正則表示式的常見用法分為兩塊內容，第一部分是一般具有正則的高階語言都支援的功能，第二部分講解Python所獨特具備的正則特性。

Part 1

正則表示式是由普通字元（例如字元a到z）以及特殊字元（稱為“元字元”）組成的文字模式。模式用於在搜尋文字時要匹配一個或多個字串。

(1).常見的元字元如下：
.    匹配除換行符以外的任意字元
\b    匹配單詞的開始和結束
\d    匹配數字
\w    匹配字母，數字，下劃線和漢字
\s    匹配任意空白符，包括空格，製表符(Tab),換行符，中文全形空格等
^    匹配字串的開始
$    匹配字串的結束

Examples：
1.匹配所有以s開頭的單詞    \bs\w*\b
2.匹配以s開頭後跟數字的字串(比如：s100)   ^s\d*$
3.匹配網址(比如：www.google.com)   www\.google\.com

(2).重複：
*    重複零次或更多次
+    重複一次或更多次
?    重複零次或一次
{n}    重複n次
{n,}    重複n次或者更多次
{n,m}    重複n到m次

Examples:
1.匹配hello後面跟1個或更多數字    hello\d+
2.匹配5到12個數字的字串    ^\d{5,12}$
3.匹配we後面跟0個或者1個數字    we\d?

(3).字元集合：
[...], 利用自定義的字元集合，可以匹配幾個字元中的單個字元，以及字元範圍內的單個字元。

Examples:
1.匹配a,b,c,d,e中的單個字元    [abcde]
2.匹配0到8裡的數字        [0-8]
3.匹配所有的字母和數字        [0-9a-zA-Z]

(4).分支條件
正則表示式裡的分支條件指的是有幾種匹配規則，如果滿足其中任意一種規則都應該當成匹配，具體方法是用“|”把不同的規則分隔開。

Examples:
1.匹配電話號碼，一種是3位區號，8位本地號，比如：010-11223344;另一種是4位區號，7位本地號，比如：0321-1234567        0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7}
2.匹配IP地址        ((25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.){3}((25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d))

(5).反義
有時候需要查詢除某一類字元集合以外的字元，這時就需要使用反義。
常用的反義：
\W    匹配任意不是字母，數字，下劃線，漢字的字元
\S    匹配任意不是空白符的字元
\D    匹配任意非數字的字元
\B    匹配不是單詞開頭或結束的位置
[^a]    匹配除了a以外的任意字元
[^abcde]匹配除了a，b，c，d，e以外的任意字元
[^(123|abc)]    匹配除了1,2,3 或者a,b,c這幾個字元以外的任意字元

(6).後向引用

...[比較繁瑣，故先省略]

(7).零寬斷言

...

(8).貪婪與懶惰
當正則表示式中包含能接受重複的限定符時，通常的行為是匹配儘可能多的字元，這就是貪婪模式。
以表示式a\w+b為例，如果搜尋a12b34b，最後會匹配a12b34b,而不是a12b。如果想匹配a12b，應使用“？”來開啟懶惰模式。
*?    重複任意次，但儘可能少重複
+?    重複1次或更多次，但儘可能少重複
??    重複0次或1次，但僅可能少重複
{n,m}    重複n到m次，但儘可能少重複
{n,}?    重複n次以上，但儘可能少重複
    
(9).處理選項
...

Part 2

Python與正則
對不同的語言，對正則表示式的語法絕大部分都是支援的，但是還是有略微不同，每種語言都有一些獨特的匹配規則。
Python的匹配規則：
\A    僅匹配字串開頭
\Z    僅匹配字串末尾
(?P<name>)    分組，除了原有編號外再指定一個額外的別名
(?P=name)    引用別名為<name>的分組匹配到的字串

Python 通過re模組提供對正則表示式的支援
使用re的一般步驟是：
(1).先將正則表示式的字串形式編譯成Pattern例項;
(2).然後使用Pattern例項處理文字並獲得匹配結果Match例項;
(3).最後使用Match例項獲得資訊。

1.re.compile(string, [flags]) #它將一個正則表示式轉化為Pattern匹配物件
Example: pattern = re.compile(r'\d+')

2.re.match(pattern, string, [flags]) <等價於 pattern.match(string, [flags])>#該函式是從輸入引數string(匹配的字串)的開頭開始，嘗試匹配pattern，一直向後匹配，如果遇到無法匹配的字元或者已經到達string的末尾，立即返回None，反之，獲得匹配的結果。
Example:
# 1.將正則表示式編譯成pattern物件
pattern = re.compile(r'\d+')
# 2.使用re.match匹配文字，獲得匹配結果，無法匹配時將返回None
result1 = re.match(pattern, '192abc')
if result1:
    print(result1.group())
else:
    print('匹配失敗1')
result2 = re.match(pattern, 'abc192')
if result2:
    print(result2.group())
else:
    print('匹配失敗2')
Result:
192
匹配失敗2

3.re.search(pattern, string, [flags]) <等價於 pattern.search(string, [flags])> #search方法和match方法很類似，只是search()會掃描整個string查詢匹配，而不是從string的開始位置進行匹配
Example:
# search方法的返回物件在方法和屬性上和match是一致的
import re

# 將正則表示式編譯成pattern物件
pattern = re.compile(r'\d+')
result1 = re.search(pattern, 'abc192edf333')
if result1:
    print(result1.group())
else:
    print('匹配失敗1')
Result:
192

4.re.split(pattern, string, [flags])  # split 能夠匹配的子串將string分割後返回列表
Example:
import re

pattern = re.compile(r'\d+')
print(re.split(pattern, 'a1b2c3d4'))
Result:
['a', 'b', 'c', 'd', '']

5.re.findall(pattern, string, [flags])  # findall 搜尋整個string，以列表的形式返回能匹配的全部子串
Example:
import re

pattern = re.compile(r'\d+')
print(re.findall(pattern, 'a1b2c3d4'))
Result:
['1', '2', '3', '4']

6.re.finditer(pattern, string, [flags]) # finditer 搜尋整個string，以迭代器形式返回能匹配的全部Match物件
Example:
import re

pattern = re.compile(r'\d+')
matchiter = re.finditer(pattern, 'a1b2c3d4')
for match in matchiter:
    print(match.group())
Result:
1
2
3
4
7.re.sub(pattern, repl, string [,count])
Example:
import re

p = re.compile(r'(?P<word1>\w+) (?P<word2>\w+)')  #使用名稱引用
s = 'I say, hello, world!'
print(re.sub(p, '111', 'asd f?fdf ss!fdas [email protected]'))
Result:
[email protected]

8.re.subn(pattern, repl, string [,count])

#用法和上者類似，只是返回（ sub(repl, string[, count]), 替換次數 ）