part10-3 Python常见模块（正则表达式）
六、 Python 正则表达式
正则表达式（Regular Expression）用于描述一种字符串匹配的模式（Pattern），即可用于检查一个字符串是否含有某个子串，也可用于从字符串中提取匹配到的子串，或者对字符串中匹配到的子串执行替换操作。
正则表达式是一个非常实用的工具，它包含的知识点较多，它的模式匹配能力也非常强，学习需要由浅入深的学习。
熟练使用正则表达式是一个很重要的技能。可用正则表达式来开发数据抓取、网络爬虫等程序。在 Python 中的正则表达式就是几个常用函数，难点是正则表达式字符串的开发。
1、 Python 的正则表达式支持
导入 re 模块后，可使用 re.__all__ 命令查看该模块所包含的全部属性和函数。示例如下：
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
re 模块中的常用函数介绍：
（1）、re.compile(pattern,flags=0)：该函数用于将 pattern 代表的正则表达式字符串编译成 _sre.SRE_Pattern 对象，该对象是正则表达式编译之后在内存中的对象，编译后的对象可以缓存并复用正则表达式字符串。在代码中如果需要多次使用同一个正则表达式字符串，则可以先编译后再使用，这样可提高运行效率。
参数 flags 表示正则表达式的旗标。经过编译后的 _sre.SRE_Pattern 对象可以调用 re 模块中大部分函数。例如下面代码所示，将编译后的 _sre.SRE_Pattern 对象调用 re 模块的 search() 方法进行匹配。
import re
# 先编译正则表达式
p = re.compile('abc')
# 调用 _sre.SRE_Pattern 对象的 search() 方法 进行匹配
print(p.search('www.abc.com'))
# 下面代码直接使用 re 模块的 search() 函数匹配目标字符串
print(re.search('abc', 'www.abc.com'))
运行结果如下所示：
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='abc'>
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='abc'>
从输出可以看到，两次调用 search() 函数匹配到的结果是一样的，但是第一种方式预编译了正则表达式，可以复用 p 对象（该对象缓存了正则表达式字符串），有更好的性能。
（2）、re.match(pattern,string,flags=0)：根据 pattern 的正则模式从 string 字符串的开始位置进行匹配。如果从开始位置匹配不成功，match() 函数就返回 None。flags 参数代表正则表达式的匹配旗标。该函数返回 _sre.SRE_Match 对象，该对象包含的 span(n) 方法用于获取第 n+1 个组的匹配位置，group(n) 方法用于获取第 n+1 个组所匹配的子串。
（3）、re.search(pattern, string, flags=0)：根据 pattern 的正则模式在 string 代表的字符串中进行扫描，并返回字符串中第一处匹配 pattern 的匹配对象。flags 参数同样代表正则表达式的匹配旗标。该函数也返回 _sre.SRE_Match 对象。
match() 与 search() 的区别在于：match() 必须从字符串开始处就匹配，但 search() 可以搜索整个字符串。示例如下：
import re
m1 = re.match('www', 'www.michael.com') # 从字符串开始处匹配
print(m1.span()) # span 返回匹配的位置，(0, 3)
print(m1.group()) # group 返回匹配的组，www
print(re.match('mich', 'www.mich.com')) # 如果从开始位置匹配不到，返回 None
m2 = re.search('www', 'www.michael.com') # 从开始位置匹配
print(m2.span()) # (0, 3)
print(m2.group()) # www
m3 = re.search('mich', 'www.michael.com') # 从中间位置开始匹配，返回 Match 对象
print(m3.span()) # (4, 8)
print(m3.group()) # mich
运行代码，输出结果如下：
(0, 3)
www
None
(0, 3)
www
(4, 8)
mich
从上面代码的输出可知，match() 函数要求必须从字符串开始处匹配，而 search() 函数是扫描整个字符串，可以从字符串的任意位置开始匹配。
（4）、re.findall(pattern, string, flags=0)：根据 pattern 的匹配模式对 string 字符串整个扫描，并返回字符串中所有与pattern 模式匹配的子串组成的列表。flags 参数同样是正则表达式的匹配旗标。
（5）、re.finditer(pattern, string, flags=0)：根据 pattern 的匹配模式对 string 字符串整个扫描，并返回字符串中所有与 pattern 模式匹配的子串组成的迭代器，迭代器的元素是 _sre.SRE_Match 对象。flags 参数同样是正则表达式的匹配旗标。
findall() 和 finditer() 函数的功能基本相同，不同的是在于它们的返回值，findall() 返回所有匹配 pattern 的子串组成的
列表；而 finditer() 返回所有匹配 pattern 的子串组成的迭代器。
