"re" --- 正则表达式操作
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**源代码:** Lib/re.py

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这个模块提供了与 Perl 语言类似的正则表达式匹配操作。

模式和被搜索的字符串既可以是 Unicode 字符串 ("str") ，也可以是8位字节
串 ("bytes")。 但是，Unicode 字符串与8位字节串不能混用：也就是说，你不
能用一个字节串模式去匹配 Unicode 字符串，反之亦然；类似地，当进行替换
操作时，替换字符串的类型也必须与所用的模式和搜索字符串的类型一致。

正则表达式使用反斜杠字符 ("'\'") 来表示特殊形式或是允许在使用特殊字符
时不引发它们的特殊含义。 这会与 Python 的字符串字面值中对相同字符出于
相同目的的用法产生冲突；例如，要匹配一个反斜杠字面值，用户可能必须写成
"'\\\\'" 来作为模式字符串，因为正则表达式必须为 "\\"，而每个反斜杠在普
通 Python 字符串字面值中又必须表示为 "\\"。 而且还要注意，在 Python 的
字符串字面值中使用的反斜杠如果有任何无效的转义序列，现在将会产生
"DeprecationWarning" 并将在未来改为 "SyntaxError"。 此行为即使对于正则
表达式来说有效的转义字符同样会发生。

解决办法是对于正则表达式样式使用 Python 的原始字符串表示法；在带有
"'r'" 前缀的字符串字面值中，反斜杠不必做任何特殊处理。 因此 "r"\n"" 表
示包含 "'\'" 和 "'n'" 两个字符的字符串，而 ""\n"" 则表示只包含一个换行
符的字符串。 样式在 Python 代码中通常都会使用这种原始字符串表示法来表
示。

绝大部分正则表达式操作都提供为模块函数和方法，在 编译正则表达式.  这些
函数是一个捷径，不需要先编译一个正则对象，但是损失了一些优化参数。

也參考: 第三方模块 regex , 提供了与标准库 "re" 模块兼容的API接口, 同
  时还提供 了额外的功能和更全面的Unicode支持。


正则表达式语法
==============

一个正则表达式（或RE）指定了一集与之匹配的字符串；模块内的函数可以让你
检查某个字符串是否跟给定的正则表达式匹配（或者一个正则表达式是否匹配到
一个字符串，这两种说法含义相同）。

正则表达式可以拼接； 如果 *A* 和 *B* 都是正则表达式， 那么 *AB* 也是正
则表达式。 通常， 如果字符串 *p* 匹配 *A* 并且另一个字符串 *q* 匹配
*B*, 那么 *pq* 可以匹配 AB。除非 *A* 或者 *B* 包含低优先级操作，*A* 和
*B* 存在边界条件；或者命名组引用。所以，复杂表达式可以很容易的从这里描
述的简单源语表达式构建。 了解更多正则表达式理论和实现，参考the Friedl
book [Frie09] ，或者其他编译器构建的书籍。

以下是正则表达式格式的简要说明。更详细的信息和演示，参考  如何使用正規
表達式。

正则表达式可以包含普通或者特殊字符。绝大部分普通字符，比如 "'A'",
"'a'", 或者 "'0'"，都是最简单的正则表达式。它们就匹配自身。你可以拼接
普通字符，所以 "last" 匹配字符串 "'last'".  （在这一节的其他部分，我们
将用 "this special style" 这种方式表示正则表达式，通常不带引号，要匹配
的字符串用 "'in single quotes'" ，单引号形式。）

有些字符，比如 "'|'" 或者 "'('"，属于特殊字符。 特殊字符既可以表示它的
普通含义， 也可以影响它旁边的正则表达式的解释。

重复修饰符 ("*", "+", "?", "{m,n}", 等) 不能直接嵌套。这样避免了非贪婪
后缀 "?" 修饰符，和其他实现中的修饰符产生的多义性。要应用一个内层重复
嵌套，可以使用括号。 比如，表达式 "(?:a{6})*" 匹配6个 "'a'" 字符重复任
意次数。

特殊字符是：

"."
   (点) 在默认模式，匹配除了换行的任意字符。如果指定了标签 "DOTALL" ，
   它将匹配包括换行符的任意字符。

"^"
   (插入符号)  匹配字符串的开头， 并且在 "MULTILINE" 模式也匹配换行后
   的首个符号。

"$"
   匹配字符串尾或者换行符的前一个字符，在 "MULTILINE" 模式匹配换行符的
   前一个字符。  "foo" 匹配 "'foo'" 和 "'foobar'" , 但正则 "foo$" 只匹
   配 "'foo'"。更有趣的是， 在 "'foo1\nfoo2\n'" 搜索 "foo.$" ，通常匹
   配  "'foo2'" ，但在 "MULTILINE" 模式 ，可以匹配到 "'foo1'" ；在
   "'foo\n'" 搜索 "$" 会找到两个空串：一个在换行前，一个在字符串最后。

"*"
   对它前面的正则式匹配0到任意次重复， 尽量多的匹配字符串。  "ab*" 会
   匹配 "'a'"， "'ab'"， 或者 "'a'``后面跟随任意个 ``'b'"。

"+"
   对它前面的正则式匹配1到任意次重复。 "ab+" 会匹配 "'a'" 后面跟随1个
   以上到任意个 "'b'"，它不会匹配 "'a'"。

"?"
   对它前面的正则式匹配0到1次重复。 "ab?" 会匹配 "'a'" 或者 "'ab'"。

"*?", "+?", "??"
   "'*'", "'+'"，和 "'?'" 修饰符都是 *贪婪的*；它们在字符串进行尽可能
   多的匹配。有时候并不需要这种行为。如果正则式 "<.*>" 希望找到 "'<a>
   b <c>'"，它将会匹配整个字符串，而不仅是 "'<a>'"。在修饰符之后添加
   "?" 将使样式以 *非贪婪`方式或者 :dfn:`最小* 方式进行匹配； 尽量 *少
   * 的字符将会被匹配。 使用正则式 "<.*?>" 将会仅仅匹配 "'<a>'"。

"{m}"
   对其之前的正则式指定匹配 *m* 个重复；少于 *m* 的话就会导致匹配失败
   。比如， "a{6}" 将匹配6个 "'a'" , 但是不能是5个。

