(pattern, string, flags=0)
以迭代器形式返回所有匹配的字符串
re.match(pattern, string, flags=0)
匹配字符串开始，如果不匹配返回None
re.search(pattern, string, flags=0)
扫描字符串寻找匹配，如果符合返回一个匹配对象并终止匹配，否则返回None
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
以匹配模式作为分隔符，切分字符串为列表
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
字符串替换，repl替换匹配的字符串，repl可以是一个函数
re.purge()
清除正则表达式缓存
参数说明：
pattern 正则表达式
string 要匹配的字符串
flags 标志位的修饰符，用于控制表达式匹配模式
标志位的修饰符，有以下可选项：
修饰符
描述
r
e.DEBUG
显示关于编译正则的debug信息
re.I/re.IGNORECASE
忽略大小写
re.L/re.LOCALE
本地化匹配，影响\w，\w，\b，\B，\s和\S
re.M/re.MULTILINE
多行匹配，影响^和$
re.S/re.DOTAIL
匹配所有字符，包括换行符\n，如果没这个标志将匹配除了换行符
re.U/re.UNICODE
根据unicode字符集解析字符。影响影响\w，\w，\b，\B，\d，\D，\s和\S
re.X/re.VERBOSE
允许编写更好看、更可读的正则表达式，也可以在表达式添加注释，下面会讲到
16.2.1 re.compile()
把正则表达式编译成一个对象，方便再次调用：
>>> import re
prog = re.compile(pattern)
result = prog.match(string)
等效于
result = re.match(pattern, string)
例如：检查字符串是否匹配
>>> def displaymatch(match):
... if match is None:
... return None
... return '<Match: %r, group=%r>' % (match.group(), match.groups())
...
>>> valid = re.compile(r"^[a-c1-3]{3}$")
>>> displaymatch(valid.match("a1b")) # 可用
"<Match: 'a1b', group=()>"
>>> displaymatch(valid.match("a1b2")) # 不可用
>>> displaymatch(valid.match("bbb")) # 可用
"<Match: 'bbb', group=()>"
16.2.1 match()
例如：判断字符串开头是否匹配字符
>>> m = re.match(r'hello', 'hello world')
>>> print m # 匹配到字符串开头是hello
<_sre.SRE_Match object at 0x7f56d5634030>
>>> m = re.match(r'world', 'hello world')
>>> print m # 没有匹配到
None
正则对象匹配方法：
1）group([group1, ...])
>>> m = re.match(r'(\w+) (\w+)', 'hello world')
>>> m.group(0) # 全部组匹配
'hello world'
>>> m.group(1) # 第一个括号子组
'hello'
>>> m.group(2) # 第二个括号子组
'world'
>>> m.group(1, 2) # 多个参数返回一个元组
('hello', 'world')
通过分子重命名的名字来引用分组结果：
>>> m = re.match(r'(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)', 'hello world')
>>> m.group('first_name')
'hello'
>>> m.group('last_name')
'world'
# 命名组也可以引用他们的索引
>>> m.group(1)
'hello'
>>> m.group(2)
'world'
如果一组匹配多次，只有最后一个匹配：
>>> m = re.match(r"(..)+", "a1b2c3")
>>> m.group(1)
'c3'
2）groups([default])
返回一个元组包含所有子组的匹配。
>>> m = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")
>>> m.groups()
('24', '1632')
3）groupdict([default])
返回子组名字作为键，匹配结果作为值的字典。
>>> m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "hello world")
>>> m.groupdict()
{'first_name': 'hello', 'last_name': 'world'}
4）start()和end()
例如：去掉邮件地址的某字符
>>> email = "tony@163_126.com"
>>> m = re.search(r"_126", email)
>>> email[:m.start()] + email[m.end():]
'tony@163.com'
5）span()
以列表形式返回匹配索引开始和结束值：
>>> email = "tony@163_126.com"
>>> m = re.search(r"_126", email)
>>> m.span()
(8, 12)
6）pos和endpos
返回字符串开始和结束索引值：
>>> email = "tony@163_126.com"
>>> m = re.search(r"_126", email)
>>> m.pos
0
>>> m.endpos
16
16.2.3 search()
search()方法也具备match()方法的正则对象匹配方法，区别是search()匹配到第一个后就返回并终止匹配。
例如：匹配第一个结果就返回
>>> m = re.search(r"c", "abcdefc")
>>> m.group()
'c'
>>> m.span()
(2, 3)
16.2.4 split()
例如：以数字作为分隔符拆分字符串
>>> m = re.split(r"\d+", "a1b2c3")
>>> m
['a', 'b', 'c', '']
16.2.4 sub()
例如：替换2016
>>> m = re.sub(r"\d+", "2017", "the year 2016")
>>> m
'the year 2017'
例如：repl作为一个函数
>>> def repl(m):
... return str(int(m.group('v')) * 2)
...
