1. 使用Python正则表达式的步骤

正则表达式，简称为 regex，是文本模式的描述方法。正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

在 Python 中使用正则表达式有如下几个步骤：
1．用 import re 导入正则表达式模块。
2．用 re.compile()函数创建一个 Regex 对象（强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了）。
3．向 Regex 对象的 search()方法传入想查找的字符串。它返回一个 Match 对象。
4．调用 Match 对象的 group()方法，返回实际匹配文本的字符串。

1.1 创建正则表达式对象

Python 中所有正则表达式的函数都在 re 模块中。在交互式环境中输入以下代码，导入该模块：

>>> import re

向 re.compile()传入一个字符串值，表示正则表达式，它将返回一个 Regex 模式对象。

>>> phoneNumRegex = re.compile(r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d')

现在 phoneNumRegex 变量包含了一个 Regex 对象。

1.2 匹配 Regex 对象

Regex 对象的 search()方法查找传入的字符串，如果字符串中没有找到该正则表达式模式，search()方法将返回 None。如果找到了该模式，search()方法将返回一个 Match 对象。Match 对象有一个 group()方法，它返回被查找字符串中实际匹配的文本。例如，在交互式环境中输入以下代码：

>>> phoneNumRegex = re.compile(r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d')  # 要匹配的模式
>>> mo = phoneNumRegex.search('My number is 415-555-4242.') # 查找待匹配字符串里面是否有符合的字串
>>> print('Phone number found: ' + mo.group())
Phone number found: 415-555-4242

我们将期待的模式传递给 re.compile()，并将得到的 Regex 对象保存在phoneNumRegex 中。然后我们在 phoneNumRegex 上调用 search()，向它传入想查找的字符串，查找的结果保存在变量 mo 中。然后在 mo 变量上调用 group()，返回匹配的结果。将 mo.group()写在打印语句中，显示出完整的匹配，即 415-555-4242。

通过在字符串的第一个引号之前加上 r，可以将该字符串标记为原始字符串，它不包括转义字符。例如输 入r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d'， 比 输入'\\d\\d\\d-\\d\\d\\d-\\d\\d\\d\\d'要容易得多。

2. 用正则表达式匹配更多模式

常用正则表达式符号：

2.1 利用括号分组

假定想要将区号从电话号码中分离。添加括号将在正则表达式中创建“分组”：(\d\d\d)-(\d\d\d-\d\d\d\d)。然后可以使用 group()匹配对象方法，从一个分组中获取匹配的文本。

正则表达式字符串中的第一对括号是第 1 组。第二对括号是第 2 组。向group()匹配对象方法传入整数1或 2，就可以取得匹配文本的不同部分。向 group()方法传入 0 或不传入参数，将返回整个匹配的文本。在交互式环境中输入以下代码：

>>> phoneNumRegex = re.compile(r'(\d\d\d)-(\d\d\d-\d\d\d\d)') 
>>> mo = phoneNumRegex.search('My number is 415-555-4242.') 
>>> mo.group(1)
'415'
>>> mo.group(2)
'555-4242'
>>> mo.group(0)
'415-555-4242' 
>>> mo.group()
'415-555-4242'

如果想要一次就获取所有的分组，请使用 groups()方法，请注意函数名使用的是复数形式。

>>> mo.groups()
('415', '555-4242')
>>> areaCode, mainNumber = mo.groups()
>>> print(areaCode)
415
>>> print(mainNumber)
555-4242

2.2 用管道匹配多个分组

字符|称为“管道”，希望匹配许多表达式中的一个时，就可以使用它。例如，正则表达式 r'Batman|Tina Fey'将匹配’Batman’或’Tina Fey’。

如果 Batman 和 Tina Fey 都出现在被查找的字符串中，第一次出现的匹配文本将作为 Match 对象返回。

>>> heroRegex = re.compile (r'Batman|Tina Fey')
>>> mo1 = heroRegex.search('Batman and Tina Fey.') 
>>> mo1.group() 
'Batman'
>>> mo2 = heroRegex.search('Tina Fey and Batman.')
>>> mo2.group()
'Tina Fey'

2.3 用问号匹配零次或一次

问号?意味着匹配这个问号之前的分组零次或一次。

>>> batRegex = re.compile(r'Bat(wo)?man') 
>>> mo1 = batRegex.search('The Adventures of Batman')
>>> mo1.group()
'Batman'
>>> mo2 = batRegex.search('The Adventures of Batwoman')
>>> mo2.group()
'Batwoman'

正则表达式中的(wo)?部分表明，模式 wo 是可选的分组。该正则表达式匹配的文本中，wo 将出现零次或一次。这就是为什么正则表达式既匹配’Batwoman’，又匹配’Batman’。

