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一、re.match
import re
data='Python is the best language in the world'
result=re.match('P',data)#精确匹配,以什么来开头
print(type(result))#返回<class 're.Match'>
print(result.group())
result=re.match('Python',data)#精确匹配
print(type(result))#返回<class 're.Match'>
print(result.group())
result=re.match('y',data)#精确匹配，匹配不了
print(type(result))
print(result.group())
二、group（num）
可以获取匹配数据，如果多个匹配结果的话，那么会以元组的形式，存放在group对象中，此时我们可以通过下标去获取
import re
strData = 'Python is the best language in the world'
res = re.match('(.*) is (.*?) .*',strData,re.I|re.M)#'(.*) is (.*?) .*'：获取匹配Python和the
if res:
print(res)
print('匹配成功')
print(res.groups())
print(res.groups(1))
print(res.group())
print(res.group(1))
print(res.group(2))
else:
print(res)
print('匹配失败')
print(res.group())
三、常用匹配规则-匹配字符
（一）.的使用
import re
data='a1aaa'
names='李达','李明','小王','小李'
pattern='李.'#匹配的规则
parrtern='...'
for name in names:
res = re.match(pattern, name)
if res:
print(res.group())
（二）[]的使用
import re
str1='eeeee'
res=re.match('[He]',str1)
print(res.group())
（三）\d的使用-匹配一个数字
import re
data='12345abcd'
print(re.match('\d\d\d',data).group())
（四）\D的使用-匹配一个非数字
import re
data='Ww12345abcd'
print(re.match('\D',data).group())
（五）\s的使用-匹配一个空白符或tab键
import re
data=' hello'
print(re.match('\s\s',data).group())
（六）\S的使用-匹配一个非空白字符
import re
da='python hello'
print(re.match('\S\S\S\S\S\S',da).group())
（七）\w的使用-匹配一个单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_
import re
data='2_Yssdf'
print(re.match('\w\w\w',data).group())
（八）\W的使用-匹配一个非单词字符
import re
da='@$% 2_Yssdf'
print(re.match('\W\W\W',da).group())
四、常用匹配规则-匹配字符数量
（一）* 匹配前一个字符出现0次或者无限次，即可有可无
import re
res=re.match('[A-Z][A-Z]*','Ay')#匹配0次
res=re.match('[A-Z][a-z]*','Any')#匹配2次
res=re.match('[A-Z][a-z]*','AyefwefeIfdss')
print((res.group()))
（二）+ 匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次
import re
resu=re.match('[a-zA-Z]+','MYMAMEisjdad')
print((resu.group()))
（三）? 匹配前一个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有
import re
resul=re.match('[a-zA-Z]+[0-9]?','namefunc99m_e')
print((resul.group()))
（四）{min,max} 告诉引擎匹配前导字符min次到max次，min和max必须是非负整数
#{count}精确匹配
result=re.match('\d{4}','1234567')
#{min,}max被省略，表示max没限制
result=re.match('\d{4,}','1234567')
result=re.match('\d{4,8}','1234567890')
if result:
print('匹配成功%s'%result.group())
五、常用匹配规则-原生字符串
print(re.match('c:\\\\a.txt','c:\\a.txt').group())
print(re.match(r'c:\\a.txt','c:\\a.txt').group())
六、常用匹配规则-开头结尾
#^匹配字符串开头
result=re.match('^p.+','python is language')
result=re.match('^p\w{5}','python is language')
if result:
print(result.group())
#$匹配字符的结尾
result=re.match('[\w]{5,15}@[\w]{2,5}.com$','accountwtwsq@gmail.com')
if result:
print(result.group())
七、常用匹配规则-分组匹配
（一）| 匹配左右任意一个表达式
import re
string='wywsqpeng888'
rs=re.match('(wywsqpeng|wywsqpeng888)',string)
print(rs.group())
rs=re.match('(wywsqpeng888|wywsqpeng)',string)
print(rs.group())
（二）(ab) 将括号中字符作为一个分组
import re
res=re.match('([0-9]*)-(\d*)','021-456213987')
print(res.group(0))
print(res.group(1))
print(res.group(2))
（三）\num 引用分组num匹配到的字符串
import re
htmlTag='<html><h1>测试数据</h1></html>'
res=re.match(r'<(.+)><(.+)>(.+)</\2></\1',htmlTag)
print(res.group(3))
print(res.group(1))
print(res.group(2))
（四）(?P) 分组起别名-如何使用别名 (?P=引用的名字)
import re
data='<div><h1>www.baidu.com</h1></div>'
res=re.match(r'<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)*></(?P=name1)*>',data)
print(res.group())
8、re.compile
优点：在使用正则表达式进行match时，python会将字符串转为正则表达式
而使用compile，则只需完成一次转换即可，以后再使用模式对象时，无需重复转换
import re
reobj=re.compile('\d{4}')
#开始使用模式对象
rs=reobj.match('1235678')
print(rs.group())
九、re.search 在全文中匹配一次，匹配到就返回
import re
data='我爱伟大的祖国。I love China,China is a great country'
rs=re.search('China',data)
print(rs.group())
十、findall 查询字符串中某个正则表达式全部的非重复出现的情况，返回值是一个符合正则表达式的结果列表
import re
data='华为是华人和华侨的骄傲'
rs=re.findall('华.',data)
print(rs)
十一、sub 将匹配到的数据进行替换
import re
dataS='Python是很受欢迎的编程语言'
pattern='[a-zA-Z]+'
res=re.sub(pattern,'C#',dataS)
print(res)
十二、re.subn 实现目标的搜索和查找 返回被替换的数量 以元组的形式
import re
dataS='Python是很受欢迎的编程语言Python'
pattern='[a-zA-Z]+'
resn=re.subn(pattern,'C#',dataS)
print(resn)
十三、re.spilt 实现分割字符串
import re
data='百度，腾讯，阿里，360，华为'
print(re.split(',',data))
十四、贪婪模式和非贪婪模式
贪婪模式：默认匹配规则，在满足条件下尽可能多的去匹配到数据
非贪婪模式：在满足条件下尽可能少的去匹配到数据
import re
rs=re.match('\d{6,9}','111222333')
print(rs.group())
#非贪婪模式
rs=re.match('\d{6,9}?','111222333')
print(rs.group())
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