>>> re.sub(r'(?P<v>\d+)', repl, "123abc")
'246abc'
函数返回必须是一个字符串。
16.2.5 findall()和finditer()
例如：得到所有匹配的数字
>>> text = "a1b2c3"
>>> re.findall(r'\d+', text)
['1', '2', '3']
>>> for m in re.finditer(r'\d+', text):
... print m.group()
...
1
2
3
16.2.6 原始字符串符号"r"
上面所看到的(r"\d+")其中的r代表原始字符串，没有它，每个反斜杠'\'都必须再加一个反斜杠来转义它。
例如，下面两行代码功能上是相同的：
>>> m = re.match(r"\W(.)\1\W", " ff ")
>>> m.group()
' ff '
>>> m = re.match("\\W(.)\\1\\W", " ff ")
>>> m.group()
' ff '
>>> m = re.match("\W(.)\1\W", " ff ")
>>> m.group()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
\W匹配第一个和最后一个空字符，(.)匹配第一个f，\1引用前面(.)匹配的结果（还是f），即是r"ff"
16.3 贪婪和非贪婪匹配
贪婪模式：尽可能最多匹配
非贪婪模式，尽可能最少匹配，一般在量词（*、+）后面加个问号就是非贪婪模式。
# 贪婪匹配
>>> re.findall(r"<div>.*</div>", "<div>a</div><div>b</div><div>c</div>")
['<div>a</div><div>b</div><div>c</div>']
# 非贪婪匹配
>>> re.findall(r"<div>.*?</div>", "<div>a</div><div>b</div><div>c</div>")
['<div>a</div>', '<div>b</div>', '<div>c</div>']
>>> re.findall(r"a(\d+)", "a123b")
['123']
>>> re.findall(r"a(\d+?)", "a123b")
['1']
# 如果右边有限定，非贪婪失效
>>> re.findall(r"a(\d+)b", "a123b")
['123']
>>> re.findall(r"a(\d+?)b", "a123b")
['123']
贪婪匹配是尽可能的向右匹配，直到字符串结束。
非贪婪匹配是匹配满足后就结束。
16.3 了解扩展表达式
以一个字符串来学习断言的用法:"A regular expression "
1）(?=...)
正先行断言，匹配后面能匹配的表达式。
有两个re字符串，只想匹配regular中的：
>>> re.findall(r"..(?=gular)", "A regular expression")
['re']
# 再向后匹配几个字符说明匹配的regular中的。下面都会说明下，不再注释
>>> re.findall(r"(?=gular).{5}", "A regular expression")
['gular']
2）(?!...)
负先行断言，匹配后面不能匹配表达式。
只想匹配expression中的re字符串，排除掉regular单词：
>>> re.findall(r"re(?!g)", "A regular expression")
['re']
>>> re.findall(r"re(?!g).{5}", "A regular expression")
['ression']
3）(?<=...)
正向后行断言，匹配前面能匹配表达式。
只想匹配单词里的re，排除开头的re：
>>> re.findall(r"(?<=\w)re", "A regular expression")
['re']
>>> re.findall(r"(?<=\w)re.", "A regular expression")
['res']
在re前面有一个或多个字符，所以叫后行断言，正则匹配是从前向后，当遇到断言时，会再向字符串前端检测已扫描的字符，相对于扫描方向是向后的。
4）(?<!...)
负向后行断言，匹配前面不能匹配的表达式。
只想匹配开头的re：
>>> re.findall(r"(?<!\w)re", "A regular expression")
['re']
>>> re.findall(r"(?<!\w)re.", "A regular expression")
['reg']
16.4 修饰符
re.VERBOSE上面说明可能你还不太明白，怎么个更加可读呢，这就来看看，下面两个正则编译等效：
>>> a = re.compile(r"""\d + # the integral part
... \. # the decimal point
... \d * # some fractional digits""", re.X)
>>> b = re.compile(r"\d+\.\d*")
当你写的正则很长的时候，可以添加注释。
Python正则表达式参考：https://docs.python.org/2/library/re.html