"{m,n}"
   对正则式进行 *m* 到 *n* 次匹配，在 *m* 和 *n* 之间取尽量多。 比如，
   "a{3,5}" 将匹配 3 到 5个 "'a'"。忽略 *m* 意为指定下界为0，忽略 *n*
   指定上界为无限次。 比如 "a{4,}b" 将匹配 "'aaaab'" 或者1000个 "'a'"
   尾随一个 "'b'"，但不能匹配 "'aaab'"。逗号不能省略，否则无法辨别修饰
   符应该忽略哪个边界。

"{m,n}?"
   前一个修饰符的非贪婪模式，只匹配尽量少的字符次数。比如，对于
   "'aaaaaa'"， "a{3,5}" 匹配 5个 "'a'" ，而 "a{3,5}?" 只匹配3个 "'a'"
   。

"\"
   转义特殊字符（允许你匹配 "'*'", "'?'", 或者此类其他），或者表示一个
   特殊序列；特殊序列之后进行讨论。

   如果你没有使用原始字符串（ "r'raw'" ）来表达样式，要牢记Python也使
   用反斜杠作为转义序列；如果转义序列不被Python的分析器识别，反斜杠和
   字符才能出现在字符串中。如果Python可以识别这个序列，那么反斜杠就应
   该重复两次。这将导致理解障碍，所以高度推荐，就算是最简单的表达式，
   也要使用原始字符串。

"[]"
   用于表示一个字符集合。在一个集合中：

   * 字符可以单独列出，比如 "[amk]" 匹配 "'a'"， "'m'"， 或者 "'k'"
     。

   * 可以表示字符范围，通过用 "'-'" 将两个字符连起来。比如 "[a-z]"
     将 匹配任何小写ASCII字符， "[0-5][0-9]" 将匹配从 "00" 到 "59" 的
     两位 数字， "[0-9A-Fa-f]" 将匹配任何十六进制数位。 如果 "-" 进行
     了转义 （比如 "[a\-z]"）或者它的位置在首位或者末尾（如 "[-a]" 或
     "[a-]" ），它就只表示普通字符 "'-'"。

   * 特殊字符在集合中，失去它的特殊含义。比如 "[(+*)]" 只会匹配这几
     个 文法字符 "'('", "'+'", "'*'", or "')'"。

   * 字符类如 "\w" 或者 "\S" (如下定义) 在集合内可以接受，它们可以匹
     配 的字符由 "ASCII" 或者 "LOCALE" 模式决定。

   * 不在集合范围内的字符可以通过 *取反* 来进行匹配。如果集合首字符
     是 "'^'" ，所有 *不* 在集合内的字符将会被匹配，比如 "[^5]" 将匹配
     所 有字符，除了 "'5'"， "[^^]" 将匹配所有字符，除了 "'^'".  "^"
     如果 不在集合首位，就没有特殊含义。

   * 在集合内要匹配一个字符 "']'"，有两种方法，要么就在它之前加上反
     斜 杠，要么就把它放到集合首位。比如， "[()[\]{}]" 和 "[]()[{}]"
     都可 以匹配括号。

   * Unicode Technical Standard #18 里的嵌套集合和集合操作支持可能在
     未 来添加。这将会改变语法，所以为了帮助这个改变，一个
     "FutureWarning" 将会在有多义的情况里被 "raise"，包含以下几种情况
     ，集合由 "'['" 开始，或者包含下列字符序列  "'--'", "'&&'",
     "'~~'", 和 "'||'"。为了避免警告，需要将它们用反斜杠转义。

   3.7 版更變: 如果一个字符串构建的语义在未来会改变的话，一个
   "FutureWarning" 会 "raise" 。

"|"
   "A|B"， *A* 和 *B* 可以是任意正则表达式，创建一个正则表达式，匹配
   *A* 或者 *B*.  任意个正则表达式可以用 "'|'" 连接。它也可以在组合（
   见下列）内使用。扫描目标字符串时， "'|'" 分隔开的正则样式从左到右进
   行匹配。当一个样式完全匹配时，这个分支就被接受。意思就是，一旦 *A*
   匹配成功， *B* 就不再进行匹配，即便它能产生一个更好的匹配。或者说，
   "'|'" 操作符绝不贪婪。  如果要匹配 "'|'" 字符，使用 "\|"， 或者把它
   包含在字符集里，比如 "[|]".

"(...)"
   （组合），匹配括号内的任意正则表达式，并标识出组合的开始和结尾。匹
   配完成后，组合的内容可以被获取，并可以在之后用  "\number" 转义序列
   进行再次匹配，之后进行详细说明。要匹配字符 "'('" 或者 "')'", 用
   "\(" 或 "\)", 或者把它们包含在字符集合里: "[(]", "[)]".

"(?…)"
   这是个扩展标记法 （一个 "'?'" 跟随 "'('" 并无含义）。  "'?'" 后面的
   第一个字符决定了这个构建采用什么样的语法。这种扩展通常并不创建新的
   组合； "(?P<name>...)" 是唯一的例外。 以下是目前支持的扩展。

"(?aiLmsux)"
   ( "'a'", "'i'", "'L'", "'m'", "'s'", "'u'", "'x'" 中的一个或多个)
   这个组合匹配一个空字符串；这些字符对正则表达式设置以下标记 "re.A" (
   只匹配ASCII字符), "re.I" (忽略大小写), "re.L" (语言依赖), "re.M" (
   多行模式), "re.S" (点dot匹配全部字符), "re.U" (Unicode匹配), and
   "re.X" (冗长模式)。 (这些标记在 模块内容 中描述) 如果你想将这些标记
   包含在正则表达式中，这个方法就很有用，免去了在 "re.compile()" 中传
   递 *flag* 参数。标记应该在表达式字符串首位表示。

"(?:…)"
   正则括号的非捕获版本。 匹配在括号内的任何正则表达式，但该分组所匹配
   的子字符串 *不能* 在执行匹配后被获取或是之后在模式中被引用。

"(?aiLmsux-imsx:…)"
   ("'a'", "'i'", "'L'", "'m'", "'s'", "'u'", "'x'" 中的0或者多个， 之
   后可选跟随 "'-'" 在后面跟随 "'i'" , "'m'" , "'s'" , "'x'" 中的一到
   多个 .) 这些字符为表达式的其中一部分 *设置* 或者 *去除* 相应标记
   "re.A" (只匹配ASCII), "re.I" (忽略大小写), "re.L" (语言依赖),
   "re.M" (多行), "re.S" (点匹配所有字符), "re.U" (Unicode匹配), and
   "re.X" (冗长模式)。(标记描述在 模块内容 .)

