python提供了实现正则表达式的re模块。
正则表达式的匹配字符：
元字符
描述
\
将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，“\\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。
^
匹配输入字行首。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。
$
匹配输入行尾。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，$也匹配“\n”或“\r”之前的位置。
*
匹配前面的子表达式任意次。例如，zo*能匹配“z”，也能匹配“zo”以及“zoo”。*等价于{0,}。
+
匹配前面的子表达式一次或多次(大于等于1次）。例如，“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”，但不能匹配“z”。+等价于{1,}。
?
匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?”可以匹配“do”或“does”。?等价于{0,1}。
{n}
n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如，“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”，但是能匹配“food”中的两个o。
{n,}
n是一个非负整数。至少匹配n次。例如，“o{2,}”不能匹配“Bob”中的“o”，但能匹配“foooood”中的所有o。“o{1,}”等价于“o+”。“o{0,}”则等价于“o*”。
{n,m}
m和n均为非负整数，其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次。例如，“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o为一组，后三个o为一组。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。
?
当该字符紧跟在任何一个其他限制符（*,+,?，{n}，{n,}，{n,m}）后面时，匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少地匹配所搜索的字符串，而默认的贪婪模式则尽可能多地匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串“oooo”，“o+”将尽可能多地匹配“o”，得到结果[“oooo”]，而“o+?”将尽可能少地匹配“o”，得到结果 ['o', 'o', 'o', 'o']
.点
匹配除“\n”和"\r"之外的任何单个字符。要匹配包括“\n”和"\r"在内的任何字符，请使用像“[\s\S]”的模式。
(pattern)
匹配pattern并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的Matches集合得到，在VBScript中使用SubMatches集合，在JScript中则使用$0…$9属性。要匹配圆括号字符，请使用“\(”或“\)”。
(?:pattern)
非获取匹配，匹配pattern但不获取匹配结果，不进行存储供以后使用。这在使用或字符“(|)”来组合一个模式的各个部分时很有用。例如“industr(?:y|ies)”就是一个比“industry|industries”更简略的表达式。
(?=pattern)
非获取匹配，正向肯定预查，在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串，该匹配不需要获取供以后使用。例如，“Windows(?=95|98|NT|2000)”能匹配“Windows2000”中的“Windows”，但不能匹配“Windows3.1”中的“Windows”。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。
(?!pattern)
非获取匹配，正向否定预查，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串，该匹配不需要获取供以后使用。例如“Windows(?!95|98|NT|2000)”能匹配“Windows3.1”中的“Windows”，但不能匹配“Windows2000”中的“Windows”。
(?<=pattern)
非获取匹配，反向肯定预查，与正向肯定预查类似，只是方向相反。例如，“(?<=95|98|NT|2000)Windows”能匹配“2000Windows”中的“Windows”，但不能匹配“3.1Windows”中的“Windows”。
*python的正则表达式没有完全按照正则表达式规范实现，所以一些高级特性建议使用其他语言如java、scala等
(?
非获取匹配，反向否定预查，与正向否定预查类似，只是方向相反。例如“(?
*python的正则表达式没有完全按照正则表达式规范实现，所以一些高级特性建议使用其他语言如java、scala等
x|y
匹配x或y。例如，“z|food”能匹配“z”或“food”(此处请谨慎)。“[zf]ood”则匹配“zood”或“food”。
[xyz]
字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如，“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。
[^xyz]
负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如，“[^abc]”可以匹配“plain”中的“plin”任一字符。
[a-z]
字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。
注意:只有连字符在字符组内部时,并且出现在两个字符之间时,才能表示字符的范围; 如果出字符组的开头,则只能表示连字符本身.
[^a-z]
负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如，“[^a-z]”可以匹配任何不在“a”到“z”范围内的任意字符。
\b
匹配一个单词的边界，也就是指单词和空格间的位置（即正则表达式的“匹配”有两种概念，一种是匹配字符，一种是匹配位置，这里的\b就是匹配位置的）。例如，“er\b”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”；“\b1_”可以匹配“1_23”中的“1_”，但不能匹配“21_3”中的“1_”。
\B
匹配非单词边界。“er\B”能匹配“verb”中的“er”，但不能匹配“never”中的“er”。
\cx
匹配由x指明的控制字符。例如，\cM匹配一个Control-M或回车符。x的值必须为A-Z或a-z之一。否则，将c视为一个原义的“c”字符。
\d
匹配一个数字字符。等价于[0-9]。grep 要加上-P，perl正则支持
\D
匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。grep要加上-P，perl正则支持
\f
匹配一个换页符。等价于\x0c和\cL。
\n
匹配一个换行符。等价于\x0a和\cJ。
\r
匹配一个回车符。等价于\x0d和\cM。
\s
匹配任何不可见字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ \f\n\r\t\v]。
\S
匹配任何可见字符。等价于[^ \f\n\r\t\v]。
\t
匹配一个制表符。等价于\x09和\cI。
\v
匹配一个垂直制表符。等价于\x0b和\cK。
\w
匹配包括下划线的任何单词字符。类似但不等价于“[A-Za-z0-9_]”，这里的"单词"字符使用Unicode字符集。
\W
匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]”。
\xn
匹配n，其中n为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如，“\x41”匹配“A”。“\x041”则等价于“\x04&1”。正则表达式中可以使用ASCII编码。
\num
匹配num，其中num是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如，“(.)\1”匹配两个连续的相同字符。
\n
标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\n之前至少n个获取的子表达式，则n为向后引用。否则，如果n为八进制数字（0-7），则n为一个八进制转义值。
\nm
标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\nm之前至少有nm个获得子表达式，则nm为向后引用。如果\nm之前至少有n个获取，则n为一个后跟文字m的向后引用。如果前面的条件都不满足，若n和m均为八进制数字（0-7），则\nm将匹配八进制转义值nm。
\nml
如果n为八进制数字（0-7），且m和l均为八进制数字（0-7），则匹配八进制转义值nml。
\un
匹配n，其中n是一个用四个十六进制数字表示的Unicode字符。例如，\u00A9匹配版权符号（©）。
\p{P}