另外，search() 与 findall()、finditer() 的区别是，search() 只返回字符串中第一个匹配 pattern 的子串；而 findall() 和 finditer() 则返回字符串所有匹配 pattern 的子串。
findall() 和 finditer() 的使用示例如下：
import re
# 返回所有匹配 pattern 的子串组成的列表，re.I 旗标表示忽略大小写
print(re.findall('py', 'Py is very good, Py.org is official website', re.I))
# 返回所有匹配 pattern 的子串组成的迭代器，忽略大小写
it = re.finditer('py', 'Py is very good, Py.org is official website', re.I)
for i in it:
print(str(i.span()) + "-->" + i.group())
运行代码，输出结果如下：
['Py', 'Py']
(0, 2)-->Py
(17, 19)-->Py
（6）、 re.fullmatch(pattern, string, flags=0)：该函数要求整个string字符串能匹配 pattern，如果匹配则返回包含匹配信息的 _sre.SRE_Match 对象；否则返回 None。
（7）、re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：该函数用于将 string 字符串所有匹配 pattern 的内容替换成 repl；repl 可以是字符串，也可以是一个函数。count 参数控制最多替换多少次，如果指定 count为0，则表示全部替换。
sub() 函数的用法示例如下：
import re my_date = '2019-11-11' # 将 my_date 字符串中的 - 替换为 / print(re.sub(r'-', '/', my_date)) # 只做一次替换 print(re.sub(r'-', '/', my_date, 1)) 输出如下所示： 2019/11/11 2019/11-11
上面代码中的 r'-' 是原始字符串，r 代表原始字符串，可以避免对字符串中的特殊字符进行转义。sub() 在执行替换时可以基于被替换的内容进行改变。例如下面代码将字符串中的每个英文单词都变成一本图书的名字。示例如下：
import re
# 在匹配的字符串前后添加内容
def func(matched):
# matched 就是匹配对象，通过该对象的 group() 方法可以获取被匹配的字符串
result = '《' + matched.group('lang') + "入门到高级》"
return result
s = 'Python 很好， Linux 也很好'
# 对 s 里面的英文单词进行替换，用 re.A 旗标控制单词
print(re.sub(r'(?P<lang>\w+)', func, s, flags=re.A))
运行结果如下所示：
《Python入门到高级》 很好， 《Linux入门到高级》 也很好
从输出结果可以看出，使用 sub() 函数执行替换时，指定使用 func() 函数作为替换内容，而 func() 函数负责在 pattern 匹配的字符串之前添加 “《”，在 pattern 匹配的字符串之后添加 “入门到高级》”。所以会看到上面的输出结果。
r'(?P<lang>\w+)' 正则表达式用圆括号表达式创建了一个组，并使用 “?P” 选项为该组起名为 lang，所起的组名要放在尖括号内。剩下的 “\w+” 才是正则表达式的内容，其中 “\w” 代表任意字符；“+” 限定前面的 “\w” 可出现一次到多次，因此，“\w+” 代表一个或多个任意字符。由于在后面指定的 re.A 选项，这样 “\w” 就只能匹配 ASCII 字符，不能匹配汉字。
在使用 sub() 函数执行替换时正则表达式 “\w+” 所匹配的内容可以通过组名 “lang” 来获取，这样 func() 函数就调用了 matched.group('lang') 来获取 “\w+” 所匹配的内容。
（8）、re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)：使用 pattern 对 string 进行分割，该函数返回分割得到的多个子串组成的列表。maxsplit 参数控制最多分割多少次，默认全部分割。
split() 函数用法示例如下：
import re
# 使用逗号对字符串进行分割
print(re.split(', ', 'python, linux, java'))
# 输出：['python', 'linux', 'java']
# 指定只分割一次，被分割成两个子串
print(re.split(', ', 'python, linux, java', 1))
# 输出：['python', 'linux, java']
# 使用 n 进行分割，未匹配成功时就不分割，比如使用 b 字符进行分割
print(re.split('n', 'python, linux, java'))
# 输出：['pytho', ', li', 'ux, java']
（9）、re.purge()：清除正则表达式缓存。
（10）、re.excape(pattern)：对模式中除 ASCII 字符、数值、下划线（_）之外的其他字符进行转义。也就是对模式中的特殊字符进行转义。
escape() 函数的用法示例如下：
import re # 对模式中的特殊字符进行转义 print(re.escape(r'www.michael.com is very strong, I like it! 666')) # 输出：www\.michael\.com\ is\ very\ strong\,\ I\ like\ it\!\ 666 print(re.escape(r'A-Zand0-9?')) # 输出：A\-Zand0\-9\?