   "'a'", "'L'" and "'u'" 作为内联标记是相互排斥的， 所以它们不能结合
   在一起，或者跟随 "'-'" 。 当他们中的某个出现在内联组中，它就覆盖了
   括号组内的匹配模式。在Unicode样式中， "(?a:...)" 切换为 只匹配ASCII
   ， "(?u:...)" 切换为Unicode匹配 (默认).  在byte样式中 "(?L:...)" 切
   换为语言依赖模式， "(?a:...)" 切换为 只匹配ASCII (默认)。这种方式只
   覆盖组合内匹配，括号外的匹配模式不受影响。

   3.6 版新加入.

   3.7 版更變: 符号 "'a'", "'L'" 和 "'u'" 同样可以用在一个组合内。

"(?P<name>…)"
   （命名组合）类似正则组合，但是匹配到的子串组在外部是通过定义的
   *name* 来获取的。组合名必须是有效的Python标识符，并且每个组合名只能
   用一个正则表达式定义，只能定义一次。一个符号组合同样是一个数字组合
   ，就像这个组合没有被命名一样。

   命名组合可以在三种上下文中引用。如果样式是
   "(?P<quote>['"]).*?(?P=quote)" （也就是说，匹配单引号或者双引号括起
   来的字符串)：

   +-----------------------------------------+------------------------------------+
   | 引用组合 "quote" 的上下文               | 引用方法                           |
   |=========================================|====================================|
   | 在正则式自身内                          | * "(?P=quote)" (如示)  * "\1"      |
   +-----------------------------------------+------------------------------------+
   | 处理匹配对象 *m*                        | * "m.group('quote')"  *            |
   |                                         | "m.end('quote')" (等)              |
   +-----------------------------------------+------------------------------------+
   | 传递到 "re.sub()" 里的 *repl* 参数中    | * "\g<quote>"  * "\g<1>"  * "\1"   |
   +-----------------------------------------+------------------------------------+

"(?P=name)"
   反向引用一个命名组合；它匹配前面那个叫 *name* 的命名组中匹配到的串
   同样的字串。

"(?#…)"
   注释；里面的内容会被忽略。

"(?=…)"
   匹配 "…" 的内容，但是并不消费样式的内容。这个叫做 *lookahead
   assertion*。比如， "Isaac (?=Asimov)" 匹配 "'Isaac '" 只有在后面是
   "'Asimov'" 的时候。

"(?!…)"
   匹配 "…" 不符合的情况。这个叫 *negative lookahead assertion* （前视
   取反）。比如说， "Isaac (?!Asimov)" 只有后面 *不* 是 "'Asimov'" 的
   时候才匹配 "'Isaac '" 。

"(?<=…)"
   匹配字符串的当前位置，它的前面匹配 "…" 的内容到当前位置。这叫
   :dfn:*positive lookbehind assertion* （正向后视断定）。
   "(?<=abc)def" 会在 "'abcdef'" 中找到一个匹配，因为后视会往后看3个字
   符并检查是否包含匹配的样式。包含的匹配样式必须是定长的，意思就是
   "abc" 或 "a|b" 是允许的，但是 "a*" 和 "a{3,4}" 不可以。注意以
   positive lookbehind assertions 开始的样式，如 "(?<=abc)def" ，并不
   是从 a 开始搜索，而是从 d 往回看的。你可能更加愿意使用 "search()"
   函数，而不是 "match()" 函数：

   >>> import re
   >>> m = re.search('(?<=abc)def', 'abcdef')
   >>> m.group(0)
   'def'

   这个例子搜索一个跟随在连字符后的单词：

   >>> m = re.search(r'(?<=-)\w+', 'spam-egg')
   >>> m.group(0)
   'egg'

   3.5 版更變: 添加定长组合引用的支持。

"(?<!…)"
   匹配当前位置之前不是 "..." 的样式。这个叫 *negative lookbehind
   assertion* （后视断定取非）。类似正向后视断定，包含的样式匹配必须是
   定长的。由 negative lookbehind assertion 开始的样式可以从字符串搜索
   开始的位置进行匹配。

"(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)"
   如果给定的  *id* 或 *name* 存在，将会尝试匹配 "yes-pattern" ，否则
   就尝试匹配 "no-pattern"，"no-pattern" 可选，也可以被忽略。比如，
   "(<)?(\w+@\w+(?:\.\w+)+)(?(1)>|$)" 是一个email样式匹配，将匹配
   "'<user@host.com>'" 或 "'user@host.com'" ，但不会匹配
   "'<user@host.com'" ，也不会匹配 "'user@host.com>'"。

由 "'\'" 和一个字符组成的特殊序列在以下列出。 如果普通字符不是ASCII数
位或者ASCII字母，那么正则样式将匹配第二个字符。比如，"\$" 匹配字符
"'$'".

