Python中正则表达式详解
基础篇
正则表达式在python中运用的非常多，因为他可以进行任意的匹配，可以匹配我们想要提取的信息。当我们接触正则的时候你就会知道正则的强大。正则有一个库re 在一些工程中我们会经常调用正则的库来做与匹配相关的问题。
字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取 @ 前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。
正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。
所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：
1.创建一个匹配Email的正则表达式；
2.用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。
因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。
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：
"htmlcode">
s = 'ABC\\-001' # Python的字符串 # 对应的正则表达式字符串变成： # 'ABC\-001'
因此我们强烈建议使用Python的 r 前缀，就不用考虑转义的问题了：
s = r'ABC\-001' # Python的字符串 # 对应的正则表达式字符串不变： # 'ABC\-001'
先看看如何判断正则表达式是否匹配：
> import re
> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object at 0x1026e18b8>
> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010 12345')
>
match() 方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个 Match 对象，否则返回 None 。常见的判断方法就是：
test = '用户输入的字符串' if re.match(r'正则表达式', test): print 'ok' else: print 'failed'
切分字符串
用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：
> 'a b c'.split(' ')
['a', 'b', '', '', 'c']
嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：
> re.split(r'\s+', 'a b c') ['a', 'b', 'c']
无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：
> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c d') ['a', 'b', 'c', 'd']
再加入;试试：
> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c d') ['a', 'b', 'c', 'd']
如果用户输入了一组标签，下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。
分组
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用 () 表示的就是要提取的分组（Group）。比如：
^(\d{3})-(\d{3,8})$ 分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：
> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
> m
<_sre.SRE_Match object at 0x1026fb3e8>
> m.group(0)
'010-12345'
> m.group(1)
'010'
> m.group(2)
'12345'
如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。
注意到 group(0) 永远是原始字符串， group(1) 、 group(2) ……表示第1、2、……个子串。
提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：
> t = '19:05:30'
> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
> m.groups()
('19', '05', '30')
这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：
'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'
对于 '2-30' ， '4-31' 这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，这时就需要程序配合识别了。
贪婪匹配
最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的 0 ：
> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '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 "htmlcode">
> re.match(r'^(\d+"htmlcode">> import re # 编译: > re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$') # 使用： > re_telephone.match('010-12345').groups() ('010', '12345') > re_telephone.match('010-8086').groups() ('010', '8086')编译后生成Regular Expression对象，由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。
小结
正则表达式非常强大，要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容，可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题，你可能需要一本正则表达式的参考书。
请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email：
someone@gmail.com
Demonzjs93@gmail.com
总结一下python中常用的匹配符：
\w可以匹配一个字母或者数字
\d匹配数字
\d+可以匹配多个数字
\d+"htmlcode">>'Demon is a good %s' % ('boy') 'Demon is a good boy'只要可以熟料运用上面的匹配符，今后运用正则表达式可以做很多功能，当你动手做的时候就知道正则的强大了。
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