正则表达式的简明概要
1. 正则表达式的简介
1.1 正则表达式的概念
- 正则表达式并不是Python的一部分，正则表达式是用来处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的搜索引擎，效率上可能不如str自带的方法，但是功能十分强大
1.2 正则表达式的匹配过程
- 依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一字符都能匹配，则匹配成功。一旦有匹配不成功的字符，则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有些不同。
1.3 正则表达式的应用场景
- 表单验证（例如身份证、手机号、邮箱等等）
- 爬虫
2. 正则表达式对Python的支持
2.1 普通字符
- 字母、数字、下划线以及没有特殊定义的符号，都是 “ 普通字符 ”
- 正则表达式中的普通字符，在匹配的时候只匹配与自身想同的一个字符
2.2 元字符
一些无法书写或者具有特殊功能的字符，采用在前面加斜杠""进行转义的方法。
例如下表所示
2.3 预定义匹配字符集
正则表达式的某些方法，可以同时匹配预定义字符集中的任意一个字符。比如：表达式 \d 可以匹配任意的一个数字。虽然能够匹配其中的字符，但是也只能够匹配一个，不会匹配多个
2.4 重复匹配
以上的表达式无论是匹配一种字符的样式，还是匹配多种字符其中任意一个表达式，都只能够匹配一次。但是 我们需要重复匹配的时候，例如：3666666这种情况，写成 \d \d \d \d \d \d 这样太麻烦。所以我们可以使用重复匹配的表达式
2.5 位置匹配和非贪婪匹配
非贪婪匹配
-
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里面的数量词默认是贪婪的（只在少数语言里面是非贪婪的），总是尝试匹配尽可能多的字符。非贪婪匹配则正好相反，它是尽可能匹配少的字符
-
检验数字的相关表达式
位置匹配 -
对匹配的位置有特殊的要求，比如开头、结尾、单词之间等
特殊场景表达式
3.re 模块常用方法
match（）函数
- match（pattern，string，flags = 0）
- 第一个参数是正则表达式，如果匹配成功，则返回一个match对象，否则返回一个None
- 第二个参数是要匹配的 字符串
- 第三个参数是标志位用于控制正则表达式的 匹配方式。如是否区分大小写，多行匹配 等
complie（pattern，flags = 0）
compile 是re 模块的工厂方法用于将字符串形式的正则表达式编译为 pattern 对象，可以实现更加效率的匹配。第二个参数flags 是匹配模式，使用compile（） 完成一次转化后，再次使用该匹配模式的时候就不能转换了。 经过compile（）转换的正则表达式对象也能只用普通的 re 模块
flag 匹配模式
search（pattern，string，flags = 0）
在文本内查找，返回第一个匹配到的字符串。它的返回值类型和使用方法与match（）函数是一样的，唯一区别就是查找的位置不用固定在文本的开头
findall（pattern，string，flags = 0）
作为 re 模块的三大搜索函数之一，findall（）与match（）和search（）的不同之处在于，前两者都是单值匹配，找到一个就忽略会面，直接返回不再找了。而findall（）是全文查找，它的返回值是一个匹配到的字符串的列表。这个列表没有group（）方法，没有start、end、span，更不是一个匹配对象，仅仅是个列表，如果一项都没有匹配，则返回空的列表
split（pattern，string，flags = 0，maxsplit）
re 模块的split（）方法和字符串的split（）方法类似，都是利用特定的字符去分割字符串，但是re 模块的split（）可以使用正则表达式，更加灵活、强大。 maxsplit参数用于指定分割的次数
sub（pattern，repl，string，count = 0，flags = 0）
sub（）方法类似于字符串的replace（）方法，用指定的内容替换匹配到的字符，可以指定替换次数
4.分组功能
Python的 re 模块有一个分组功能。所谓的分组就是去已经匹配到的内容，再筛选出需要的内容，相当于二次过滤。 实现分组用圆括号（） ，而获取到分组的内容则是靠group（）、groups（）