"\number"
   匹配数字代表的组合。每个括号是一个组合，组合从1开始编号。比如 "(.+)
   \1" 匹配 "'the the'" 或者 "'55 55'", 但不会匹配 "'thethe'" (注意组
   合后面的空格)。这个特殊序列只能用于匹配前面99个组合。如果  *number*
   的第一个数位是0， 或者 *number* 是三个八进制数，它将不会被看作是一
   个组合，而是八进制的数字值。在 "'['" 和 "']'" 字符集合内，任何数字
   转义都被看作是字符。

"\A"
   只匹配字符串开始。

"\b"
   匹配空字符串，但只在单词开始或结尾的位置。一个单词被定义为一个单词
   字符的序列。注意，通常 "\b" 定义为 "\w" 和 "\W" 字符之间，或者 "\w"
   和字符串开始/结尾的边界， 意思就是 "r'\bfoo\b'" 匹配 "'foo'",
   "'foo.'", "'(foo)'", "'bar foo baz'" 但不匹配 "'foobar'" 或者
   "'foo3'"。

   默认情况下，Unicode字母和数字是在Unicode样式中使用的，但是可以用
   "ASCII" 标记来更改。如果 "LOCALE" 标记被设置的话，词的边界是由当前
   语言区域设置决定的，"\b" 表示退格字符，以便与Python字符串文本兼容。

"\B"
   匹配空字符串，但 *不* 能在词的开头或者结尾。意思就是 "r'py\B'" 匹配
   "'python'", "'py3'", "'py2'", 但不匹配 "'py'", "'py.'", 或者
   "'py!'". "\B" 是 "\b" 的取非，所以Unicode样式的词语是由Unicode字母
   ，数字或下划线构成的，虽然可以用 "ASCII" 标志来改变。如果使用了
   "LOCALE" 标志，则词的边界由当前语言区域设置。

"\d"
   对于 Unicode (str) 样式：
      匹配任何Unicode十进制数（就是在Unicode字符目录[Nd]里的字符）。这
      包括了 "[0-9]" ，和很多其他的数字字符。如果设置了 "ASCII" 标志，
      就只匹配 "[0-9]" 。

   对于8位(bytes)样式：
      匹配任何十进制数，就是 "[0-9]"。

"\D"
   匹配任何非十进制数字的字符。就是 "\d" 取非。 如果设置了 "ASCII" 标
   志，就相当于 "[^0-9]" 。

"\s"
   对于 Unicode (str) 样式：
      匹配任何Unicode空白字符（包括 "[ \t\n\r\f\v]" ，还有很多其他字符
      ，比如不同语言排版规则约定的不换行空格）。如果 "ASCII" 被设置，
      就只匹配 "[ \t\n\r\f\v]" 。

   对于8位(bytes)样式：
      匹配ASCII中的空白字符，就是 "[ \t\n\r\f\v]" 。

"\S"
   匹配任何非空白字符。就是 "\s" 取非。如果设置了 "ASCII" 标志，就相当
   于 "[^ \t\n\r\f\v]" 。

"\w"
   对于 Unicode (str) 样式：
      匹配Unicode词语的字符，包含了可以构成词语的绝大部分字符，也包括
      数字和下划线。如果设置了 "ASCII" 标志，就只匹配 "[a-zA-Z0-9_]"
      。

   对于8位(bytes)样式：
      匹配ASCII字符中的数字和字母和下划线，就是 "[a-zA-Z0-9_]" 。如果
      设置了 "LOCALE" 标记，就匹配当前语言区域的数字和字母和下划线。

"\W"
   匹配任何不是单词字符的字符。 这与 "\w" 正相反。 如果使用了 "ASCII"
   旗标，这就等价于 "[^a-zA-Z0-9_]"。 如果使用了 "LOCALE" 旗标，则会匹
   配在当前区域设置中不是字母数字又不是下划线的字符。

"\Z"
   只匹配字符串尾。

绝大部分Python的标准转义字符也被正则表达式分析器支持。:

   \a      \b      \f      \n
   \N      \r      \t      \u
   \U      \v      \x      \\

（注意 "\b" 被用于表示词语的边界，它只在字符集合内表示退格，比如
"[\b]" 。）

"'\u'", "'\U'" 和 "'\N'" 转义序列只在 Unicode 模式中可被识别。 在
bytes 模式中它们会导致错误。 未知的 ASCII 字母转义序列保留在未来使用，
会被当作错误来处理。

八进制转义包含为一个有限形式。如果首位数字是 0， 或者有三个八进制数位
，那么就认为它是八进制转义。其他的情况，就看作是组引用。对于字符串文本
，八进制转义最多有三个数位长。

3.3 版更變: 增加了 "'\u'" 和 "'\U'" 转义序列。

3.6 版更變: 由 "'\'" 和一个ASCII字符组成的未知转义会被看成错误。

3.8 版更變: 添加了 "'\N{name}'" 转义序列。 与在字符串字面值中一样，它
扩展了命名 Unicode 字符 (例如 "'\N{EM DASH}'")。


模块内容
========

模块定义了几个函数，常量，和一个例外。有些函数是编译后的正则表达式方法
的简化版本（少了一些特性）。绝大部分重要的应用，总是会先将正则表达式编
译，之后在进行操作。

3.6 版更變: 标志常量现在是 "RegexFlag" 类的实例，这个类是
"enum.IntFlag" 的子类。

re.compile(pattern, flags=0)

   将正则表达式的样式编译为一个 正则表达式对象  （正则对象），可以用于
   匹配，通过这个对象的方法  "match()", "search()" 以及其他如下描述。

   这个表达式的行为可以通过指定 *标记* 的值来改变。值可以是以下任意变
   量，可以通过位的OR操作来结合（ "|" 操作符）。

   序列

      prog = re.compile(pattern)
      result = prog.match(string)

   等价于

      result = re.match(pattern, string)

   如果需要多次使用这个正则表达式的话，使用 "re.compile()" 和保存这个
   正则对象以便复用，可以让程序更加高效。

   備註: 通过 "re.compile()" 编译后的样式，和模块级的函数会被缓存，
     所以少 数的正则表达式使用无需考虑编译的问题。

re.A
re.ASCII

   让 "\w", "\W", "\b", "\B", "\d", "\D", "\s" 和 "\S" 只匹配ASCII，而
   不是Unicode。这只对Unicode样式有效，会被byte样式忽略。相当于前面语
   法中的内联标志 "(?a)" 。

   注意，为了保持向后兼容， "re.U" 标记依然存在（还有他的同义
   "re.UNICODE" 和嵌入形式 "(?u)" ) ， 但是这些在 Python 3 是冗余的，
   因为默认字符串已经是Unicode了（并且Unicode匹配不允许byte出现)。

re.DEBUG

   显示编译时的debug信息，没有内联标记。

re.I
re.IGNORECASE

   进行忽略大小写匹配；表达式如 "[A-Z]" 也会匹配小写字符。Unicode匹配
   （比如 "Ü" 匹配 "ü"）同样有用，除非设置了 "re.ASCII" 标记来禁用非
   ASCII匹配。当前语言区域不会改变这个标记，除非设置了 "re.LOCALE" 标
   记。这个相当于内联标记 "(?i)" 。