2.4 用星号匹配零次或多次

星号*意味着“匹配零次或多次”，即星号之前的分组，可以在文本中出现任意次。它可以完全不存在，或一次又一次地重复。

>>> batRegex = re.compile(r'Bat(wo)*man')
>>> mo1 = batRegex.search('The Adventures of Batman') 
>>> mo1.group()
'Batman'
>>> mo2 = batRegex.search('The Adventures of Batwoman')
>>> mo2.group()
'Batwoman'
>>> mo3 = batRegex.search('The Adventures of Batwowowowoman')
>>> mo3.group()
'Batwowowowoman'

2.5 用加号匹配一次或多次

加号+意味着“匹配一次或多次”，加号前面的分组必须“至少出现一次”。

>>> batRegex = re.compile(r'Bat(wo)+man') 
>>> mo1 = batRegex.search('The Adventures of Batwoman')
>>> mo1.group()
'Batwoman'
>>> mo2 = batRegex.search('The Adventures of Batwowowowoman')
>>> mo2.group()
'Batwowowowoman'
>>> mo3 = batRegex.search('The Adventures of Batman') 
>>> mo3 == None
True

正则表达式 Bat(wo)+man 不会匹配字符串’The Adventures of Batman’，因为加号要求 wo 至少出现一次。

2.6 用花括号匹配特定次数

如果想要一个分组重复特定次数，就在正则表达式中该分组的后面，跟上花括号包围的数字。例如，正则表达式(Ha){3}将匹配字符串’HaHaHa’，但不会匹配’HaHa’，因为后者只重复了(Ha)分组两次。

除了一个数字，还可以指定一个范围，即在花括号中写下一个最小值、一个逗号和一个最大值。例如，正则表达式(Ha){3,5}将匹配’HaHaHa’、‘HaHaHaHa’和’HaHaHaHaHa’。

也可以不写花括号中的第一个或第二个数字，不限定最小值或最大值。例如，(Ha){3,}将匹配 3 次或更多次实例，(Ha){,5}将匹配 0 到 5 次实例。

>>> haRegex = re.compile(r'(Ha){3}')
>>> mo1 = haRegex.search('HaHaHa')
>>> mo1.group()
'HaHaHa'
>>> mo2 = haRegex.search('Ha')
>>> mo2 == None
True

3. 贪心和非贪心匹配

Python 的正则表达式默认是“贪心”的，这表示在有二义的情况下，它们会尽可能匹配最长的字符串。花括号的“非贪心”版本匹配尽可能最短的字符串，即在结束的花括号后跟着一个问号。

在交互式环境中输入以下代码，注意在查找相同字符串时，花括号的贪心形式和非贪心形式之间的区别：

>>> greedyHaRegex = re.compile(r'(Ha){3,5}')
>>> mo1 = greedyHaRegex.search('HaHaHaHaHa')
>>> mo1.group()
'HaHaHaHaHa'
>>> nongreedyHaRegex = re.compile(r'(Ha){3,5}?')
>>> mo2 = nongreedyHaRegex.search('HaHaHaHaHa')
>>> mo2.group() 
'HaHaHa'

4. findall()方法

除了search()方法外，Regex对象也有一个findall()方法。search()将返回一个Match对象，包含被查找字符串中的“第一次”匹配的文本，而 findall()方法将返回一组字符串，包含被查找字符串中的所有匹配。

search()返回的 Match 对象只包含第一次出现的匹配文本：

>>> phoneNumRegex = re.compile(r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d')
>>> mo = phoneNumRegex.search('Cell: 415-555-9999 Work: 212-555-0000')
>>> mo.group()
'415-555-9999' 

findall()不是返回一个 Match 对象，而是返回一个字符串列表，只要在正则表达式中没有分组。列表中的每个字符串都是一段被查找的文本：

>>> phoneNumRegex = re.compile(r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d') # has no groups 
>>> phoneNumRegex.findall('Cell: 415-555-9999 Work: 212-555-0000')
['415-555-9999', '212-555-0000'] 

如果在正则表达式中有分组，那么 findall 将返回元组的列表。每个元组表示一个找到的匹配，其中的项就是正则表达式中每个分组的匹配字符串：

>>> phoneNumRegex = re.compile(r'(\d\d\d)-(\d\d\d)-(\d\d\d\d)') # has groups
>>> phoneNumRegex.findall('Cell: 415-555-9999 Work: 212-555-0000')
[('415', '555', '1122'), ('212', '555', '0000')]

作为 findall()方法的返回结果的总结，请记住下面两点：
1．如果调用在一个没有分组的正则表达式上，例如\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d，方法findall()将返回一个匹配字符串的列表，例如['415-555-9999', '212-555-0000']。
2．如果调用在一个有分组的正则表达式上，例如(\d\d\d)-(\d\d\d)-(\d\d\d\d)，方法 findall()将返回一个字符串的元组的列表（每个分组对应一个字符串），例如[(‘415’, ‘555’, ‘1122’), (‘212’, ‘555’, ‘0000’)]。

