Python 正则表达式入门（初级篇）
引子
首先说 正则表达式是什么？
正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。
许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在Perl中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎。正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件（例如sed和grep）普及开的。正则表达式通常缩写成“regex”，单数有regexp、regex，复数有regexps、regexes、regexen。
引用自维基百科https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F
定义是定义，太正经了就没法用了。我们来举个栗子：假如你在写一个爬虫，你得到了
一个网页的HTML源码。其中有一段
<html><body><h1>hello world<h1></body></html>
你想要把这个hello world提取出来，但你这时如果只会python 的字符串处理，那么第一反应可能是
s = <html><body><h1>hello world<h1></body></html>
start_index = s.find('<h1>')
然后从这个位置向下查找到下一个<h1>出现这样做未尝不可，但是很麻烦不是吗。需要考虑多个标签，一不留神就多匹配到东西了，而如果想要非常准确的匹配到，又得多加循环判断，效率太低。
这时候，正则表达式就是首选的帮手。
干货开始
入门级别
接着说我们刚才那个例子。我们如果拿正则处理这个表达式要怎么做呢？
import re key = r"<html><body><h1>hello world<h1></body></html>"#这段是你要匹配的文本 p1 = r"(?<=<h1>).+?(?=<h1>)"#这是我们写的正则表达式规则，你现在可以不理解啥意思 pattern1 = re.compile(p1)#我们在编译这段正则表达式 matcher1 = re.search(pattern1,key)#在源文本中搜索符合正则表达式的部分 print matcher1.group(0)#打印出来
你可以尝试运行上面的代码，看看是不是和我们想象的一样（博主是在python2.7环境下）发现代码挺少挺简单？往下看。而且正则表达式实际上要比看起来的那种奇形怪状要简单得多。
首先，从最基础的正则表达式说起。
假设我们的想法是把一个字符串中的所有"python"给匹配到。我们试一试怎么做
import re key = r"javapythonhtmlvhdl"#这是源文本 p1 = r"python"#这是我们写的正则表达式 pattern1 = re.compile(p1)#同样是编译 matcher1 = re.search(pattern1,key)#同样是查询 print matcher1.group(0)
看完这段代码，你是不是觉得：卧槽？这就是正则表达式？直接写上去就行？
确实，正则表达式并不像它表面上那么奇葩，如果不是我们故意改变一些符号的含义时，你看到的就是想要匹配的。
所以，先把大脑清空，先认为正则表达式就是和想要匹配的字符串长得一样。在之后的练习中我们会逐步进化
初级
0.无论是python还是正则表达式都是区分大小写的，所以当你在上面那个例子上把"python"换成了"Python"，那就匹配不到你心爱的python了。
1.重新回到第一个例子中那个<h1>hello world<h1>匹配。假如我像这么写，会怎么样？
import re key = r"<h1>hello world<h1>"#源文本 p1 = r"<h1>.+<h1>"#我们写的正则表达式，下面会将为什么 pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)#发没发现，我怎么写成findall了？咋变了呢？
有了入门级的经验，我们知道那两个<h1>就是普普通通的字符，但是中间的是什么鬼？
.字符在正则表达式代表着可以代表任何一个字符（包括它本身）
findall返回的是所有符合要求的元素列表，包括仅有一个元素时，它还是给你返回的列表。
机智如你可能会突然问：那我如果就只是想匹配"."呢？结果啥都给我返回了咋整？在正则表达式中有一个字符\，其实如果你编程经验较多的话，你就会发现这是好多地方的“转义符”。在正则表达式里，这个符号通常用来把特殊的符号转成普通的，把普通的转成特殊的23333（并不是特殊的“2333”，写完才发现会不会有脑洞大的想歪了）。
举个栗子，你真的想匹配"chuxiuhong@hit.edu.cn"这个邮箱（我的邮箱），你可以把正则表达式写成下面这个样子：
import re key = r"afiouwehrfuichuxiuhong@hit.edu.cnaskdjhfiosueh" p1 = r"chuxiuhong@hit\.edu\.cn" pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)
发现了吧，我们在.的前面加上了转义符\，但是并不是代表匹配“\.”的意思，而是只匹配“.”的意思！
不知道你细不细心，有没有发现我们第一次用.时，后面还跟了一个+？那这个加号是干什么的呢？
其实不难想，我们说了“.字符在正则表达式代表着可以代表任何一个字符（包括它本身）”，但是"hello world"可不是一个字符啊。
+的作用是将前面一个字符或一个子表达式重复一遍或者多遍。
比方说表达式“ab+”那么它能匹配到“abbbbb”，但是不能匹配到"a"，它要求你必须得有个b，多了不限，少了不行。你如果问我有没有那种“有没有都行，有多少都行的表达方式”，回答是有的。
*跟在其他符号后面表达可以匹配到它0次或多次
比方说我们在王叶内遇到了链接，可能既有http://开头的，又有https://开头的，我们怎么处理？