   注意，当设置了 "IGNORECASE" 标记，搜索Unicode样式 "[a-z]" 或
   "[A-Z]" 的结合时，它将会匹配52个ASCII字符和4个额外的非ASCII字符：
   'İ' (U+0130, 拉丁大写的 I 带个点在上面), 'ı' (U+0131, 拉丁小写没有
   点的 I ), 'ſ' (U+017F, 拉丁小写长 s) and 'K' (U+212A, 开尔文符号).
   如果使用 "ASCII" 标记，就只匹配 'a' 到 'z' 和 'A' 到 'Z' 。

re.L
re.LOCALE

   由当前语言区域决定 "\w", "\W", "\b", "\B" 和大小写敏感匹配。这个标
   记只能对byte样式有效。这个标记不推荐使用，因为语言区域机制很不可靠
   ，它一次只能处理一个 "习惯”，而且只对8位字节有效。Unicode匹配在
   Python 3 里默认启用，并可以处理不同语言。 这个对应内联标记 "(?L)"
   。

   3.6 版更變: "re.LOCALE" 只能用于byte样式，而且不能和 "re.ASCII" 一
   起用。

   3.7 版更變: 设置了 "re.LOCALE" 标记的编译正则对象不再在编译时依赖语
   言区域设置。语言区域设置只在匹配的时候影响其结果。

re.M
re.MULTILINE

   设置以后，样式字符 "'^'" 匹配字符串的开始，和每一行的开始（换行符后
   面紧跟的符号）；样式字符 "'$'" 匹配字符串尾，和每一行的结尾（换行符
   前面那个符号）。默认情况下，"’^’" 匹配字符串头，"'$'" 匹配字符串尾
   。对应内联标记 "(?m)" 。

re.S
re.DOTALL

   让 "'.'" 特殊字符匹配任何字符，包括换行符；如果没有这个标记，"'.'"
   就匹配 *除了* 换行符的其他任意字符。对应内联标记 "(?s)" 。

re.X
re.VERBOSE

   这个标记允许你编写更具可读性更友好的正则表达式。通过分段和添加注释
   。空白符号会被忽略，除非在一个字符集合当中或者由反斜杠转义，或者在
   "*?", "(?:" or "(?P<…>" 分组之内。当一个行内有 "#" 不在字符集和转义
   序列，那么它之后的所有字符都是注释。

   意思就是下面两个正则表达式等价地匹配一个十进制数字：

      a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                         \.    # the decimal point
                         \d *  # some fractional digits""", re.X)
      b = re.compile(r"\d+\.\d*")

   对应内联标记 "(?x)" 。

re.search(pattern, string, flags=0)

   扫描整个 *字符串* 找到匹配样式的第一个位置，并返回一个相应的 匹配对
   象。如果没有匹配，就返回一个 "None" ； 注意这和找到一个零长度匹配是
   不同的。

re.match(pattern, string, flags=0)

   如果 *string* 开始的0或者多个字符匹配到了正则表达式样式，就返回一个
   相应的 匹配对象 。 如果没有匹配，就返回 "None" ；注意它跟零长度匹配
   是不同的。

   注意即便是 "MULTILINE" 多行模式， "re.match()" 也只匹配字符串的开始
   位置，而不匹配每行开始。

   如果你想定位 *string* 的任何位置，使用 "search()" 来替代（也可参考
   search() vs. match() ）

re.fullmatch(pattern, string, flags=0)

   如果整个 *string* 匹配到正则表达式样式，就返回一个相应的 匹配对象
   。 否则就返回一个 "None" ；注意这跟零长度匹配是不同的。

   3.4 版新加入.

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

   用 *pattern* 分开  *string* 。 如果在 *pattern* 中捕获到括号，那么
   所有的组里的文字也会包含在列表里。如果 *maxsplit* 非零， 最多进行
   *maxsplit* 次分隔， 剩下的字符全部返回到列表的最后一个元素。

      >>> re.split(r'\W+', 'Words, words, words.')
      ['Words', 'words', 'words', '']
      >>> re.split(r'(\W+)', 'Words, words, words.')
      ['Words', ', ', 'words', ', ', 'words', '.', '']
      >>> re.split(r'\W+', 'Words, words, words.', 1)
      ['Words', 'words, words.']
      >>> re.split('[a-f]+', '0a3B9', flags=re.IGNORECASE)
      ['0', '3', '9']

   如果分隔符里有捕获组合，并且匹配到字符串的开始，那么结果将会以一个
   空字符串开始。对于结尾也是一样

      >>> re.split(r'(\W+)', '...words, words...')
      ['', '...', 'words', ', ', 'words', '...', '']

   这样的话，分隔组将会出现在结果列表中同样的位置。

   样式的空匹配将分开字符串，但只在不相临的状况生效。

   >>> re.split(r'\b', 'Words, words, words.')
   ['', 'Words', ', ', 'words', ', ', 'words', '.']
   >>> re.split(r'\W*', '...words...')
   ['', '', 'w', 'o', 'r', 'd', 's', '', '']
   >>> re.split(r'(\W*)', '...words...')
   ['', '...', '', '', 'w', '', 'o', '', 'r', '', 'd', '', 's', '...', '', '', '']

   3.1 版更變: 增加了可选标记参数。

   3.7 版更變: 增加了空字符串的样式分隔。

re.findall(pattern, string, flags=0)

   对 *string* 返回一个不重复的 *pattern* 的匹配列表， *string* 从左到
   右进行扫描，匹配按找到的顺序返回。如果样式里存在一到多个组，就返回
   一个组合列表；就是一个元组的列表（如果样式里有超过一个组合的话）。
   空匹配也会包含在结果里。

   3.7 版更變: 非空匹配现在可以在前一个空匹配之后出现了。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

   *pattern* 在 *string* 里所有的非重复匹配，返回为一个迭代器
   *iterator* 保存了  匹配对象 。 *string* 从左到右扫描，匹配按顺序排
   列。空匹配也包含在结果里。

