正则表达式的元字符有. ^ $ * ? { [ ] | ( )

正则表达式(可以称为REs，regex，regex pattens)是一个小巧的，高度专业化的编程语言，它内嵌于python开发语言中，可通过re模块使用。正则表达式的

pattern可以被编译成一系列的字节码，然后用C编写的引擎执行。下面简单介绍下正则表达式的语法

     正则表达式包含一个元字符(metacharacter)的列表，列表值如下:    . ^ $ * + ? { [ ] | ( )

　   1.元字符([ ]),它用来指定一个character class。所谓character classes就是你想要匹配的字符(character)的集合.字符(character)可以单个的列出，也可以通过"-"来分隔两个字符来表示一 个范围。例如，[abc]匹配a，b或者c当中任意一个字符，[abc]也可以用字符区间来表示---[a-c].如果想要匹配单个大写字母，你可以用 [A-Z]。

     元字符(metacharacters)在character class里面不起作用，如[akm$]将匹配"a","k","m","$"中的任意一个字符。在这里元字符(metacharacter)"$"就是一个普通字符。

     2.元字符[^]. 你可以用补集来匹配不在区间范围内的字符。其做法是把"^"作为类别的首个字符；其它地方的"^"只会简单匹配 "^"字符本身。例如，[^5] 将匹配除 "5" 之外的任意字符。同时，在[ ]外，元字符^表示匹配字符串的开始，如"^ab+"表示以ab开头的字符串。

    举例验证，

    >>> m=re.search("^ab+","asdfabbbb")

    上例不能用re.match,因为match匹配字符串的开始，我们无法验证元字符"^"是否代表字符串的开始位置。

    >>> m=re.match("^ab+","asdfabbbb")

#验证在元字符[]中，"^"在不同位置所代表的意义。

不过对于元字符”^”有这么一个疑问.官方文档有关元字符”^”有这么一句话，Matches the start

of the string, and in  mode also matches immediately after each newline.

我理解的是”^”匹配字符串的开始，在MULTILINE模式下，也匹配换行符之后。

　>>> m=re.search("^aw+","abcdfana1b2c3")

   >>> m.group()

　'abcdfa'

　>>> m=re.search("^aw+","abcdfana1b2c3",re.MULTILINE)，

　>>> m.group()  #

　'abcdfa'

我 认为flag设定为re.MULTILINE，根据上面那段话，他也应该匹配换行符之后，所以应该有m.group应该有"a1b2c3",但是结果没 有，用findall来尝试，可以找到结果。所以这里我理解之所以group里面没有，是因为search和match方法是匹配到就返回，而不是去匹配 所有。

　>>> m=re.findall("^aw+","abcdfana1b2c3",re.MULTILINE)

　>>> m

　['abcdfa', 'a1b2c3']

   3. 元字符(),元字符backslash。做为 Python 中的字符串字母，反斜杠后面可以加不同的字符以表示不同特殊意义。

   它也可以用于取消所有的元字符，这样你 就可以在模式中匹配它们了。例如，如果你需要匹配字符 "[" 或 ""，你可以在它们之前用反斜杠来取消它们的特殊意义： [ 或 \

   4。元字符($)匹配字符串的结尾或者字符串结尾的换行之前。（在MULTILINE模式下，"$"也匹配换行之前）

   正则表达式"foo"既匹配"foo"又匹配"foobar",而"foo$"仅仅匹配"foo".

　  >>> re.findall("foo.$","foo1nfoo2n")#匹配字符串的结尾的换行符之前。

　  >>> re.findall("foo.$","foo1nfoo2n",re.MULTILINE)

　　>>> m=re.search("foo.$","foo1nfoo2n")

     看来re.MULTILINE对$的影响还是蛮大的。

     5.元字符(*),匹配0个或多个

     6.元字符(?)，匹配一个或者0个

     7.元字符(+), 匹配一个或者多个

     9.元字符({})

     {m},用来表示前面正则表达式的m次copy，如"a{5}"，表示匹配5个”a”,即"aaaaa"

