什么是正则表达式？
正则表达式并不仅仅是python的专利，几乎其他的语言都有正则表达式。就比如bash就有正则表达式命令--grep，个人感觉python中的正则表达式类似于
grep -o
正则表达式是用于处理字符串的强大工具，虽然效率上可能不高，但是功能强大！
正则表达式设定了一系列语法，比如说“ . ”表示任意单个字符，\d表示单个数字…… 通过组合这些规则我们可以形成一个pattern（模式）！凡是符合这个pattern的字符串，我们就认为它被匹配了，否则，则代表这个字符串是不合法的！
正则表达式的语法：
| 单个字符 | 具体说明 |
| . | 匹配任意字符（除了换行符\n） |
| [] | 匹配字符集，[0-1]表示数字，[a-z]表示小写字母 |
| \ | 转义字符，改变其后字符的原意 |
| [^] | 非 |
| \d | 与[0-9]功能相同，表示数字 |
| \D | 非数字，即[^\d] |
| \s | 空白字符即：[<空格>\t\r\f\n\v] |
| \S | 非空白字符 |
| \w | 单词字符[a-zA-Z0-9] |
| \W | 非单词字符[^\w] |
上面表格中就是单个字符。当我们要匹配一个字母时，我们可以这样写：[a-z] .但是如果我们要匹配两个字符的时候该怎么办？
大家可能会想到这样：[a-z][a-z] 好，用这样的方法也可以。但是如果我们要匹配10个甚至数百个或者不限定字符的长度该怎么办？那我们就要用到数量词了。
| 数量词 | 说明 |
| * | 匹配前面的字符任意次（0次或者无限次） |
| + | 匹配前面的字符一次或者无限次 |
| ? | 匹配前面的字符0次或者1次 |
| {m,n} | 匹配前面的字符最小m次，最多n次 |
当我们想要匹配以a开头的字符串时，就需要用到边界匹配：
| ^ | 匹配字符串开头，在多行模式中匹配每一行的开头 |
| $ | 匹配字符串结尾，在多行模式中匹配每一行的结尾 |
| \A | 仅匹配字符串开头 |
| \Z | 仅匹配字符串结尾 |
| \b | 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 |
| \B | 匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er' |
逻辑字符与分组：
| | | 类似于或 |
| () | 匹配括号内的表达式，也表示一个组 |
| (?Pname..) | 分组，除了原有的编号外再指定一个额外的别名 |
| \n | 引用第n个分组的表达式匹配到的字符 |
| (?P=name) | 引用别名为name的分组表达式匹配到的字符 |
另外因为python中也使用\作为转义字符，而正则表达式也需要\作为转义字符，假如你需要匹配文本中的字符"\"，则需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠。为了避免这种复杂的情况，python为我们提供了r前缀（原生字符串）！r'pattern'pattern中的所有字符串表示本意，也就是\就是\，不代表转义字符了！
Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能,所以如果我们要使用正则表达式的话，需要：
import re
python正则表达式常用的5种操作：
1 re.match("pattern","string") :该方法从头部开始匹配，若头部符合pattern则返回一个Match对象否则，则返回None）
import re ret=re.match('[a-z]','1shdkfasdf') print(ret) 结果：None import re ret=re.match('[a-z]','shdkfasdf') print(ret) 结果：<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='s'>
常用该方法判断是否匹配：
import re
input_str='ashdfjhakdsf'
if re.match('[a-z]',input_str):
print('ok!!')
else:
print('not found!!')
2 re.search('pattern',' string'):匹配整个字符串，直到找到一个匹配,若找到一个匹配，则返回一个Match对象，没有则返回None。
print(re.search('[0-9]{3}','sdfkj123')) 结果：<_sre.SRE_Match object; span=(5, 8), match='123'> #一般这样用 if re.search('[0-9]{3}','sdfkj123'): print('ok!!') else: print('not found!!')
3 re.split():切分字符串
有的同学就要问了，我们不是有str.split()或者list.split……方法来切分么,为啥还要用这个呢？
请看实例：
a='a s d g' print(a.split(' ')) 结果：['a', 's', 'd', '', '', '', 'g'] #当字符串中有多个连续的空格时，切分的结果就是这么的不尽如人意！ a='a s d g' print(re.split('\s+',a)) 结果：['a', 's', 'd', 'g']
4 re.findall():找到所有的匹配到的字符并以list的方式返回。
ret=re.findall('a','askdjflas') print(ret)
结果：['a', 'a']
5 re.sub('pattern','替换为'，'string',count=)：将匹配到的字符替换，可以指定次数。
ret=re.findall('a','askdjflas') print(ret) 结果：1skdjfl1s
正则表达式应用实例：
匹配手机号：
info='my phone is 18766666666' ret=re.search('1[358]\d{9}',info) print(ret.group()) 结果：18766666666
匹配ip v4地址：
info='my phone is 18766666666，my ip is 2.187.5.6' ret=re.search('(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d?\d)){3}',info) print(ret.group()) 结果：2.187.5.6