import re key = r"http://www.nsfbuhwe.com and https://www.auhfisna.com"#胡编乱造的网址，别在意 p1 = r"https*://"#看那个星号！ pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)
输出
['http://', 'https://']
2.比方说我们有这么一个字符串"cat hat mat qat"，你会发现前面三个是实际的单词，最后那个是我胡编乱造的（上百度查完是昆士兰英语学院的缩写= =）。如果你本来就知道"at"前面是c、h、m其中之一时这才构成单词，你想把这样的匹配出来。根据已经学到的知识是不是会想到写出来三个正则表达式进行匹配？实际上不需要。因为有一种多字符匹方式
[]代表匹配里面的字符中的任意一个
还是举个栗子，我们发现啊，有的程序员比较过分，，在<html></html>这对标签上，大小写混用，老害得我们抓不到想要的东西，我们该怎么应对？是写16*16种正则表达式挨个匹配？no
import re key = r"lalala<hTml>hello</Html>heiheihei" p1 = r"<[Hh][Tt][Mm][Ll]>.+?</[Hh][Tt][Mm][Ll]>" pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)
输出
['<hTml>hello</Html>']
我们既然有了范围性的匹配，自然有范围性的排除。
[^]代表除了内部包含的字符以外都能匹配
还是cat,hat,mat,qat这个例子，我们想匹配除了qat以外的，那么就应该这么写：
import re key = r"mat cat hat pat" p1 = r"[^p]at"#这代表除了p以外都匹配 pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)
输出
为了方便我们写简洁的正则表达式，它本身还提供下面这样的写法
| 正则表达式 | 代表的匹配字符 |
|---|---|
| [0-9] | 0123456789任意之一 |
| [a-z] | 小写字母任意之一 |
| [A-Z] | 大写字母任意之一 |
| \d | 等同于[0-9] |
| \D | 等同于[^0-9]匹配非数字 |
| \w | 等同于[a-z0-9A-Z_]匹配大小写字母、数字和下划线 |
| \W | 等同于[^a-z0-9A-Z_]等同于上一条取非 |
3.介绍到这里，我们可能已经掌握了大致的正则表达式的构造方式，但是我们常常会在实战中遇到一些匹配的不准确的问题。比方说：
import re key = r"chuxiuhong@hit.edu.cn" p1 = r"@.+\."#我想匹配到@后面一直到“.”之间的，在这里是hit pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)
输出结果
['@hit.edu.']
呦呵！你咋能多了呢？我理想的结果是@hit.，你咋还给我加量了呢？这是因为正则表达式默认是“贪婪”的，我们之前讲过，“+”代表是字符重复一次或多次。但是我们没有细说这个多次到底是多少次。所以它会尽可能“贪婪”地多给我们匹配字符，在这个例子里也就是匹配到最后一个“.”。
我们怎么解决这种问题呢？只要在“+”后面加一个“？”就好了。
import re key = r"chuxiuhong@hit.edu.cn" p1 = r"@.+?\."#我想匹配到@后面一直到“.”之间的，在这里是hit pattern1 = re.compile(p1) print pattern1.findall(key)
输出结果
['@hit.']
加了一个“?”我们就将贪婪的“+”改成了懒惰的“+”。这对于[abc]+,\w*之类的同样适用。
小测验：上面那个例子可以不使用懒惰匹配，想一种方法得到同样的结果
**个人建议：在你使用"+","*"的时候，一定先想好到底是用贪婪型还是懒惰型，尤其是当你用到范围较大的项目上时，因为很有可能它就多匹配字符回来给你！！！**
为了能够准确的控制重复次数，正则表达式还提供
{a,b}(代表a<=匹配次数<=b)
还是举个栗子，我们有sas,saas,saaas，我们想要sas和saas，我们怎么处理呢？
import re
key = r"saas and sas and saaas"
p1 = r"sa{1,2}s"
pattern1 = re.compile(p1)
print pattern1.findall(key)
输出
['saas', 'sas']
如果你省略掉{1,2}中的2，那么就代表至少匹配一次，那么就等价于？
如果你省略掉{1,2}中的1，那么就代表至多匹配2次。
下面列举一些正则表达式里的元字符及其作用
| 元字符 | 说明 |
|---|---|
| . | 代表任意字符 |
| \ | |
| [ ] | 匹配内部的任一字符或子表达式 |
| [^] | 对字符集和取非 |
| - | 定义一个区间 |
| \ | 对下一字符取非（通常是普通变特殊，特殊变普通） |
| * | 匹配前面的字符或者子表达式0次或多次 |
| *? | 惰性匹配上一个 |
| + | 匹配前一个字符或子表达式一次或多次 |
| +? | 惰性匹配上一个 |
| ? | 匹配前一个字符或子表达式0次或1次重复 |
| {n} | 匹配前一个字符或子表达式 |
| {m,n} | 匹配前一个字符或子表达式至少m次至多n次 |
| {n,} | 匹配前一个字符或者子表达式至少n次 |
| {n,}? | 前一个的惰性匹配 |
| ^ | 匹配字符串的开头 |
| \A | 匹配字符串开头 |
| $ | 匹配字符串结束 |
| [\b] | 退格字符 |
| \c | 匹配一个控制字符 |
| \d | 匹配任意数字 |
| \D | 匹配数字以外的字符 |
| \t | 匹配制表符 |
| \w | 匹配任意数字字母下划线 |
| \W | 不匹配数字字母下划线 |
