#正则表达式内容非常多，网上的学习资源也是目不暇接，我从中筛选学习并且整理出以下 的学习笔记
一、正则表达式匹配过程：
1.依次拿出表达式和文本中的字符比较
2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败
3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同
二、语法规则
在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。
用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：
.可以匹配任意字符，所以：
要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：
来看一个复杂的栗子：\d{3}\s+\d{3,8}。
综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。
如果要匹配‘010-12345‘这样的号码呢？由于‘-‘是特殊字符，在正则表达式中，要用‘\‘转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。
但是，仍然无法匹配‘010 - 12345‘，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。
要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：
A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配‘Python‘或者‘python‘。
^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。
$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。
例如:py也可以匹配‘python‘，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配‘py‘了。
三、正则表达式相关注解
1.数量词 * + ？{}等的贪婪模式和费贪婪模式
正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：
>>> re.match(r‘^(\d+)(0*)$‘, ‘102300‘).groups() (‘102300‘, ‘‘)
由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。
必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配：
>>> re.match(r‘^(\d+?)(0*)$‘, ‘102300‘).groups() (‘1023‘, ‘00‘)
注：我们一般使用非贪婪模式来提取
2.反斜杠问题
正则表达式里使用”\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r”\\”表示。同样，匹配一个数字的”\\d”可以写成r”\d”。
四、re模块
#返回pattern对象 re.compile(string[,flag]) #以下为匹配所用函数 re.match(pattern, string[, flags]) re.search(pattern, string[, flags]) re.split(pattern, string[, maxsplit]) re.findall(pattern, string[, flags]) re.finditer(pattern, string[, flags]) re.sub(pattern, repl, string[, count]) re.subn(pattern, repl, string[, count])
pattern可以理解为一个匹配模式，那么我们怎么获得这个匹配模式呢？很简单，我们需要利用re.compile方法就可以。例如
pattern = re.compile(r‘hello‘)
在参数中我们传入了原生字符串对象，通过compile方法编译生成一个pattern对象，然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。
#以下介绍是否使用compile的情况
1. 使用re.compile
re模块中包含一个重要函数是compile(pattern [, flags]) ，该函数根据包含的正则表达式的字符串创建模式对象。可以实现更有效率的匹配。在直接使用字符串表示的正则表达式进行search,match和findall操作时，python会将字符串转换为正则表达式对象。而使用compile完成一次转换之后，在每次使用模式的时候就不用重复转换。当然，使用re.compile()函数进行转换后，re.search(pattern, string)的调用方式就转换为 pattern.search(string)的调用方式。
其中，后一种调用方式中，pattern是用compile创建的模式对象。如下:
>>> import re >>> some_text = ‘a,b,,,,c d‘ >>> reObj = re.compile(‘[, ]+‘) >>> reObj.split(some_text) [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]
2.不使用re.compile
在进行search,match等操作前不适用compile函数，会导致重复使用模式时，需要对模式进行重复的转换。降低匹配速度。而此种方法的调用方式，更为直观。如下:
>>> import re >>> some_text = ‘a,b,,,,c d‘ >>> re.split(‘[, ]+‘,some_text) [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]
（1）re.match(pattern, string[, flags])
这个方法将会从string（我们要匹配的字符串）的开头开始，尝试匹配pattern，一直向后匹配，如果遇到无法匹配的字符，立即返回 None，如果匹配未结束已经到达string的末尾，也会返回None。两个结果均表示匹配失败，否则匹配pattern成功，同时匹配终止，不再对 string向后匹配。
# -*- coding: utf-8 -*- #导入re模块 import re # 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串” pattern = re.compile(r‘hello‘) # 使用re.match匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None result1 = re.match(pattern,‘hello‘) result2 = re.match(pattern,‘helloo CQC!‘) result3 = re.match(pattern,‘helo CQC!‘) result4 = re.match(pattern,‘hello CQC!‘) #如果1匹配成功 if result1: # 使用Match获得分组信息 print result1.group() else: print ‘1匹配失败！‘ #如果2匹配成功 if result2: # 使用Match获得分组信息 print result2.group() else: print ‘2匹配失败！‘ #如果3匹配成功 if result3: # 使用Match获得分组信息 print result3.group() else: print ‘3匹配失败！‘ #如果4匹配成功 if result4: # 使用Match获得分组信息 print result4.group() else: print ‘4匹配失败！‘ #运行结果 hello hello 3匹配失败！ hello
#下面说明match的对象和方法
属性：
1.string: 匹配时使用的文本。
2.re: 匹配时使用的Pattern对象。
3.pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4.endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5.lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
6.lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。
方法：
1.group([group1, …]):
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2.groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3.groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4.start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5.end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6.span([group]):
返回(start(group), end(group))。
7.expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。\id与\g是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符‘0‘，只能使用\g0。
# -*- coding: utf-8 -*- #一个简单的match实例 import re # 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符 m = re.match(r‘(\w+) (\w+)(?P.*)‘, ‘hello world!‘) print "m.string:", m.string print "m.re:", m.re print "m.pos:", m.pos print "m.endpos:", m.endpos print "m.lastindex:", m.lastindex print "m.lastgroup:", m.lastgroup print "m.group():", m.group() print "m.group(1,2):", m.group(1, 2) print "m.groups():", m.groups() print "m.groupdict():", m.groupdict() print "m.start(2):", m.start(2) print "m.end(2):", m.end(2) print "m.span(2):", m.span(2) print r"m.expand(r‘\g \g\g‘):", m.expand(r‘\2 \1\3‘) # 输出结果 # m.string: hello world! # m.re: # m.pos: 0 # m.endpos: 12 # m.lastindex: 3 # m.lastgroup: sign # m.group(1,2): (‘hello‘, ‘world‘) # m.groups(): (‘hello‘, ‘world‘, ‘!‘) # m.groupdict(): {‘sign‘: ‘!‘} # m.start(2): 6 # m.end(2): 11 # m.span(2): (6, 11) # m.expand(r‘\2 \1\3‘): world hello!
（2）re.search(pattern, string[, flags])
search方法与match方法极其类似，区别在于match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配，match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回None。同样，search方法的返回对象同样match()返回对象的方法和属性。
#导入re模块 import re # 将正则表达式编译成Pattern对象 pattern = re.compile(r‘world‘) # 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None # 这个例子中使用match()无法成功匹配 match = re.search(pattern,‘hello world!‘) if match: # 使用Match获得分组信息 print match.group() # 输出结果#world
原文：https://www.cnblogs.com/kumata/p/9074943.html