从上面代码的输出结果可知，escape() 函数对非 ASCII 字符、数值、下划线（_）之外的其他字符都进行了转义。
在 re 模块中还包含有两个类，分别是正则表达式对象（类型是 _sre.SRE_Pattern）和匹配（Match）对象。其中正则表达式对象是调用 re.compile() 函数的返回值，该对象的方法与 re 模块中的函数大致对应。但是正则表达对象的 search()、match()、fullmatch()、findall()、finditer()方法的功能要强大一些，因为这些方法可以额外指定 pos 和 endpos 两个参数，用于指定只处理目标字符串从 pos 开始到 endpos 结束之间的子串。下面代码示例用正则表达式对象的方法来执行匹配。代码如下：
import re
# 首先编译得到正则表达式对象，从类的角度来看就是在创建对象（或实例）pa
pa = re.compile('mich')
# 调用 pa 对象的 match 方法，该方法原本是从开始位置匹配的，
# 但是在这里可以指定开始匹配的位置，指定从索引 4 开始匹配
print(pa.match('www.michael.com', 4).span()) # (4, 8)
# 下面指定索引起始和结束位置，指定索引4 到 6 之间执行匹配，匹配失败
print(pa.match('www.michael.com', 4, 15)) # None
# 下面指定从索引 4 到索引 8 之间执行完全匹配，匹配成功
print(pa.fullmatch('www.michael.com', 4, 8).span()) # (4, 8)
上面代码中使用正则表达式对象来调用 match()、fullmatch()方法时指定了 pos 和 endpos 参数，这样可以只处理目标字符串的中间一段。在使用 compile() 函数编译正则表达式后，该函数所返回的对象就会缓存该正则表达式，从而可以多次调用该正则表达式执行匹配。例如上面代码多次使用了 pa 对象来执行匹配。
re 模块中的 Match 对象（类型是 _sre.SRE_Match）是 match()、search() 方法的返回值，该对象中包含了详细的正则表达式匹配信息，包括正则表达匹配的位置、正则表达式匹配的子串。
_sre.SRE_Match 对象（匹配对象）包含的方法和属性有下面这些：
（1）、match.group([group1, ...])：获取该匹配对象中指定组所匹配的字符串。
（2）、match.__getitem__(g)：这是 match.group(g) 的简化写法。由于 match 对象提供了 __getitem__() 方法，因此程序可使用 match[g] 来代替 match.group(g)。
（3）、match.groups(default=None)：返回 match 对象中所有组所匹配的字符串组成的元组。
（4）、match.groupdict(default=None)：返回 match 对象中所有组所匹配的字符串组成的字典。
（5）、match.start([group])：获取该匹配对象中指定组所匹配的字符串的开始位置。
（6）、match.end([group])：获取该匹配对象中指定组所匹配的字符串的结束位置。
（7）、match.span([group])：获取该匹配对象中指定组所匹配的字符串的开始位置和结束位置。该方法相当于同时返回 start() 和 end() 方法的返回值。
上面7个方法都涉及到组，在正则表达式中，用圆括号将多个表达式括起来就形成组。如果正则表达式中没有圆括号，则整个表达式就属于一个默认组。下面代码示例了使用组的情形：
import re
# 在正则表达式中使用组
m = re.search(r'(?P<py>python).(?P<o>org)', r'www.python.org is official website')
print(m.group(0)) # python.org
# 调用简化的写法，底层是调用 m.__getitem__(0)
print(m[0]) # python.org
print(m.span(0)) # (4, 14)
print(m.group(1)) # python
# 调用简化的写法，底层是调用 m.__getitem__(1)
print(m[1]) # python
print(m.span(1)) # (4, 10)
print(m.group(2)) # org
# 调用简化的写法，底层是调用 m.__getitem__(2)
print(m[2]) # org
print(m.span(2)) # (11, 14)
# 返回所有组所匹配的字符串组成的元组
print(m.groups()) # ('python', 'org')