   3.7 版更變: 非空匹配现在可以在前一个空匹配之后出现了。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

   返回通过使用 *repl* 替换在 *string* 最左边非重叠出现的 *pattern* 而
   获得的字符串。 如果样式没有找到，则不加改变地返回 *string*。 *repl*
   可以是字符串或函数；如为字符串，则其中任何反斜杠转义序列都会被处理
   。 也就是说，"\n" 会被转换为一个换行符，"\r" 会被转换为一个回车附，
   依此类推。 未知的 ASCII 字符转义序列保留在未来使用，会被当作错误来
   处理。 其他未知转义序列例如 "\&" 会保持原样。 向后引用像是 "\6" 会
   用样式中第 6 组所匹配到的子字符串来替换。 例如:

      >>> re.sub(r'def\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)\s*\(\s*\):',
      ...        r'static PyObject*\npy_\1(void)\n{',
      ...        'def myfunc():')
      'static PyObject*\npy_myfunc(void)\n{'

   如果 *repl* 是一个函数，那它会对每个非重复的 *pattern* 的情况调用。
   这个函数只能有一个 匹配对象 参数，并返回一个替换后的字符串。比如

      >>> def dashrepl(matchobj):
      ...     if matchobj.group(0) == '-': return ' '
      ...     else: return '-'
      >>> re.sub('-{1,2}', dashrepl, 'pro----gram-files')
      'pro--gram files'
      >>> re.sub(r'\sAND\s', ' & ', 'Baked Beans And Spam', flags=re.IGNORECASE)
      'Baked Beans & Spam'

   样式可以是一个字符串或者一个 样式对象 。

   可选参数 *count* 是要替换的最大次数；*count* 必须是非负整数。如果忽
   略这个参数，或者设置为0，所有的匹配都会被替换。空匹配只在不相临连续
   的情况被更替，所以  "sub('x*', '-', 'abxd')" 返回 "'-a-b--d-'" 。

   在字符串类型的 *repl* 参数里，如上所述的转义和向后引用中，
   "\g<name>" 会使用命名组合 "name"，（在  "(?P<name>…)" 语法中定义）
   "\g<number>" 会使用数字组；"\g<2>" 就是 "\2"，但它避免了二义性，如
   "\g<2>0"。 "\20" 就会被解释为组20，而不是组2后面跟随一个字符 "'0'"
   。向后引用 "\g<0>" 把 *pattern* 作为一整个组进行引用。

   3.1 版更變: 增加了可选标记参数。

   3.5 版更變: 不匹配的组合替换为空字符串。

   3.6 版更變: *pattern* 中的未知转义（由 "'\'" 和一个 ASCII 字符组成
   ）被视为错误。

   3.7 版更變: *repl* 中的未知转义（由 "'\'" 和一个 ASCII 字符组成）被
   视为错误。

   3.7 版更變: 样式中的空匹配相邻接时会被替换。

re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

   行为与 "sub()" 相同，但是返回一个元组 "(字符串, 替换次数)".

   3.1 版更變: 增加了可选标记参数。

   3.5 版更變: 不匹配的组合替换为空字符串。

re.escape(pattern)

   转义 *pattern* 中的特殊字符。如果你想对任意可能包含正则表达式元字符
   的文本字符串进行匹配，它就是有用的。比如

      >>> print(re.escape('http://www.python.org'))
      http://www\.python\.org

      >>> legal_chars = string.ascii_lowercase + string.digits + "!#$%&'*+-.^_`|~:"
      >>> print('[%s]+' % re.escape(legal_chars))
      [abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789!\#\$%\&'\*\+\-\.\^_`\|\~:]+

      >>> operators = ['+', '-', '*', '/', '**']
      >>> print('|'.join(map(re.escape, sorted(operators, reverse=True))))
      /|\-|\+|\*\*|\*

   这个函数不能被用于 "sub()" 和 "subn()" 的替换字符串，只有反斜杠应该
   被转义。 例如:

      >>> digits_re = r'\d+'
      >>> sample = '/usr/sbin/sendmail - 0 errors, 12 warnings'
      >>> print(re.sub(digits_re, digits_re.replace('\\', r'\\'), sample))
      /usr/sbin/sendmail - \d+ errors, \d+ warnings

   3.3 版更變: "'_'" 不再被转义。

   3.7 版更變: 只有在正则表达式中具有特殊含义的字符才会被转义。 因此，
   "'!'", "'"'", "'%'", ""'"", "','", "'/'", "':'", "';'", "'<'",
   "'='", "'>'", "'@'" 和 ""`"" 将不再会被转义。

re.purge()

   清除正则表达式缓存。

exception re.error(msg, pattern=None, pos=None)

   "raise" 一个例外。当传递到函数的字符串不是一个有效正则表达式的时候
   （比如，包含一个不匹配的括号）或者其他错误在编译时或匹配时产生。如
   果字符串不包含样式匹配，是不会被视为错误的。错误实例有以下附加属性
   ：

   msg

      未格式化的错误消息。

   pattern

      正则表达式样式。

   pos

      编译失败的 *pattern* 的位置索引（可以是 "None" ）。

   lineno

      对应 *pos* (可以是 "None") 的行号。

   colno

      对应 *pos* (可以是 "None") 的列号。

   3.5 版更變: 添加了附加属性。


正则表达式对象 （正则对象）
===========================

编译后的正则表达式对象支持一下方法和属性：

Pattern.search(string[, pos[, endpos]])

   扫描整个 *string* 寻找第一个匹配的位置， 并返回一个相应的 匹配对象
   。如果没有匹配，就返回 "None" ；注意它和零长度匹配是不同的。

   可选的第二个参数 *pos* 给出了字符串中开始搜索的位置索引；默认为 "0"
   ，它不完全等价于字符串切片； "'^'" 样式字符匹配字符串真正的开头，和
   换行符后面的第一个字符，但不会匹配索引规定开始的位置。

   可选参数 *endpos* 限定了字符串搜索的结束；它假定字符串长度到
   *endpos* ， 所以只有从 "pos" 到 "endpos - 1" 的字符会被匹配。如果
   *endpos* 小于 *pos*，就不会有匹配产生；另外，如果 *rx* 是一个编译后
   的正则对象， "rx.search(string, 0, 50)" 等价于
   "rx.search(string[:50], 0)"。

