1.正则表达式概述

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。

2.正则表达式的语法规则

 

3.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。

 

4.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])

在介绍这几个方法之前，先来介绍一下pattern的概念，pattern可以理解为一个匹配模式，那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')

 

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，改变'.'的行为
 ? re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \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 \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。

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

 

#coding:utf8
#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 CQC!')
result3 = re.match(pattern,'helo CQC!')
result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')
 
#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！'

运行结果：

hello
hello
3匹配失败！
hello

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 CQC，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 CQC不再匹配，返回匹配成功的信息。

3.第三个匹配，string为helo CQC，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

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