# 要返回字典的情况时，必须要为组起一个名字，名字就是字典的键
print(m.groupdict()) # {'py': 'python', 'o': 'org'}
运行代码，输出结果如下：
python.org
python.org
(4, 14)
python
python
(4, 10)
org
org
(11, 14)
('python', 'org')
{'py': 'python', 'o': 'org'}
上面代码中 search() 函数的正则表达式是 r'(?P<py>python).(?P<o>org)'，这个正则表达式中有两个组，并且每个组都起了一个名字。接下来的代码中可以依次获取 group(0)、group(1)、group(2)的值，依次获取的是整个正则表达式所匹配的子串、第一个组匹配的子串、第二个组匹配的子串；也可以依次获取 span(0)、span(1)、span(2)的值，依次获取整个正则表达式所匹配子串的开始和结束位置、第一个组匹配子串的开始和结束位置、第二个组匹配子串的开始和结束位置。
只要正则表达式能匹配到结果，则不管正则表达是否包含组，group(0)、span(0)都能获取到内容。其中 group(0) 是获取整个匹配到的整个子串，span(0) 获取到的是整个子串的开始和结束位置。
在正则表达式中，使用 ?P<name> 方式为组指定名字后，就可以调用 _sre.SRE_Match 对象（匹配对象）的 groupdict() 方法获得字典，字典的 key 是为组指定的名字，value 是匹配到的单组结果。
下面继续说下 _sre.SRE_Match 对象（匹配对象）的方法：
（8）、match.pos：该属性返回传给正则表达式对象的 search()、match() 等方法的 pos 参数。
（9）、match.endpos：是传给正则表达式对象的 search()、match()等方法的 endpos 参数值。
（10）、match.lastindex：最后一个正则匹配的捕获组的整数索引。如果没有组匹配，该属性值是 None。例如用 (a)b、((a)(b))或 ((ab)) 对字符串 'ab' 执行匹配，该属性都会返回 1；但如果使用 (a)(b) 正则表达式对 'ab' 执行匹配，则 lastindex 等于 2。
（11）、match.lastgroup：返回最一个匹配的捕获组的名字；如果该组没有名字或根本没有组匹配，该属性返回 None。
（12）、match.re：返回执行正则表达式匹配时所用的正则表达式。
（13）、match.string：返回执行正则表达式匹配时所用的字符串。被匹配的字符串string。
2、 正则表达式旗标
Python 的正则表达式旗标都使用 re 模块中的属性来代表，旗标有下面这些：
（1）、re.A 或 re.ASCII：控制\w，\W，\b，\B，\d，\D，\s，\S 这些特殊符号只匹配 ASCII 字符，而不是匹配所有的 Unicode 字符。也可在正则表达式中使用 (?a) 行为旗标来代表。
（2）、re.DEBUG：显示编译正则表达式的 Debug 信息，没有行为旗标。
（3）、re.I 或 re.IGNORECASE：在匹配时不区分大小写。对应的行为旗标是 (?i)。
re.I 旗标示例如下：
# 默认要区分大小写，所以无匹配结果 >>> import re >>> re.findall(r'pyth', 'Python is good, PYTHON is good') [] # 使用 re.I 旗标后，限定不区分大小写，现在有匹配结果 >>> re.findall(r'pyth', 'Python is good, PYTHON is good', re.I) ['Pyth', 'PYTH'] # 使用行为旗标 (?i) 限定不区分大小写，同样能匹配到结果 >>> re.findall(r'(?i)pyth', 'Python is good, PYTHON is good') ['Pyth', 'PYTH']
（4）、re.L 或 re.LOCALE：根据当前区域设置使用正则表达式匹配时不区分大小写。该旗标只对 bytes 模式起作用，对应的行内旗标是 (?L)。
（5）、re.M 或 re.MULTILINE：匹配多行模式的旗标。使用该旗标后，可以匹配每一行的开头，以及 “^” 符号能匹配字符串的开头；同时 “$” 符号能匹配字符串的末尾和每一行的末尾。没有该旗标的正则表达式，“^” 符号只匹配字符串的开头，“$” 符号只匹配字符串的结尾，或者匹配到字符串默认的换行符（如果有）之前。对应的行为旗标是 (?m)。
（6）、re.S 或 re.DOTALL：指定该旗标后，点（.）符号可以匹配换行符，默认不匹配换行符。行内旗标是 (?s)。
（7）、re.U 或 re.Unicode：控制\w，\W，\b，\B，\d，\D，\s，\S 这些特殊符号能匹配所有的 Unicode 字符。在 Python 3.x 版本中，默认匹配的就是所有 Unicode 字符，所以该旗标基本上没什么用。
