在Python里面，处理字符串除了基本的split，格式化操作等等，还可以使用正则表达式。使用正则表达式，需要导入模块re。正则本身也是一门语言，像下围棋一样，入门很容易，不过要玩的很溜就得花时间了。
老实说，老男孩13期的正则表达式的视频真的很烂，那个讲课的估计是个新人，说话颠三倒四，逻辑混乱，豆子听完还是稀里糊涂。
课后在网上找到一篇强文
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html
拜读之后，受益匪浅。
基本规则如下所示：
re模块有下面几个常用的函数
1. findall(pattern, string, flags=0)，这个函数会返回一个列表，列表的元素是匹配到的字符串
例1，下面会匹配出以a开头的所有单词，\w+表示一个或者多个字母数字或者下划线，因为不包括空格，所以相当于单个的单词了
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>>>
import
re
ret
=
re.findall(
'a\w+'
,
'abc aaa bbh kjk hkk add'
)
print
(ret)
[
'abc'
,
'aaa'
,
'add'
]
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例2，在字符集里面的元素可以表示或的意义。字符集里面特殊的字符会失去意义；但是他本身有2个特殊的字符，-表示范围，^表示取反，比如说我需要查找加减乘除的符号，那么-因为有特殊含义，因此需要用转移符\转义
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>>>
import
re
a
=
re.findall(
'[+\-*/]\d'
,
'3+3-2*4/2'
)
print
(a)
[
'+3'
,
'-2'
,
'*4'
,
'/2'
]
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2. search(pattern,string,flags)会通过pattern去匹配，如果匹配成功，会返回一个match对象，否则返回None。然后可以通过group（）函数获取对象里面的字符串
例3
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>>>
import
re
obj
=
re.search(
'\d+'
,
'123uuasf'
)
if
obj:
print
(obj.group())
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
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3. match(pattern,string,flags)会通过pattern去匹配，如果匹配成功，会返回一个match对象，否则返回None。然后可以通过group（）函数获取对象里面的字符串。他和search的区别在于match只能匹配字符串开头的字符，后面的无法匹配；而search可以匹配到任意位置的字符串。
例4
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import
re
obj
=
re.match(
'\d+'
,
'u123uu888asf'
)
if
obj:
print
(obj.group())
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
123
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4.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。
例5，我希望匹配一个括号内的四则运算
注意他们的区别，search和match都返回了match对象，然后可以通过group获取字符串；而findall返回的是列表，因为我使用了圆括号分组，因此他会返回圆括号里面的内容；如何获取所有的内容呢，可以通过 finditer，他相当于一个加强版的search，会找到所有match对象放入一个列表，我们可以循环这个列表然后获取每个元素的group内容。
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>>> a
=
re.match(
'\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)'
,
'(-3.2)-2*2+(2-3*(22-3*3))'
)
print
(a.group())
print
(
'search'
.center(
40
,
'-'
))
a
=
re.search(
'\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)'
,
'2-(3*(2.2-3*3))'
)
print
(a.group())
print
(
'findall'
.center(
40
,
'-'
))
a
=
re.findall(
'\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)'
,
'(-3.2)-2*2+(2-3*(22-3*3))'
)
for
item
in
a:
print
(item)
print
(
'finditer'
.center(
40
,
'-'
))
a
=
re.finditer(
'\(([+\-*/]?\d+\.?\d*){1,}\)'
,
'(-3.2)-2*2+(2-3*(22-3*3))'
)
for
item
in
a:
print
(item.group())
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-
-
-
-
-
-
-
-
(
-
3.2
)
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-
-
-
-
-
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-
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-
-
-
-
-
-
-
search
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
(
2.2
-
3
*
3
)
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-
-
-
-
-
-
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-
-
-
-
-
findall
-
-
-
-
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-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
3.2
*
3
-
-
-
-
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-
-
finditer
-
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-
-
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-
-
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-
-
-
-
-
(
-
3.2
)
(
22
-
3
*
3
)
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5.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