      >>> pattern = re.compile("d")
      >>> pattern.search("dog")     # Match at index 0
      <re.Match object; span=(0, 1), match='d'>
      >>> pattern.search("dog", 1)  # No match; search doesn't include the "d"

Pattern.match(string[, pos[, endpos]])

   如果 *string* 的 *开始位置* 能够找到这个正则样式的任意个匹配，就返
   回一个相应的 匹配对象。如果不匹配，就返回 "None" ；注意它与零长度匹
   配是不同的。

   可选参数 *pos* 和 *endpos* 与 "search()" 含义相同。

      >>> pattern = re.compile("o")
      >>> pattern.match("dog")      # No match as "o" is not at the start of "dog".
      >>> pattern.match("dog", 1)   # Match as "o" is the 2nd character of "dog".
      <re.Match object; span=(1, 2), match='o'>

   如果你想定位匹配在 *string* 中的位置，使用 "search()" 来替代（另参
   考  search() vs. match()）。

Pattern.fullmatch(string[, pos[, endpos]])

   如果整个 *string* 匹配这个正则表达式，就返回一个相应的 匹配对象 。
   否则就返回 "None" ； 注意跟零长度匹配是不同的。

   可选参数 *pos* 和 *endpos* 与 "search()" 含义相同。

      >>> pattern = re.compile("o[gh]")
      >>> pattern.fullmatch("dog")      # No match as "o" is not at the start of "dog".
      >>> pattern.fullmatch("ogre")     # No match as not the full string matches.
      >>> pattern.fullmatch("doggie", 1, 3)   # Matches within given limits.
      <re.Match object; span=(1, 3), match='og'>

   3.4 版新加入.

Pattern.split(string, maxsplit=0)

   等价于 "split()" 函数，使用了编译后的样式。

Pattern.findall(string[, pos[, endpos]])

   类似函数 "findall()" ， 使用了编译后样式，但也可以接收可选参数
   *pos* 和 *endpos* ，限制搜索范围，就像 "search()"。

Pattern.finditer(string[, pos[, endpos]])

   类似函数 "finiter()" ， 使用了编译后样式，但也可以接收可选参数
   *pos* 和 *endpos* ，限制搜索范围，就像 "search()"。

Pattern.sub(repl, string, count=0)

   等价于 "sub()" 函数，使用了编译后的样式。

Pattern.subn(repl, string, count=0)

   等价于 "subn()" 函数，使用了编译后的样式。

Pattern.flags

   正则匹配标记。这是可以传递给 "compile()" 的参数，任何 "(?…)" 内联标
   记，隐性标记比如 "UNICODE" 的结合。

Pattern.groups

   捕获组合的数量。

Pattern.groupindex

   映射由 "(?P<id>)" 定义的命名符号组合和数字组合的字典。如果没有符号
   组，那字典就是空的。

Pattern.pattern

   编译对象的原始样式字符串。

3.7 版更變: 添加 "copy.copy()" 和 "copy.deepcopy()" 函数的支持。编译后
的正则表达式对象被认为是原子性的。


匹配对象
========

匹配对象总是有一个布尔值 "True"。如果没有匹配的话 "match()" 和
"search()" 返回 "None" 所以你可以简单的用 "if" 语句来判断是否匹配

   match = re.search(pattern, string)
   if match:
       process(match)

匹配对象支持以下方法和属性：

Match.expand(template)

   对 *template* 进行反斜杠转义替换并且返回，就像 "sub()" 方法中一样。
   转义如同 "\n" 被转换成合适的字符，数字引用("\1", "\2")和命名组合
   ("\g<1>", "\g<name>") 替换为相应组合的内容。

   3.5 版更變: 不匹配的组合替换为空字符串。

Match.group([group1, ...])

   返回一个或者多个匹配的子组。如果只有一个参数，结果就是一个字符串，
   如果有多个参数，结果就是一个元组（每个参数对应一个项），如果没有参
   数，组1默认到0（整个匹配都被返回）。 如果一个组N 参数值为 0，相应的
   返回值就是整个匹配字符串；如果它是一个范围 [1..99]，结果就是相应的
   括号组字符串。如果一个组号是负数，或者大于样式中定义的组数，一个
   "IndexError" 索引错误就 "raise"。如果一个组包含在样式的一部分，并被
   匹配多次，就返回最后一个匹配。:

      >>> m = re.match(r"(\w+) (\w+)", "Isaac Newton, physicist")
      >>> m.group(0)       # The entire match
      'Isaac Newton'
      >>> m.group(1)       # The first parenthesized subgroup.
      'Isaac'
      >>> m.group(2)       # The second parenthesized subgroup.
      'Newton'
      >>> m.group(1, 2)    # Multiple arguments give us a tuple.
      ('Isaac', 'Newton')

   如果正则表达式使用了 "(?P<name>…)" 语法， *groupN* 参数就也可能是命
   名组合的名字。如果一个字符串参数在样式中未定义为组合名，一个
   "IndexError" 就 "raise"。

   一个相对复杂的例子

      >>> m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "Malcolm Reynolds")
      >>> m.group('first_name')
      'Malcolm'
      >>> m.group('last_name')
      'Reynolds'

   命名组合同样可以通过索引值引用

      >>> m.group(1)
      'Malcolm'
      >>> m.group(2)
      'Reynolds'

   如果一个组匹配成功多次，就只返回最后一个匹配

      >>> m = re.match(r"(..)+", "a1b2c3")  # Matches 3 times.
      >>> m.group(1)                        # Returns only the last match.
      'c3'

Match.__getitem__(g)

   这个等价于 "m.group(g)"。这允许更方便的引用一个匹配

      >>> m = re.match(r"(\w+) (\w+)", "Isaac Newton, physicist")
      >>> m[0]       # The entire match
      'Isaac Newton'
      >>> m[1]       # The first parenthesized subgroup.
      'Isaac'
      >>> m[2]       # The second parenthesized subgroup.
      'Newton'

   3.6 版新加入.