（8）、re.X 或 re.VERBOSE：使用该旗标后，正则表达式可以换行，还可以为正则表达式添加注释，提高正则表达式可读性。对应的行内旗标是 (?x)。
re.X 旗标的用法示例如下：
import re a = re.compile(r"""\d{3} # 地方区号 \- # 号码分界线 \d{8} # 匹配8个数字""", re.X) b = re.compile(r'\d{3}\-\d{8}') print(a.search('你好，我成都的电话号码是：028-12345678').group()) print(b.search('你好，我首都的电话号码是：010-87654321').group()) 运行代码，输出结果如下所示： 028-12345678 010-87654321
上面代码中在编译第一个正则表达式时使用 re.X 旗标，因此在表达式中可以换行，还可添加注释。将编译后的对象赋值给 a 变量，通过后面的调用语句的输出结果可以看到，该正则表达式完全没有问题。
3、 创建正则表达式
正则表达式用于匹配一批字符串，正则表达式同时也是一个特殊的字符串。在正则表达中有它可以支持的合法字符、特殊字符、预定义字符、方括号表达式、边界匹配符。这些都是有特殊用途的。
（1）、正则表达式所支持的合法字符如下表所示
| 字符 | 释义 |
|---|---|
| x | x表示任意合法的字符 |
| \uhhhh | 十六进制值0xhhhh所表示的Unicode字符 |
| \t | 制表符（'\u0009'） |
| \n | 新行（换行）符（'\u000A'） |
| \r | 回车符（'\u000D'） |
| \f | 换页符（'\u000C'） |
| \a | 报警（bell）符（'\u0007'） |
| \e | Escape符（'\u001B'） |
| \cx | x对应控制符，例如，\cM匹配Ctrl+M。x值必须是A~Z或a~z之一 |
（2）、正则表达式中的特殊字符
特殊字符有特殊用途，比如反斜线（\）是转义符。要匹配这些特殊字符，需要先将这些特殊字符转义，也就是在这些特殊字符前面添加一个反斜线（\）。正则表达式中的特殊字符如下所示：
| 特殊字符 | 说明 |
|---|---|
| $ | 匹配一行的结尾。要匹配$字符本身，就使用$（下同） |
| ^ | 匹配一行的开头 |
| () | 标记子表达式（也就是组）的开始位置和结束位置 |
| [] | 用于确定中括号表达式的开始位置和结束位置 |
| {} | 用于标记前面子表达式的出现次数，如{m,n}匹配前一个字符m到n次 |
| * | 指定前面的子表达式可以出现0次或多次 |
| + | 指定前面的子表达至少要出现1次，也可以出现多次 |
| ? | 指定前面的子表达式可以出现0次或1次 |
| . | 匹配除换行符之外的任意单个字符 |
| \ | 用于转义特殊字符，或者用于指定八进制、十六进制字符 |
| | | 指定在两项之间任选一项 |
在正则表达中，通常都需要将多个字符拼接起来。示例如下：
>>> print(re.fullmatch(r'\u0041\\', 'A\\')) # 匹配到：A\ <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='A\\'> >>> print(re.fullmatch(r'\u0061\t', 'a\t')) # 匹配到：a<制表符> <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='a\t'> >>> print(re.search(r'\?\[', 'python?[isgood')) # 匹配到：?[ <_sre.SRE_Match object; span=(6, 8), match='?['>
有了上面的这些特殊字符，在正则表达式中还需要使用通配符，通配符是可以匹配多个字符的特殊字符。正则表达式中的通配符被称为“预定义字符”。
（3）、 正则表达式所支持的预定义字符
预定义字符有下面7个：
| 预定义字符 | 说明 |
|---|---|
| . | 默认可以匹配除换行符之外的任意字符。可使用re.S旗标来增加匹配换行符 |
| \d | 匹配0~9的所有数字 |
| \D | 匹配非数字 |
| \s | 匹配所有的空白字符，包括空格、制表符、回车符、换页符、换行符等 |
| \S | 匹配所有的非空白字符 |
| \w | 匹配所有的单词字符，包括0~9的所有数字、26个英文字母和下划线（_）、汉字 |
| \W | 匹配所有非单词字符 |