　>>> re.findall("a{5}","aaaaaaaaaa")

   >>> re.findall("a{2,4}","aaaaaaaa")

   >>> re.findall("a{2}","aaaaaaaa")

   {m,n}?  用来表示前面正则表达式的m到n次copy，尝试匹配尽可能少的copy　　　

　>>> re.findall("a{2,4}?","aaaaaaaa")

   10。元字符(  "( )" ),用来表示一个group的开始和结束。

   比较常用的有(REs),(?P<name>REs),这是无名称的组和有名称的group，有名称的group，可以通过matchObject.group(name)

   获取匹配的group，而无名称的group可以通过从1开始的group序号来获取匹配的组，如matchObject.group(1)。具体应用将在下面的group()方法中举例讲解

   11．元字符(.)

　元字符“.”在默认模式下，匹配除换行符外的所有字符。在DOTALL模式下，匹配所有字符，包括换行符。

　>>> import re

　>>> re.match(".","n")

　>>> m=re.match(".","n")

　>>> print m

　None

　>>> m=re.match(".","n",re.DOTALL)

　>>> print m

　<_sre.SRE_Match object at 0x00C2CE20>

　>>> m.group()

　'n'

　下面我们首先来看一下Match Object对象拥有的方法,下面是常用的几个方法的简单介绍

　1.group([group1,…])

　  返回匹配到的一个或者多个子组。如果是一个参数，那么结果就是一个字符串，如果是多个参数，那么结果就是一个参数一个item的元组。group1的默 认值为0(将返回所有的匹配值).如果groupN参数为0，相对应的返回值就是全部匹配的字符串，如果group1的值是[1…99]范围之内的,那么 将匹配对应括号组的字符串。如果组号是负的或者比pattern中定义的组号大，那么将抛出IndexError异常。如果pattern没有匹配到，但 是group匹配到了，那么group的值也为None。如果一个pattern可以匹配多个，那么组对应的是样式匹配的最后一个。另外，子组是根据括号 从左向右来进行区分的。

　>>> m=re.match("(w+) (w+)","abcd efgh, chaj")

　>>> m.group()            # 匹配全部

　'abcd efgh'

　>>> m.group(1)     # 第一个括号的子组.

　'abcd'

　>>> m.group(2)

　'efgh'

　>>> m.group(1,2)           # 多个参数返回一个元组

　('abcd', 'efgh')

　>>> m=re.match("(?P<first_name>w+) (?P<last_name>w+)","sam lee")

　下面把括号去掉

　>>> m=re.match("w+ w+","abcd efgh, chaj")

　>>> m.group()

　'abcd efgh'

　>>> m.group(1)

　Traceback (most recent call last):

   File "<pyshell#32>", line 1, in <module>

   m.group(1)

　IndexError: no such group

　If a group matches multiple times, only the last match is accessible:

   如果一个组匹配多个，那么仅仅返回匹配的最后一个的。

　>>> m=re.match(r"(..)+","a1b2c3")

　>>> m.group(1)

　'c3'

　>>> m.group()

　'a1b2c3'

　Group的默认值为0，返回正则表达式pattern匹配到的字符串

　>>> s="afkak1aafal12345adadsfa"

　>>> pattern=r"(d)w+(d{2})w"

　>>> m=re.match(pattern,s)

　>>> print m

　None

　>>> m=re.search(pattern,s)

　>>> m

　<_sre.SRE_Match object at 0x00C2FDA0>

　>>> m.group()

　'1aafal12345a'

　>>> m.group(1)

　'1'

　>>> m.group(2)

　'45'

　>>> m.group(1,2,0)

　('1', '45', '1aafal12345a')

　2。groups([default])

　返回一个包含所有子组的元组。Default是用来设置没有匹配到组的默认值的。Default默认是"None”,

　>>> m=re.match("(d+).(d+)","23.123")

　>>> m.groups()

　('23', '123')

　>>> m=re.match("(d+).?(d+)?","24") #这里的第二个d没有匹配到，使用默认值"None"

　>>> m.groups()

　('24', None)

