1.正则表达式的简介

1.1 概念

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑

1.2 正则表达式的应用场景

• 表单验证(例如 : 手机号、邮箱、身份证… )
• 爬虫

2. 正则表达式对Python的支持

2.1 普通字符

字母、数字、汉字、下划线、以及没有特殊定义的符号，都是"普通字符"。正则
表达式中的普通字符，在匹配的时候,只匹配与自身相同的一个字符。
例如：表达式c，在匹配字符串abcde时，匹配结果是：成功；匹配到的内容
是c；匹配到的位置开始于2，结束于3。（注：下标从0开始还是从1开始，因
当前编程语言的不同而可能不同）
match()函数
• match(pattern, string, flags=0)
• 第一个参数是正则表达式，如果匹配成功，则返回一个match对象，否则返回一个None
• 第二个参数表示要匹配的字符串
• 第三个参数是标致位用于控制正则表达式的匹配方式 如: 是否区分大小写,多行匹配等等

2.2 元字符

正则表达式中使⽤了很多元字符，⽤来表示⼀些特殊的含义或功能

表达式	匹配
.	小数点可以匹配除了换行\n以外的任意一个字符
竖杠	逻辑或操盘符
[]	匹配字符集中的一个字符
[^]	对字符集求反，也就是上面的反操作。尖号必须在方括号里的最前面
-	定义[ ]里的一个字符区间，例如[a-z]
\	对紧跟其后的一个字符进行转义
（）	对表达式进行分组，将圆括号内的内容当做一个整体，并获得匹配的值

一些无法书写或者具有特殊功能的字符，采用在前面加斜杠""进行转义的方法。
例如下表所示

表达式	匹配
\r,\n	匹配回车和换行符
\t	匹配制表符
\	匹配斜杠\
^	匹配^符号
$	匹配$符号
.	匹配小数点.

尚未列出的还有问号？、星号*和括号等其他的符号。所有正则表达式中具有特殊含义的字符在匹配自身的时候，都要使用斜杠进行转义。这些转义字符的匹配用法与普通字符类似，也是匹配与之相同的一个字符

2.3 预定义匹配字符集

正则表达式中的一些表示方法，可以同时匹配某个预定义字符集中的任意一个字符。比如，表达式\d可以匹配任意一个数字。虽然可以匹配其中任意字符，但是只能是一个，不是多个

表达式	匹配
\d	任意一个数字，0-9中的任意一个
\w	任意一个字母或数字或下划线，也就是A-Z,a-z,0-9，中的任意一个
\s	空格、制表符、换页符等空白字符的其中任意一个
\D	\d的反集，也就是非数字的任意一个字符，等同于[^\d]
\W	\w的反集，也就是[^\w]
\S	\s的反集，也就是[^\s]

2.4 重复匹配

前面的表达式，无论是只能匹配一种字符的表达式，还是可以匹配多种字符其中任意一个的表达式，都只能匹配一次。但是有时候我们需要对某个字段进行重复匹配，例如手机号码13666666666，一般的新手可能会写成\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d（注意，这不是一个恰当的表达式），不但写着费劲，看着也累，还不⼀定准确恰当。
这种情况可以使用表达式再加上修饰匹配次数的特殊符号{}，不但重复书写表达式就可以重复匹配。例如[abcd][abcd]可以写成[abcd]{2}

表达式	匹配
{n}	表达式重复n次，比如\d{2}相当于\d\d,a{3}相当于aaa
{m,n}	表达式至少重复m次，最多重复n次。比如ab{1,3},可以匹配ab或abb或abbb
{m,}	表达式至少重复m次，比如\w\d{2,}可以匹配a12,_1111,M123等等
？	匹配表达式0次或者1次，相当于{0，1}，比如a[cd]?可以匹配a,ac,ad
+	表达式至少出现1次，相当于{1，}，比如a+b可以匹配ab，aab,aaab等
*	表达式出现0次到任意次，相当于{0，}，比如^*b可以匹配b,^^^b等

2.5 位置匹配和非贪婪匹配

位置匹配

有时候，我们对匹配出现的位置有要求，比如开头、结尾、单词之间等等

表达式	匹配
^	在字符串开始的地方匹配，符号本身不匹配任何字符
$	在字符串结束的地方匹配，符号本身不匹配任何字符
\b	匹配一个单词边界，也就是单词和空格之间的位置，符号本身不匹配任何字符
\B	匹配非单词边界，即左右两边都是\w范围或者左右两边都不是\w范围时的字符缝隙

贪婪与非贪婪模式
在重复匹配时，正则表达式默认总是尽可能多的匹配，这被称为贪婪模式。例如，针对文本dxxxdxxxd，表达式(d)(\w+)(d)中的\w+将匹配第一个d和最后一个d之间的所有字符xxxdxxx。可见，\w+在匹配的时候，总是尽可能多的匹配符合它规则的字符。同理，带有?、*和{m,n}的重复匹配表达式都是尽可能地多匹配
校验数字的相关表达式：

功能	表达式
数字	^ [ 0 - 9 ] * $
n位的数字	^ \ d { n } $
至少n位的数字	^ \ d { n ,} $
零和非零开头的数字	^ { 0
有两位小数的正实数	^ { 0 - 9 ] + ( . [0-9] ( 2 ] ) ? $
非零的负整数	^ - [ 1 - 9 ] \ d * $
非负浮点数	^ \ d + ( \ . \ d + ) ? $
浮点数	^ ( - ? \ d + ) ( \ . \ d + ) ? $

特殊场景的表达式:

3. re模块常用方法

compile(pattern, flags=0)
这个⽅法是re模块的工厂法，⽤于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern模式对象，可以实现更加效率的匹配。第二个参数flag是匹配模式 使用compile()完成一次转换后，再次使用该匹配模式的时候就不能进行转换了。经过compile()转换的正则表达式对象也能使用普通的re⽅法
flag匹配模式

search(pattern, string, flags=0)
在文本内查找，返回第一个匹配到的字符串。它的返回值类型和使用方法与match()是一样的，唯一的区别就是查找的位置不用固定在文本的开头
findall(pattern, string, flags=0)
作为re模块的三大搜索函数之一，findall()和match()、search()的不同之处在于，前两者都是单值匹配，找到一个就忽略后面，直接返回不再查找了。而findall是全文查找，它的返回值是一个匹配到的字符串的列表。这个列表没有group()方法，没有start、end、span，更不是一个匹配对象，仅仅是个列表！如果一项都没有匹配到那么返回一个空列表
split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
re模块的split()方法和字符串的split()方法很相似，都是利用特定的字符去分割字符串。但是re模块的split()可以使用正则表达式，因此更灵活，更强大
split有个参数maxsplit，用于指定分割的次数
sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
sub()方法类似字符串的replace()方法，用指定的内容替换匹配到的字符，可以指定替换次数

4. 分组功能

Python的re模块有一个分组功能。所谓的分组就是去已经匹配到的内容再筛选出需要的内容，相当于二次过滤。实现分组靠圆括号()，而获取分组的内容靠的是group()、groups()，其实前面我们已经展示过。re模块里的积个重要方法在分组上，有不同的表现形式，需要区别对待。