5. 字符分类

>>> xmasRegex = re.compile(r'\d+\s\w+')
>>> xmasRegex.findall('12 drummers, 11 pipers, 10 lords, 9 ladies, 8 maids, 7
swans, 6 geese, 5 rings, 4 birds, 3 hens, 2 doves, 1 partridge') 
['12 drummers', '11 pipers', '10 lords', '9 ladies', '8 maids', '7 swans', '6
geese', '5 rings', '4 birds', '3 hens', '2 doves', '1 partridge']

正则表达式\d+\s\w+匹配的文本有一个或多个数字(\d+)，接下来是一个空白字符(\s)，接下来是一个或多个字母/数字/下划线字符(\w+)。

6. 建立自己的字符分类

字符分类[aeiouAEIOU]将匹配所有元音字符，不论大小写。在交互式环境中输入以下代码：

>>> vowelRegex = re.compile(r'[aeiouAEIOU]')
>>> vowelRegex.findall('RoboCop eats baby food. BABY FOOD.') 
['o', 'o', 'o', 'e', 'a', 'a', 'o', 'o', 'A', 'O', 'O']

可以使用短横表示字母或数字的范围。例如，字符分类[a-zA-Z0-9]将匹配所有小写字母、大写字母和数字。

通过在字符分类的左方括号后加上一个插入字符（^），就可以得到“非字符类”。非字符类将匹配不在这个字符类中的所有字符：

>>> consonantRegex = re.compile(r'[^aeiouAEIOU]')
>>> consonantRegex.findall('RoboCop eats baby food. BABY FOOD.')
['R', 'b', 'c', 'p', ' ', 't', 's', ' ', 'b', 'b', 'y', ' ', 'f', 'd', '.', '
', 'B', 'B', 'Y', ' ', 'F', 'D', '.'] 

现在，不是匹配所有元音字符，而是匹配所有非元音字符。

7. 插入字符和美元字符

可以在正则表达式的开始处使用插入符号（^），表明匹配必须发生在被查找文本开始处。类似地，可以在正则表达式的末尾加上美元符号（$），表示该字符串必须以这个正则表达式的模式结束。

正则表达式 r'^Hello'匹配以’Hello’开始的字符串：

>>> beginsWithHello = re.compile(r'^Hello') 
>>> beginsWithHello.search('Hello world!')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='Hello'>
>>> beginsWithHello.search('He said hello.') == None
True

正则表达式 r'\d$'匹配以数字 0 到 9 结束的字符串：

>>> endsWithNumber = re.compile(r'\d$')
>>> endsWithNumber.search('Your number is 42')
<_sre.SRE_Match object; span=(16, 17), match='2'>
>>> endsWithNumber.search('Your number is forty two.') == None
True

正则表达式r'^\d+$'匹配从开始到结束都是数字的字符串：

>>> wholeStringIsNum = re.compile(r'^\d+$') 
>>> wholeStringIsNum.search('1234567890')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 10), match='1234567890'>
>>> wholeStringIsNum.search('12345xyz67890') == None
True
>>> wholeStringIsNum.search('12 34567890') == None
True

1.在中括号[]里面的^表示非字符类：将匹配不在这个字符类中的所有字符
2.在单引号''里面的^表示匹配必须发生在被查找文本开始处 (以什么开始)

8. 通配字符

8.1 用点-星匹配所有字符

在正则表达式中，.（句点）字符称为“通配符”。它匹配除了换行之外的所有字符：

>>> atRegex = re.compile(r'.at')
>>> atRegex.findall('The cat in the hat sat on the flat mat.')
['cat', 'hat', 'sat', 'lat', 'mat'] 

可以用（.*）表示“任意文本”。因为句点字符表示“除换行外所有单个字符”，星号字符表示“前面字符出现零次或多次”。

>>> nameRegex = re.compile(r'First Name: (.*) Last Name: (.*)')
>>> mo = nameRegex.search('First Name: Al Last Name: Sweigart')
>>> mo.group(1)
'Al'
>>> mo.group(2)
'Sweigart'

8.2 用句点字符匹配换行

.*将匹配除换行外的所有字符。通过传入 re.DOTALL 作为 re.compile()的二个参数，可以让句点字符匹配所有字符，包括换行字符:

>>> noNewlineRegex = re.compile('.*')
>>> noNewlineRegex.search('Serve the public trust.\nProtect the innocent. 
\nUphold the law.').group()
'Serve the public trust.'
>>> newlineRegex = re.compile('.*', re.DOTALL)
>>> newlineRegex.search('Serve the public trust.\nProtect the innocent.
\nUphold the law.').group()
'Serve the public trust.\nProtect the innocent.\nUphold the law.' 

正则表达式 noNewlineRegex 在创建时没有向 re.compile()传入 re.DOTALL，它将匹配所有字符，直到第一个换行字符。但是，newlineRegex 在创建时向 re.compile()传入了 re.DOTALL，它将匹配所有字符。