转义字符
正则表达式是建立在字符串的基础上，当需要在字符中使用特殊字符时，python用反斜杠转义字符。如下表：
转义字符 描述
(在行尾时) 续行符
\ 反斜杠符号
' 单引号
" 双引号
a 响铃
退格(Backspace)
e 转义
空
换行
纵向制表符
横向制表符
回车
换页
oyy 八进制数yy代表的字符，例如：o12代表换行
\xyy 十进制数yy代表的字符，例如：\x0a代表换行
other 其它的字符以普通格式输出，例如：w就是w，.就是.
原始字符串
有时我们并不想让转义字符生效，我们只想显示字符串原来的意思，这就要用r和R来定义原始字符串。如：
print(r'')
实际输出为“ ”。
了解正则表达式
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。
正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。
正则表达式的大致匹配过程是：
1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，
2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。
下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：
正则表达式的语法规则
下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：
正则表达式相关注解
（1）数量词的贪婪模式与非贪婪模式
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*?”，将找到”a”。
注：我们一般使用非贪婪模式来提取。
（2）反斜杠问题
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用””作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符””，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。
Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r””表示。同样，匹配一个数字的”d”可以写成r”d”。有了原生字符串，妈妈也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观勒。
这里一定要注意把正则中的转义与字符串中的转义区分。因为正则表达式是字符串，他是先将代码里书写的格式转变为系统识别的字符串（使用字符串中的转义），再将系统识别的字符串转化为系统识别的正则对象（使用正则中的转义）。
而字符串中的转义，正则都可以识别，而正则中的转义字符串不一定识别
例如：.
在字符串中只能识别 ，不能识别.
在正则中既可以识别.，又可以识别
代码示例
import re
text = '.525heart.com' #在系统中表示为 .525heart.com换行
patternstr = '.525heart.com'
# 代码里的书写为 .525heart.com
# 系统识别为 .525heart.com换行 字符串转义能识别，但是无法识别.就原样保存
# 正则识别为 .525heart任意字符com换行 正则转义能识别.和.
patternstr = r'.525heart.com'
# 代码里的书写为 .525heart.com
# 系统识别的字符串为 .525heart.com 原样保存
# 正则识别为 .525heart任意字符com换行 正则转义能识别.和.和
print(patternstr)
pattern = re.compile(patternstr)
result = re.search(pattern,text)
print(result.group())
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输出结果为
.525heart.com
.525heart.com
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Python Re模块
Python 自带了re模块，它提供了对正则表达式的支持。主要用到的方法列举如下
#返回pattern对象
re.compile(string[,flag])
#以下为匹配所用函数
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])
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在介绍这几个方法之前，我们先来介绍一下pattern的概念，pattern可以理解为一个匹配模式，那么我们怎么获得这个匹配模式呢？很简单，我们需要利用re.compile方法就可以。例如
pattern = re.compile(r'hello')
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在参数中我们传入了原生字符串对象，通过compile方法编译生成一个pattern对象，然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。
另外大家可能注意到了另一个参数 flags，在这里解释一下这个参数的含义：
参数flag是匹配模式
取值可以使用按位或运算符’|’表示同时生效，比如re.I | re.M。
可选值有：
• re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
• re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
• re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，使'.'可匹配包括在内所有字符
• re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 w W B s S 取决于当前区域设定
• re.U(全拼：UNICODE): 使预定字符类 w W B s S d D 取决于unicode定义的字符属性
• re.X(全拼：VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。
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flags参数可以放在compile用来编译正则表达式字符串。如：
pattern = re.compile('.*525heart.*',re.S)
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也可以放在匹配查询函数中，用来编译正则表达式字符串，如：
result = re.search('.*525heart.*',text,re.S)
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只不过，他只能用来帮助编译正则表达式字符串，生成正则对象，而不能处理正则对象。如下面的是错误的。
pattern = re.compile('.*525heart.*')
result = re.search(pattern,text,re.S)
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正则方法
在刚才所说的另外几个方法例如 re.match 里我们就需要用到这个pattern了，下面我们一一介绍。
注：以下七个方法中的flags同样是代表匹配模式的意思，如果在pattern生成时已经指明了flags，那么在下面的方法中就不需要传入这个参数了。
（1）re.match(pattern, string[, flags])
这个方法将会从string（我们要匹配的字符串）的开头开始，尝试匹配pattern，一直向后匹配，如果遇到无法匹配的字符，立即返回None，如果匹配未结束已经到达string的末尾，也会返回None。两个结果均表示匹配失败，否则匹配pattern成功，同时匹配终止，不再对string向后匹配。下面我们通过一个例子理解一下
# 导入re模块
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')
# 使用re.match匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
result1 = re.match(pattern, 'hello')
result2 = re.match(pattern, 'helloo world!')
result3 = re.match(pattern, 'helo world!')
result4 = re.match(pattern, 'hello world!')