　>>> m.groups("0")

　('24', '0')

　3.groupdict([default])

　返回匹配到的所有命名子组的字典。Key是name值，value是匹配到的值。参数default是没有匹配到的子组的默认值。这里与groups()方法的参数是一样的。默认值为None

　>>> m=re.match("(w+) (w+)","hello world")

　>>> m.groupdict()

　{}

　>>> m=re.match("(?P<first>w+) (?P<secode>w+)","hello world")

　>>> m.groupdict()

　{'secode': 'world', 'first': 'hello'}

　通过上例可以看出，groupdict()对没有name的子组不起作用

正则表达式对象

　re.search(string[, pos[, endpos]])

　扫描字符串string，查找与正则表达式匹配的位置。如果找到一个匹配就返回一个MatchObject对象(并不会匹配所有的)。如果没有找到那么返回None。

　第二个参数表示从字符串的那个位置开始，默认是0

　第三个参数endpos限定字符串最远被查找到哪里。默认值就是字符串的长度。.

　>>> m=re.search("abcd", '1abcd2abcd')

　>>> re.findall("abcd","1abcd2abcd")

　re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

　用pattern来拆分string。如果pattern有含有括号，那么在pattern中所有的组也会返回。

　>>> re.split("W+","words,words,works",1)

　['words', 'words,works']

　>>> re.split("[a-z]","0A3b9z",re.IGNORECASE)

　['0A3', '9', '']

　>>> re.split("[a-z]+","0A3b9z",re.IGNORECASE)

　['0A3', '9', '']

　>>> re.split("[a-zA-Z]+","0A3b9z")

　['0', '3', '9', '']

　>>> re.split('[a-f]+', '0a3B9', re.IGNORECASE)#re.IGNORECASE用来忽略pattern中的大小写。

　['0', '3B9']

　如果在split的时候捕获了组，并且匹配字符串的开始，那么返回的结果将会以一个空串开始。

　>>> re.split('(W+)', '...words, words...')

　['', '...', 'words', ', ', 'words', '...', '']

　>>> re.split('(W+)', 'words, words...')

　['words', ', ', 'words', '...', '']

　re.findall(pattern, string[, flags])

　以list的形式返回string中所有与pattern匹配的不重叠的字符串。String从左向右扫描，匹配的返回结果也是以这个顺序。

　Return all non-overlapping matches of pattern in string, as a list of strings. The string is scanned left-to-right, and matches are returned in the order found. If one or more groups are present in the pattern, return a list of groups; this will be a list of tuples if the pattern has more than one group. Empty matches are included in the result unless they touch the beginning of another match.

　>>> re.findall('(W+)', 'words, words...')

　[', ', '...']

　>>> re.findall('(W+)d', 'words, words...d')

　['...']

　>>> re.findall('(W+)d', '...dwords, words...d')

　['...', '...']

　re.finditer(pattern, string[, flags])

　与findall类似，只不过是返回list，而是返回了一个叠代器

 　我们来看一个sub和subn的例子

　>>> re.sub("d","abc1def2hijk","RE")

　'RE'

　>>> x=re.sub("d","abc1def2hijk","RE")

　>>> x

　'RE'

　>>> re.sub("d","RE","abc1def2hijk",)

　'abcREdefREhijk'

　>>> re.subn("d","RE","abc1def2hijk",)

　('abcREdefREhijk', 2)

　通过例子我们可以看出sub和subn的差别：sub返回替换后的字符串，而subn返回由替换后的字符串以及替换的个数组成的元组。

　re.sub(pattern, repl, string[, count, flags])

   用repl替换字符串string中的pattern。如果pattern没有匹配到，那么返回的字符串没有变化]。Repl可以是一个字符串，也可以是 一个function。如果是字符串，如果repl是个方法/函数。对于所有的pattern匹配到。他都回调用这个方法/函数。这个函数和方法使用单个 match object作为参数，然后返回替换后的字符串。下面是官网提供的例子:

>>> def dashrepl(matchobj):

...     if matchobj.group(0) == '-': return ' '

...     else: retu