1.正则匹配基础知识
（1）通配符.
.只匹配一个字符
>>> re.findall("p.ckname","piiickname-pockname")['pockname']
如果要匹配.等特殊字符，要使用注意字符\
>>> re.findall("p.ckname","pickname--p.ckname")['pickname', 'p.ckname']>>> re.findall("p\.ckname","pickname--p.ckname")['p.ckname']
（2）字符集[]，只能匹配单个字符，匹配多个见（4）
[a-z] 可以匹配a-z之间任意一个字符
[a-zA-Z0-9]匹配a-z，A-Z，0-9的任意一个字符
[^p]反转匹配，可以匹配除了p的一个字符串，注意是使用[ ]括起来的，和（5）区分出来
#例子
>>> re.findall("p[a-z]ckname","piickname-pockname")['pockname']>>> re.findall("p[a-z]*ckname","piickname-pockname")['piickname', 'pockname']
>>> re.findall("p[^o]ckname","pickname-pockname")
['pickname'] @反转匹配
(3)选择符 | 相当于或
>>> re.findall("name|test","pickname-testpy")
['name', 'test']
(4)可选项，注意（）的使用
()?子模式出现0次或者1次
()*子模式出现0次或者多次
()+子模式出现1次或者多次
(){m,n}子模式出现m-n次
在这个模式下注意一下findall和search的结果
>>> aa=re.search("(name){2}","myname--mynamename--my")>>> print aa.group()namename>>> re.findall("my(name){2}","myname--mynamename--my")['name'] 这里匹配不到namename，需要进一步理解re的几个函数区别
举个例子r'(http://)?(www\.)?baidu\.com'
匹配结果：
(5)开头和结尾
^只想在字符串的开头匹配http ^http
$只想在字符串的结尾匹配http http$
这里要区分下不以http开头的string怎么写呢？
[^http]要写在[ ]里面
2.re模块
pile()
可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象。可以把那些经常使用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一定的效率。
text="hello,meixiaoer!"
pa=pile('h')
pa.match(text)
pa.findall（text）
pa.search(text)
结果：<_sre.SRE_Match object at 0x01ADF100>
['h']
<_sre.SRE_Match object at 0x01A6EDE8>
re.match（）
尝试从字符串的开始匹配一个模式，只匹配一个！
re.match('h',text) 结果是<_sre.SRE_Match object at 0x01ADF090>
re.match('e',text) 结果是none
要是想打印出匹配字符可以这样
m=re.match('h',text)
print m.group(0) 结果是h
re.search()只匹配一个！
函数会在字符串内查找模式匹配,直到找到第一个匹配然后返回，未匹配返回none
>>> re.search('e',text) <_sre.SRE_Match object at 0x01ADF100>
打印元素
>>> m=re.search('e',text) >>> print m.group(0) e
因为只匹配第一个元素，所以第二个元素会报错
>>> m=re.search('e',text) >>> print m.group() IndexError: no such group
re.findall()查找多有符合的元素，匹配所有，返回列表
>>> re.findall("name","name-myname-yourname")['name', 'name', 'name']>>> re.findall("^name","name-myname-yourname")['name'] 因为^name正则表达式是从开始匹配的，可以理解下
另一个例子更清楚的看清三个函数的区别
#只有findall可以查找所有的f=re.findall('[0-9]','2fff4')print f #['2','4'] 返回结果是列表 s=re.serach('[0-9]','fff45')//查找第一个符合的以后就停止查找了print s.group() #4m=re.match('[0-9]','fff45') //从第一个字符开始匹配，符合以后就停止查询print m.group() #Nonem=re.match('[0-9]','1fff45')print m.group() #1
###########一些常用的使用场景#################
1.
#使用()进行分组#不使用()，表示表达式是一个组，就要使用group(0)m=re.match(r'\d{3}-\d{3,8}','010-12345')print m.group(0) #010-12345,ps特殊符号一遍要使用\-但是-这里不使用也可以#如果使用(),表示表达式是有n个组的，所以要使用groups()m=re.match(r'(\d{3})-(\d{3,8})','010-12345')print m.groups()#('010', '12345')print m.group(0)#010-12345 默认组0，组0包含整个字符串print m.group(1)#010 组1包含第一个（）内的正则print m.group(2)#123456组2包含第二个（）内的正则
2. 分割字符应用
p=pile(r'd+')p.split('one1two22three333four') #['one', 'two', 'three', 'four']
两种方法，先compile后，就不用每次都运行compile了
ss="hello,what,is,,,,,,your,,name"import resss=re.split('[,]+',ss)print sss#等同于pa=pile('[,]+')aaa=pa.split(ss)print aaa
3替换应用，最突出的就是和组结合使用
re.sub()
4贪婪匹配
将贪婪比配转换成非贪婪模式？,这里注意？的位置啊
ss='*mili*is*great*'#贪婪模式pa=pile(r'\*(.+)\*')print pa.match(ss).group(0)#*mili*is*great* 世界只想匹配*mili*，贪婪尽可能多的东西匹配
#非贪婪模式，匹配到就停止
pa1=pile(r'\*(.+?)\*') #这里注意下？的位置啊(.+)?这个?指的是0次或者1次，不一样的print pa1.match(ss).group(0)#*mili*
5 re.sub替换，模式替换
#替换re.sub强大之处就在于替换中使用组号，默认整个字符创是group(0),\1第一个()group(1)#re.sub(pa,repl,string,count=0) 用repl替换pa匹配的地方print help(re.sub)ss='hello, *world*'pa=pile(r'\*([^\*]+)\*') #匹配不以*开头的字符串，^需要[^]使用print re.sub(pa,'hahahaha',ss)#hello, hahahahapa1=pile(r'\*([^\*]+)\*')print re.sub(pa,r'<h1>\1</h1>',ss)
#\1第一个()group(1)
hello, <h1>world</h1>