小写 p 是 property 的意思，表示 Unicode 属性，用于 Unicode 正表达式的前缀。中括号内的“P”表示Unicode 字符集七个字符属性之一：标点字符。其他六个属性：L：字母；M：标记符号（一般不会单独出现）；Z：分隔符（比如空格、换行等）；S：符号（比如数学符号、货币符号等）；N：数字（比如阿拉伯数字、罗马数字等）；C：其他字符。*注：此语法部分语言不支持，例:javascript。
\<
\>
匹配词（word）的开始（\<）和结束（\>）。例如正则表达式\能够匹配字符串"for the wise"中的"the"，但是不能匹配字符串"otherwise"中的"the"。注意：这个元字符不是所有的软件都支持的。
( )
将( 和 ) 之间的表达式定义为“组”（group），并且将匹配这个表达式的字符保存到一个临时区域（一个正则表达式中最多可以保存9个），它们可以用 \1 到\9 的符号来引用。
|
将两个匹配条件进行逻辑“或”（Or）运算。例如正则表达式(him|her) 匹配"it belongs to him"和"it belongs to her"，但是不能匹配"it belongs to them."。注意：这个元字符不是所有的软件都支持的。
python的re模块常用函数
1.compile()
编译正则表达式模式，返回一个对象的模式。（可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一点效率。）
格式：
re.compile(pattern,flags=0)
pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。常用的flags有：
image.png
import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'\w*oo\w*')
print(rr.findall(tt)) #查找所有包含'oo'的单词
执行结果如下：
['good', 'cool']
2.match()
决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配。//注：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'
格式：
re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match('com','comwww.runcomoob').group())
print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group())
执行结果如下：
com
com
search()
格式：
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。
print(re.search('\dcom','www.4comrunoob.5com').group())
执行结果如下：
4com
*注：match和search一旦匹配成功，就是一个match object对象，而match object对象有以下方法：
. group() 返回被 RE 匹配的字符串
. start() 返回匹配开始的位置
. end() 返回匹配结束的位置
. span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
. group() 返回re整体匹配的字符串，可以一次输入多个组号，对应组号匹配的字符串。
a. group（）返回re整体匹配的字符串，
b. group (n,m) 返回组号为n，m所匹配的字符串，如果组号不存在，则返回indexError异常
c.groups（）groups() 方法返回一个包含正则表达式中所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号，通常groups()不需要参数，返回一个元组，元组中的元就是正则表达式中定义的组。
import re
a = "123abc456"
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整体
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456
###group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。###
4.findall()
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
格式：
re.findall(pattern, string, flags=0)
import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'\w*oo\w*')
print(rr.findall(tt))
print(re.findall(r'(\w)*oo(\w)',tt))#()表示子表达式
执行结果如下：
['good', 'cool']
[('g', 'd'), ('c', 'l')]
print(re.split('a','1A1a2A3',re.I))#输出结果并未能区分大小写
这是因为re.split(pattern，string，maxsplit,flags)默认是四个参数，当我们传入的三个参数的时候，系统会默认re.I是第三个参数，所以就没起作用。如果想让这里的re.I起作用，写成flags=re.I即可。
5.finditer()
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
格式：
re.finditer(pattern, string, flags=0)
iter = re.finditer(r'\d+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...')
for i in iter:
print(i)
print(i.group())
print(i.span())
执行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='12'>
(0, 2)
<_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match='44'>
(8, 10)
<_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match='11'>
(24, 26)
<_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match='10'>
(31, 33)
6.split()
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r'\s+', text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
格式：
re.split(pattern, string[, maxsplit])
maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5'))
执行结果如下：
['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']
7.sub()
使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
格式：
re.sub(pattern, repl, string, count)
import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r'\s+', '-', text))
执行结果如下：
JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
其中第二个函数是替换后的字符串；本例中为'-'
第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。
re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。
如：re.sub(r'\s', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0)；将字符串中的空格' '替换为'[ ]'。
import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r'\s+', lambda m:'['+m.group(0)+']', text,0))
执行结果如下：
JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...
8.subn()
返回替换次数
格式：
subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
print(re.subn('[1-2]','A','123456abcdef'))
print(re.sub("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C'))
print(re.subn("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C'))
执行结果如下：
('AA3456abcdef', 2)
I have A, I have B ,I have C
('I have A, I have B ,I have C', 3)