python正则表达式
python使用正则表达式之前需要先倒入re模块
import re
可选标志位
re.A | ASCII，使得 \w，\W，\b，\B，\s 和 \S 只匹配 ASCII 字符，而不匹配完整的 Unicode 字符。这个标志仅对 Unicode 模式有意义，并忽略字节模式。 |
re.I | IGNORECASE，字符类和文本字符串在匹配的时候不区分大小写 |
re.L | LOCALE，使得 \w，\W，\b 和 \B 依赖当前的语言（区域）环境，而不是 Unicode 数据库 |
re.M | MULTILINE，通常 ^ 只匹配字符串的开头，而 $ 则匹配字符串的结尾。当这个标志被设置的时候，^ 不仅匹配字符串的开头，还匹配每一行的行首；& 不仅匹配字符串的结尾，还匹配每一行的行尾。 |
re.S | DOTALL，使 . 匹配包括换行符在内的所有字符 |
re.X | VERBOSE，这个标志使你的正则表达式可以写得更好看和更有条理，因为使用了这个标志，空格会被忽略（除了出现在字符类中和使用反斜杠转义的空格）；这个标志同时允许你在正则表达式字符串中使用注释，# 符号后边的内容是注释，不会递交给匹配引擎（除了出现在字符类中和使用反斜杠转义的 #）。 |
可以同时使用多个标志位，方法：re.search( r'正则表达式', '字符串', re.M|re.I)
特殊字符
\d | 匹配任何十进制数字；相当于类 [0-9] |
\D | 与 \d 相反，匹配任何非十进制数字的字符；相当于类 [^0-9] |
\s | 匹配任何空白字符（包含空格、换行符、制表符等）；相当于 [ \t\n\r\f\v] |
\S | 匹配任何非空白字符；相当于类 [^\t\n\r\f\v] |
\w | 匹配字母数字及下划线 |
\W | 匹配非字母数字及下划线 |
\b | 匹配单词的开始或结束 |
\B | 匹配非单词边界 |
元字符
| | 或操作符,a | b匹配a或b |
^ | 匹配字符串的开头，如果设置了 MULTILINE 标志，就会变成匹配每一行的起始位置。 |
$ | 匹配字符串的末尾。如果设置了 MULTILINE 标志，就会变成匹配每一行的结束位置。 |
. | 匹配任意单个字符，除了换行符，如果设置了DOTALL标志，则可以匹配包括换行符的任意字符。 |
[abc] | 匹配括号中的a,b,c任意单个字符，而不是abc字符串 |
[^abc] | 匹配除了a,b,c之外的任意字符 |
* | 匹配前一个字符0次或多次 |
+ | 匹配前一个字符1次或多次 |
? | 匹配前一个字符0次或1次 |
{n} | 精确匹配前一个字符 n次，例如a{3}b，可以匹配aaab |
{,n} | 匹配前一个字符0次到n次 |
{n,} | 匹配前一个字符 n次到无限次 |
{m,n} | 匹配前一个字符 m 到 n 次 |
\1...\9 | 匹配第n个分组的内容。(abc)小括号括起来的为一组\1匹配第一个小括号的组... |
1.compile函数：用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象
p = re.compile(r'正则表达式'[, 可选标志位])
p.search('待匹配内容').group() 2.match函数：从字符串的起始位置开始匹配，如果起始位置匹配不成功返回none
re.match(r'正则表达式','字符串'[,可选标志位])
匹配对象包含了很多方法和属性，以下几个是最重要的
| group() | 返回匹配的字符串 |
| start() | 返回匹配的开始位置 |
| end() | 返回匹配的结束位置 |
| span() | 返回一个元组表示匹配位置（开始，结束） |
3.search函数：扫描整个字符串并返回第一个成功匹配的子串
re.search(r'正则表达式','字符串'[,可选标志位])
匹配对象同样包含了很多方法和属性
| group() | 返回匹配的字符串 |
| start() | 返回匹配的开始位置 |
| end() | 返回匹配的结束位置 |
| span() | 返回一个元组表示匹配位置（开始，结束） |
4.findall函数：扫描整个字符串，并返回一个列表，所有成功匹配的子串，如果没有匹配成功返回none
r = re.findall('\d+','111aaa222bbb333ccc')
print(r)
['111', '222', '333']
#当正则表达式加上括号时，返回结果会优先显示括号内匹配到的内容
#如果不想要优先显示括号内匹配到的内容，可以在括号内顶格加上?:
#(?:正则表达式)5.finditer函数：和findall类似，成功匹配时返回一个迭代器
p = re.compile('\d+')
iterator = p.finditer('3只小甲鱼，15条腿，还有3条去了哪里？')
for match in iterator:
print (match.group())
6.sub函数：替换，类似字符串的replace
>>> r = re.sub('\d+', 'b', 'aaa111aaa222aaa333')
>>> print(r)
aaabaaabaaab
7.split函数：切割
>>> r = re.split('\d+','111aaa222bbb333ccc')
>>> print(r)
['', 'aaa', 'bbb', 'ccc']
#可以加上切割次数
>>> r = re.split('\d+','111aaa222bbb333ccc',1)
>>> print(r)
['', 'aaa222bbb333ccc']
#当需要显示切割的内容时，可以在正则表达式两边加上括号
#打印时会把切割的内容一并显示
>>> r = re.split('(\d+)','111aaa222bbb333ccc')
>>> print(r)
['', '111', 'aaa', '222', 'bbb', '333', 'ccc']
8.分组命名
定义分组：(?P<name>正则表达式)
分组引用：(?P=name)
>>> r = re.search('(?P<tag><\w+>)(?P<t>\w+)(?P=tag)','<h1>haha<h1>')
>>> print(r.group("t"))
haha
>>> print(r.group("tag"))
<h1>
贪婪 VS 非贪婪
当重复一个正则表达式时，如果使用 a*，那么结果是尽可能多地去匹配。当你尝试匹配一对对称的定界符，例如 HTML 标志中的尖括号，默认的贪婪模式会使得你很困扰。
我们来看下例子：
>>> s = '<html><head><title>Title</title>'
>>> len(s)
32
>>> print(re.match('<.*>', s).span())
(0, 32)
>>> print(re.match('<.*>', s).group())
<html><head><title>Title</title>RE 匹配在 <html> 的 < 后，.* 消耗掉字符串的剩余部分。由于正则表达式默认是贪婪的原因，RE 必须从字符串的尾部一个字符一个字符地回溯，直到找到匹配的 >。大家看到，按照这种方法，最后找到匹配内容竟是 <html> 的 < 开始，到</title> 的 > 结束。显然这不是你想要的结果。
在这种情况下，解决方案是使用非贪婪的限定符 *?、+?、?? 或 {m, n}?，尽可能地匹配小的文本。
>>> print(re.match('<.*?>', s).group())
<html>