>>> re.findall(r'c\wt', 'cat, cbt, c8t, c_t') # 匹配结果如下所示 ['cat', 'cbt', 'c8t', 'c_t'] >>> re.findall(r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d', '400-800-1234, 8001-5553-6666') # 匹配结果如下所示 ['400-800-1234']
有了上面这些预定义字符，还需要进一步使用方括号表达式来丰富正则表达式。
（4）、方括号表达式
| 方括号表达式 | 说明 |
|---|---|
| 表示枚举 | 例如[abc]，表示a、b、c其中任意一个字符 |
| 表示范围 | 例如[a-f]，表示 a~f 范围内的任意字符；[\u0041-\u0056]表示十六进制字符\u0041到\u0056范围的字符。范围可以和枚举结合使用，如[a-cx-z]表示a~c、x~z范围内的任意字符 |
| 表示求否：^ | 例如abc表示非a、b、c的任意字符；a-f表示不是a~f范围的任意字符 |
方括号表达式使用灵活，几乎可以匹配任意字符。例如要匹配所有的中文字符，可以利用 [\\u0041-\\u0056] 的形式，因为所有的中文字符的 Unicode 值是连续的，只要找出所有中文字符中最小、最大的 Unicode 值，就可以利用这种形式来匹配出所有中文字符。
（5）、边界匹配符
Python 的正则表达式还有边界匹配符，可用于匹配行的开头、结尾，单词的边界等。边界匹配符如下所示：
| 边界匹配符 | 说明 |
|---|---|
| ^ | 行的开头 |
| $ | 行的结尾 |
| \b | 单词的边界，即只能匹配单词前后的空白 |
| \B | 非单词的边界，即只能匹配不在单词前后的空白 |
| \A | 只匹配字符串的开头 |
| \Z | 只匹配字符串的结尾，仅用于最后的结束符 |
4、 子表达式
正则表达式还可以使用圆括号表达式，可将多表达式组成一个子表达式，在圆括号中可以使用“或”运算符（|）。圆括号表达式也是功能丰富的用法之一。圆括号表达式，也叫子表达式（组）支持的用法如下：
（1）、(exp)：匹配 exp 表达式并捕获成一个自动命名的组，后面可通过 “\1” 引用第一个捕获组所匹配的子串，通过 “\2” 引用第二个捕获组所匹配的子串，......，以此类推。示例如下：
>>> re.search(r'Windows (95|98|NT|2000)[\w ]+\1', 'Windows 98 publised in 98') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 25), match='Windows 98 publised in 98'>
上面代码用到的正则表达式是 r'Windows (95|98|NT|2000)[\w ]+\1'；紧接着的 [\w ]+ 表达式可匹配任意单词字符和空格，方括号后面的 “+” 表示方括号可出现1次或多次；最后是 “\1” 表示引用第一个组所匹配到的子串，假如第一个匹配到的是98，则 “\1”也必须是98，因此该正则表达式可匹配 “Windows 98 publised in 98”。如果将上面代码改为如下形式就不能匹配：
>>> print(re.search(r'Windows (95|98|NT|2000)[\w ]+\1', 'Windows 98 publised in 95')) None
从输出可看出，未能成功匹配到结果，是因为第一个组匹配到的子串是98，因此 “\1” 也必须引用子串98，所以该正则表达式不能匹配 “Windows 98 publised in 95”
（2）、(?P<name>exp)：匹配 exp 表达式并捕获成命名组，该组的名字为 name。后面可通过 (?P=name) 来引用前面捕获的组。通过此处介绍可以看出，(exp) 和 (?P<name>exp) 的功能大致相同，只是 (exp) 捕获的组没有显式指定组名，因此后面只能使用\1、\2等方式来引用这种组所匹配的子串；而 (?P<name>exp) 捕获的组有名称，因此后面可通过 (?P=name) 的方式来引用命名组所匹配的子串。
（3）、(?P=name)：引用 name 命名组所匹配的子串。
示例代码如下所示：
>>> re.search(r'<(?P<tag>\w+)>\w+</(?P=tag)>', '<div>hello</div>') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 16), match='<div>hello</div>'>
