在Python中，正則表達式模塊使用說明：

一、正則表達式規則：

1、常用 正則表達式符號：

 1 ‘.‘     默認匹配除\n之外的任意一個字符，若指定flag DOTALL,則匹配任意字符，包括換行
 2 ‘^‘     匹配字符開頭，若指定flags MULTILINE,這種也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
 3 ‘$‘     匹配字符結尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
 4 ‘*‘     匹配*號前的字符0次或多次，re.findall("
 
ab*","cabb3abcbbac")  結果為[‘abb‘, ‘ab‘, ‘a‘]
 5 ‘+‘     匹配前一個字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 結果[‘ab‘, ‘abb‘]
 6 ‘?‘     匹配前一個字符1次或0次
 7 ‘{m}‘   匹配前一個字符m次
 8 ‘{n,m}‘ 匹配前一個字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 結果‘abb‘, ‘ab‘, ‘abb‘]
 9 ‘|‘     匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD"
 
).group() 結果‘ABC‘
10 ‘(...)‘ 分組匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 結果 abcabca456c
11  
12  
13 ‘\A‘    只從字符開頭匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的
14 ‘\Z‘    匹配字符結尾，同$
15 ‘\d‘    匹配數字0-9
16 ‘\D‘    匹配非數字
17 ‘\w‘    匹配[A-Za-z0-9]
18 ‘\W‘    匹配非[A-Za-z0-9]
19 ‘s‘     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("
 
\s+","ab\tc1\n3").group() 結果 ‘\t‘
20  
21 ‘(?P<name>...)‘ 分組匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city")
   結果{‘province‘: ‘3714‘, ‘city‘: ‘81‘, ‘birthday‘: ‘1993‘}

二、正則表達式用法：

1、常用匹配語法：

1 re.match 從頭開始匹配
2 re.search 匹配包含
3 re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
4 re.splitall 以匹配到的字符當做列表分隔符
5 re.sub      匹配字符並替換 

三、正則表達式難點：

反斜杠的困擾：
與大多數編程語言相同，正則表達式裏使用"\"作為轉義字符，這就可能造成反斜杠困擾。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那麽使用編程語言表示的正則表達式裏將需要4個反斜杠"\\\\"：前兩個和後兩個分別用於在編程語言裏轉義成反斜杠，轉換成兩個反斜杠後再在正則表達式裏轉義成一個反斜杠。Python裏的原生字符串很好地解決了這個問題，這個例子中的正則表達式可以使用r"\\"表示。同樣，匹配一個數字的"\\d"可以寫成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用擔心是不是漏寫了反斜杠，寫出來的表達式也更直觀。

四、正則表達式重點說明：

僅需輕輕知道的幾個匹配模式

1 re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小寫（括號內是完整寫法，下同）
2 M(MULTILINE): 多行模式，改變‘^‘和‘$‘的行為（參見上圖）
3 S(DOTALL): 點任意匹配模式，改變‘.‘的行為

Python與正則表達式