用于替换匹配的字符串
例6 替换2次
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>>> ss
=
'one,two,three'
print
(re.sub(
'\w+'
,
'AAA'
,ss，
2
))
AAA,AAA,three
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6.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
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>>> a
=
'i am ha happy man'
print
(re.split(
'am'
,a))
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-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[
'i '
,
' ha happy man'
]
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除了上面的基本使用之外，还有几点需要注意。
*转移符\的使用，Python本身有转移符，在Re模块中也有转移符，因此，如果在Re里要匹配一个字符\，需要使用\\\\四次，首先Python转移为\\进入Re，然后Re再转义成\;一个简单的方法是使用原生字符r，这样\\就行了。
例7
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>>> a
=
re.findall(
'\\\\','
\sabc')
print
(a)
b
=
re.findall(r
'\\','
\sjkll')
print
(b)
[
'\\'
]
[
'\\'
]
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正则里面有1个基本的概念叫做贪婪模式和懒惰模式。在上面的例子里面，默认都是使用的贪婪模式，如果一个字符串里面存在多个匹配，他默认用最长的那个；懒惰模式则是对应的最短的那个匹配。懒惰模式可以通过*？或者+?或者 ？？来实现。注意单独使用的？表示前面那个字符的0或者1次匹配，但是组合在一起就是懒惰模式了。
例8，这里 .*? 相当于一个整体，.*表示任意值，而.*?表示任意值的懒惰匹配
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import
re
s1
=
"hello Pythonssn"
pat
=
"p.*n"
pat2
=
"p.*?n"
r1
=
re.search(pat,s1,re.I)
r2
=
re.search(pat2,s1,re.I)
if
r1:
print
(r1.group())
if
r2:
print
(r2.group())
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Pythonssn
Python
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第二个重要的概念是模式修饰符，可以在不修改模式的情况下实现一些额外的功能，常见的比如可以进行多行匹配，忽略大小写和用. 来替代换行符
例9
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s2
=
"""
python is funny,
Python is not PPython;
ppyhonn is Pyyon
"""
pat3
=
"p.*?n"
pat4
=
"p.*n"
r
=
re.findall(pat3,s2,re.I|re.M)
r2
=
re.findall(pat4,s2,re.I)
-
-
-
-
-
-
-
[
'python'
,
'Python'
,
'PPython'
,
'ppyhon'
,
'Pyyon'
]
[
'python is funn'
,
'Python is not PPython'
,
'ppyhonn is Pyyon'
]
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正则里面还有有一个概念叫做分组。简单的说，分组就是在已经匹配获取的结果里面继续划分新的子集。
在search和match里面，group代表的是获取通过pattern匹配出来的结果；groups表示分组之后的结果；groupdic同样表示分组之后的结果，不过他需要通过P?指定名字才能显示出来
例10
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import
re
a
=
re.search(
'h(?P<name>\w+)'
,
'hello 123a hoo bc333'
)
print
(a.group())
print
(a.groups())
print
(a.groupdict())
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
hello
(
'ello'
,)
{
'name'
:
'ello'
}
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在findall里面分组比较特殊，如果有分组，那么他直接就显示出分组之后的子集，而不是匹配到的字符串
例9 首先匹配到['1hh','2kll']然后分组获取数字后面部分
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>>>
import
re
a
=
re.findall(
'\d(\w+)'
,
'1hh jjkl2 hhs 2kll'
)
print
(a)
[
'hh'
,
'kll'
]
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sub就是替换，不存在分组
split的分组如下所示
例11，对比一下不分组和分组的差别，前者分割之后不会出现分隔符，后者会显示出来
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>>> a
=
'i am ha happy man'
print
(re.split(
'am'
,a))
a
=
'i am ha happy man'
print
(re.split(
'(am)'
,a))
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[
'i '
,
' ha happy man'
]
[
'i '
,
'am'
,
' ha happy man'
]
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最后补充一下，正则表达式的函数除了可以直接使用re.search, re.match等形式，还可以先编译一个pattern，然后通过pattern来调用这些函数
例12 先编译一次正则表达式，然后再通过编译后的pattern来调用，这样如果调用的地方很多，可以节省一下资源
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>>>
import
re
>>> p
=
re.
compile
(r
'\b\w+\b'
)
>>> match
=
p.search(
'jkl jkljl 23jk4 kjl2'
)
>>>
print
(match.group())
jkl
>>> p.findall(
'jkl kls 234lkjk23 23lk '
)
[
'jkl'
,
'kls'
,
'234lkjk23'
,
'23lk'
]
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