上面代码中的正则表达式是 r'<(?P<tag>\w+)>\w+</(?P=tag)>'，表达式开始是 “<” 符号，表示直接匹配该符号；接下来是一个命名组：(?P<tag>\w+)，组名是 tag，该组可以匹配1个或多个任意字符；紧接着后面是 “>” 符号，这部分用于匹配一个 HTML 或 XML 标签。尖括号外面的 “\w+” 用于匹配标签中的内容；后面定义的 “</” 直接匹配这两个字符；之后的 (?P=tag) 就用于引用前面的 tag 组所匹配的子串，也就是说，该正则表达式要求内容必须在合理关闭的 HTML 或 XML 标签内。例如下面代码就不能匹配：
>>> print(re.search(r'<(?P<tag>\w+)>\w+</(?P=tag)>', '<div>hello</p>')) None
这是由于前后两个标签不相同，因此不能匹配。
（4）、(?:exp)：匹配 exp 表达式并且不捕获。这种组与 (exp) 的区别就在于它是不捕获的，因此不能通过 \1、\2等方式来引用。例如下面这行代码运行时会报错：
re.search(r'Windows (?:95|98|NT|2000)[\w ]+\1', 'Windows 98 publised in 98')
将上面代码中的 \1 去掉后，表示不捕获前面匹配的组，就可以正常匹配：
>>> re.search(r'Windows (?:95|98|NT|2000)[\w ]+', 'Windows 98 publised in 98') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 25), match='Windows 98 publised in 98'> # 如果不想匹配后面的数字，可将 [\w ]+ 部分修改为 [a-z ]+ >>> re.search(r'Windows (?:95|98|NT|2000)[a-z ]+', 'Windows 98 publised in 98') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 23), match='Windows 98 publised in '>
（5）、(?<=exp)：括号中的子模式必须出现在匹配内容的左侧，但 exp 不作为匹配结果的一部分。
（6）、(?=exp)：括号中的子模式必须出现在匹配内容的右侧，但 exp 不作为匹配结果的一部分。
上面两个子表达式主要用于对匹配内容进行限定，括号中的子模式本身不作为匹配的一部分。例如要获取 HMTL 代码中的<a>标签的内容。
>>> re.search(r'(?<=<a>).+?(?=</a>)', 'hello! <a>michael.com</a>! technology') <_sre.SRE_Match object; span=(10, 21), match='michael.com'>
在上面的正则表达式中 (?<=<a>) 是一个限定组，该组的内容是 <a>，由于该组用了 (?<=exp) 声明，因此在被匹配内容的左侧必须有 <a>；后一个限定组是 (?=</a>)，该组的内容是 </a>，该组用了 (?=exp) 声明，因此要求在被匹配内容的右侧必须出现 </a>。所以上面的正则表达式会将 <a> 和 </a> 之间的内容匹配出来。再例如：
>>> re.search(r'(?<=<a>).+?(?=</a>)', 'hello! <a><div>michael</div></a>! technology') <_sre.SRE_Match object; span=(10, 28), match='<div>michael</div>'>
（7）、 (?<!exp)：括号中的子模式必须不出现在匹配内容的左侧，且 exp 不作为匹配的一部分。这个是 (?<=exp) 的逆向表达。
（8）、(?!exp)：括号的子模式必须不出现在匹配内容的右侧，且 exp 不作为匹配的一部分。这个是 (?=exp) 的逆向表达。
（9）、(?#comment)：注释组。“?#” 后的内容是注释，不影响正则表达式本身。示例如下：
>>> re.search(r'[a-zA-Z0-9_]{3,}(?#username)@michael\.com', 'hello stark@michael.com') <_sre.SRE_Match object; span=(6, 23), match='stark@michael.com'>
上面代码中的 (?#username) 就是注释，对正则表达式不会有什么影响，只用于对部分内容进行说明。
（10）、(?aiLmsux)：旗标组，用于为整个正则表达式添加行内旗标，可同时指定一个或多个旗标。示例如下：
>>> re.findall(r'(?im)[a-z0-9]{3,}@michael\.com', 'Stark@MICHAEL.COM,\ ... Tom@michael.COM') ['Stark@MICHAEL.COM', 'Tom@michael.COM']
上面代码中的 (?im) 组表示该正则表达式在匹配时不区分大小写，并且可以匹配多行。所以匹配到多个结果，并以列表形式返回结果。如果将该旗标组去掉，就不能匹配到结果。