# 如果1匹配成功
if result1:
# 使用Match获得分组信息
print(result1.group())
else:
print('1匹配失败！')
# 如果2匹配成功
if result2:
# 使用Match获得分组信息
print(result2.group())
else:
print('2匹配失败！')
# 如果3匹配成功
if result3:
# 使用Match获得分组信息
print(result3.group())
else:
print('3匹配失败！')
# 如果4匹配成功
if result4:
# 使用Match获得分组信息
print(result4.group())
else:
print('4匹配失败！')
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运行结果
hello
hello
3匹配失败！
hello
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匹配分析
1.第一个匹配，pattern正则表达式为’hello’，我们匹配的目标字符串string也为hello，从头至尾完全匹配，匹配成功。
2.第二个匹配，string为helloo world，从string头开始匹配pattern完全可以匹配，pattern匹配结束，同时匹配终止，后面的o world不再匹配，返回匹配成功的信息。
3.第三个匹配，string为helo world，从string头开始匹配pattern，发现到 ‘o’ 时无法完成匹配，匹配终止，返回None
4.第四个匹配，同第二个匹配原理，即使遇到了空格符也不会受影响。
我们还看到最后打印出了result.group()，这个是什么意思呢？下面我们说一下关于
Match对象的的属性和方法
re.match函数返回的为Match对象。Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性：
1、string: 匹配时使用的文本。
2、re: 匹配时使用的Pattern对象。
3、pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4、endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5、lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
6、lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。
方法：
1、group([group1, …]):
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2、groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3、groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4、start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5、end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6、span([group]):
返回(start(group), end(group))。
7、expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用id或g、g引用分组，但不能使用编号0。id与g是等价的；但将被认为是第10个分组，如果你想表达�之后是字符’0’，只能使用g0。
下面我们用一个例子来体会一下
#一个简单的match实例
import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(w+) (w+)(?P.*)', 'hello world!')
print("m.string:", m.string)
print("m.re:", m.re)
print("m.pos:", m.pos)
print("m.endpos:", m.endpos)
print("m.lastindex:", m.lastindex)
print("m.lastgroup:", m.lastgroup)
print("m.group():", m.group())
print("m.group(1,2):", m.group(1, 2))
print("m.groups():", m.groups())
print("m.groupdict():", m.groupdict())
print("m.start(2):", m.start(2))
print("m.end(2):", m.end(2))
print("m.span(2):", m.span(2))
print(r"m.expand(r'g gg'):", m.expand(r'� ��'))
输出结果为
m.string: hello world!
m.re: re.compile('(\w+) (\w+)(?P.*)')
m.pos: 0
m.endpos: 12
m.lastindex: 3
m.lastgroup: sign
m.group(): hello world!
m.group(1,2): ('hello', 'world')
m.groups(): ('hello', 'world', '!')
m.groupdict(): {'sign': '!'}
m.start(2): 6
m.end(2): 11
m.span(2): (6, 11)
m.expand(r'g gg'): world hello!
（2）re.search(pattern, string[, flags])
search方法与match方法极其类似，区别在于match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配，match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回None。同样，search方法的返回对象同样match()返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下
# 导入re模块
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = re.search(pattern, 'hello world!')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print(match.group())
输出结果为
world
（3）re.split(pattern, string[, maxsplit])
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。我们通过下面的例子感受一下。
import re
pattern = re.compile(r'd+')
print(re.split(pattern, 'one1two2three3four4'))
输出结果为
['one', 'two', 'three', 'four', '']
（4）re.findall(pattern, string[, flags])
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下
import re
pattern = re.compile(r'd+')
print(re.findall(pattern, 'one1two2three3four4'))
输出结果
['1', '2', '3', '4']
（5）re.finditer(pattern, string[, flags])
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。我们通过下面的例子来感受一下
import re
pattern = re.compile(r'd+')
for m in re.finditer(pattern, 'one1two2three3four4'):
print(m.group(),end=' ')
输出结果为
1 2 3 4
（6）re.sub(pattern, repl, string[, count])
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用id或g、g引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
import re
pattern = re.compile(r'(w+) (w+)')
s = 'i say, hello world!'
print(re.sub(pattern, r'� �', s))
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print(re.sub(pattern, func, s))
输出结果为
say i, world hello!
I Say, Hello World!
（7）re.subn(pattern, repl, string[, count])
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
import re
pattern = re.compile(r'(w+) (w+)')
s = 'i say, hello world!'
print(re.subn(pattern, r'� �', s))
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print(re.subn(pattern, func, s))
输出结果为
('say i, world hello!', 2)
('I Say, Hello World!', 2)
5.Python Re模块的另一种使用方式
在上面我们介绍了7个工具方法，例如match，search等等，不过调用方式都是 re.match，re.search的方式，其实还有另外一种调用方式，可以通过pattern.match，pattern.search调用，这样调用便不用将pattern作为第一个参数传入了，大家想怎样调用皆可。
函数API列表
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])
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