（11）、(?imsx-imsx:exp)：只对当前组起作用的旗标。该组旗标与 (?aiLmsux) 组旗标的区别是，(?aiLmsux) 组旗标作用于整个正则表达式，而这组旗标只影响组内的子表达式。示例如下：
>>> re.search(r'(?i:[a-z0-9]){3,}@michael\.com', 'Stark@michael.com') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 17), match='Stark@michael.com'>
上面这个表达中的 (?i:[a-z0-9]) 组表示子表达式不区分大小写，但整个表达式依然区分大小写。因此这个表达式可以匹配 Stark@michael.com，但不能匹配 Stark@Michael.com，因为后面部分依然要区分大小写。
如果在旗标前使用减号 “-”，则表明去掉该旗标。比如在执行 search() 方法时传入了 re.I 参数，这表示整个正则表达式不区分大小写；如果希望某个组内的表达式依然区分大小，则可使用 (-i:exp) 来表示。例如：
>>> re.search(r'(?-i:[a-z0-9]){3,}@michael\.com', 'stark@Michael.Com', re.I) <_sre.SRE_Match object; span=(0, 17), match='stark@Michael.Com'>
在 search() 方法中指定了 re.I 选项，表示整个正则表达式在匹配时不区分大小写；但是又要求用户名必须区分大小写，于是就把用户名部分放在用组定义成的子表达中，并为该子表达式指定 “?-i:” 选项（表明去除 re.I 选项），这样在组内的子表达式就会区分大小写。所在上面这个表达式可以匹配 stark@Michael.com、stark@michael.com，但不能匹配 Stark@Michael.com，因为用户名是区分大小写的。
5、贪婪模式与勉强模式
正则表达可以限定频度，用于限定前面的模式可以出现的次数。Python 正则表达式支持的频度限定有下面几种：
（1）、*：限定前面的子表达可以出现 0~N 次。例如 r'zo*' 能匹配 'z'，也能匹配 'zoo'、'zooo'等。这里 * 等价于 {0,}。
（2）、+：限定前面的子表达可以出现 1~N 次。例如 r'zo+' 不能匹配 'z'，可匹配 'zo'、'zoo'、'zooo'等。+ 等价于 {1,}。
（3）、?：限定前面的子表达出现 0~1 次。例如 r'zo?' 能匹配 'z' 和 'zo' 两个字符串。? 等价于 {0,1}。
（4）、{m,n}：m 和 n 均为大于 0 的整数，其中 m<=n，限定前面的子表达出现 m~n 次。例如 r'fo{1,3}d' 可匹配 'fod'、'food'、'foood'这三个字符串。
（5）、{n,}：n 是一个大于0的整数，限定前面的子表达式至少出现 n 次。例如 r'fo{2,}d' 可匹配 'food'、'foood'、'fooood'等字符串。
（6）、{,m}：m 是一个大于0的整数，限定前面的子表达最多出现 m 次。例如 r'fo{,3}d' 可匹配 'fd'、'fod'、'food'、'foood' 这四个字符串。
（7）、{n}：n 是一个大于0的整数，限定前面的子表达必须出现 n 次。例如 r'fo{2}d' 只能匹配 'food' 字符串。
在默认情况下，正则表达式的频度限定是贪婪模式的。贪婪模式指的是表达式中的模式会尽可能多的匹配字符。示例如下：
>>> re.search(r'@.+\.', 'stark@michael.com.cn') <_sre.SRE_Match object; span=(5, 18), match='@michael.com.'>
上面的正则表达式 r'@.+\.' 是匹配 @ 符号和点（.）号之间的全部内容，希望匹配的结果是 “@michael.”。但是由于在@和点号之间用的是 “.+” 表示匹配任意字符，而且此时是贪婪模式，因此 “.+” 会尽可多的进行匹配，只要最后有一个 “.” 结尾即可，所以匹配到的结果是 “@michael.com.”
只要在频度限定之后添加一个英文问号，贪婪模式就变成了勉强模式，勉强模式指的是表达式中的模式会尽可能少的匹配字符。示例如下：
>>> re.search(r'@.+?\.', 'stark@michael.com.cn.') <_sre.SRE_Match object; span=(5, 14), match='@michael.'>
这次将正则表达式中间部分由 “.+” 改为 “.+?” 就成了勉强模式。该模式会尽可能少的匹配字符，只要它最后有一个“.”结尾即可，因此匹配结果是 '@michael.'。