Match.groups(default=None)

   返回一个元组，包含所有匹配的子组，在样式中出现的从1到任意多的组合。
   *default* 参数用于不参与匹配的情况，默认为 "None"。

   例如

      >>> m = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")
      >>> m.groups()
      ('24', '1632')

   如果我们使小数点可选，那么不是所有的组都会参与到匹配当中。这些组合
   默认会返回一个 "None" ，除非指定了 *default* 参数。

      >>> m = re.match(r"(\d+)\.?(\d+)?", "24")
      >>> m.groups()      # Second group defaults to None.
      ('24', None)
      >>> m.groups('0')   # Now, the second group defaults to '0'.
      ('24', '0')

Match.groupdict(default=None)

   返回一个字典，包含了所有的 *命名* 子组。key就是组名。 *default* 参
   数用于不参与匹配的组合；默认为 "None"。 例如

      >>> m = re.match(r"(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)", "Malcolm Reynolds")
      >>> m.groupdict()
      {'first_name': 'Malcolm', 'last_name': 'Reynolds'}

Match.start([group])
Match.end([group])

   返回 *group* 匹配到的字串的开始和结束标号。*group* 默认为0（意思是
   整个匹配的子串）。如果  *group* 存在，但未产生匹配，就返回 "-1" 。
   对于一个匹配对象 *m*， 和一个未参与匹配的组 *g* ，组 *g* (等价于
   "m.group(g)")产生的匹配是

      m.string[m.start(g):m.end(g)]

   注意 "m.start(group)" 将会等于 "m.end(group)" ，如果 *group* 匹配一
   个空字符串的话。比如，在 "m = re.search('b(c?)', 'cba')" 之后，
   "m.start(0)" 为 1, "m.end(0)" 为 2, "m.start(1)" 和 "m.end(1)" 都是
   2, "m.start(2)" raise 一个 "IndexError" 例外。

   这个例子会从email地址中移除掉 *remove_this*

      >>> email = "tony@tiremove_thisger.net"
      >>> m = re.search("remove_this", email)
      >>> email[:m.start()] + email[m.end():]
      'tony@tiger.net'

Match.span([group])

   对于一个匹配 *m* ， 返回一个二元组 "(m.start(group), m.end(group))"
   。 注意如果 *group* 没有在这个匹配中，就返回 "(-1, -1)" 。*group*
   默认为0，就是整个匹配。

Match.pos

   *pos* 的值，会传递给 "search()" 或 "match()" 的方法 a 正则对象 。这
   个是正则引擎开始在字符串搜索一个匹配的索引位置。

Match.endpos

   *endpos* 的值，会传递给 "search()" 或 "match()" 的方法 a 正则对象
   。这个是正则引擎停止在字符串搜索一个匹配的索引位置。

Match.lastindex

   捕获组的最后一个匹配的整数索引值，或者 "None" 如果没有匹配产生的话
   。比如，对于字符串 "'ab'"，表达式 "(a)b", "((a)(b))", 和 "((ab))"
   将得到 "lastindex == 1" ， 而 "(a)(b)" 会得到 "lastindex == 2" 。

Match.lastgroup

   最后一个匹配的命名组名字，或者 "None" 如果没有产生匹配的话。

Match.re

   返回产生这个实例的 正则对象 ， 这个实例是由 正则对象的 "match()" 或
   "search()" 方法产生的。

Match.string

   传递到 "match()" 或 "search()" 的字符串。

3.7 版更變: 添加了对 "copy.copy()" 和 "copy.deepcopy()" 的支持。匹配对
象被看作是原子性的。


正则表达式例子
==============


检查对子
--------

在这个例子里，我们使用以下辅助函数来更好地显示匹配对象:

   def displaymatch(match):
       if match is None:
           return None
       return '<Match: %r, groups=%r>' % (match.group(), match.groups())

假设你在写一个扑克程序，一个玩家的一手牌为五个字符的串，每个字符表示一
张牌，"a" 就是 A, "k"  K， "q"  Q, "j" J, "t" 为 10, "2" 到 "9" 表示2
到 9。

要看给定的字符串是否有效，我们可以按照以下步骤

   >>> valid = re.compile(r"^[a2-9tjqk]{5}$")
   >>> displaymatch(valid.match("akt5q"))  # Valid.
   "<Match: 'akt5q', groups=()>"
   >>> displaymatch(valid.match("akt5e"))  # Invalid.
   >>> displaymatch(valid.match("akt"))    # Invalid.
   >>> displaymatch(valid.match("727ak"))  # Valid.
   "<Match: '727ak', groups=()>"

最后一手牌，""727ak"" ，包含了一个对子，或者两张同样数值的牌。要用正则
表达式匹配它，应该使用向后引用如下

   >>> pair = re.compile(r".*(.).*\1")
   >>> displaymatch(pair.match("717ak"))     # Pair of 7s.
   "<Match: '717', groups=('7',)>"
   >>> displaymatch(pair.match("718ak"))     # No pairs.
   >>> displaymatch(pair.match("354aa"))     # Pair of aces.
   "<Match: '354aa', groups=('a',)>"

要找出对子由什么牌组成，开发者可以按照下面的方式来使用匹配对象的
"group()" 方法:

   >>> pair = re.compile(r".*(.).*\1")
   >>> pair.match("717ak").group(1)
   '7'

   # Error because re.match() returns None, which doesn't have a group() method:
   >>> pair.match("718ak").group(1)
   Traceback (most recent call last):
     File "<pyshell#23>", line 1, in <module>
       re.match(r".*(.).*\1", "718ak").group(1)
   AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

   >>> pair.match("354aa").group(1)
   'a'


模拟 scanf()
------------

Python 目前没有一个类似c函数 "scanf()" 的替代品。正则表达式通常比
"scanf()" 格式字符串要更强大一些，但也带来更多复杂性。下面的表格提供了
"scanf()" 格式符和正则表达式大致相同的映射。

+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "scanf()" 格式符                 | 正则表达式                                    |
|==================================|===============================================|
| "%c"                             | "."                                           |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%5c"                            | ".{5}"                                        |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%d"                             | "[-+]?\d+"                                    |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%e", "%E", "%f", "%g"           | "[-+]?(\d+(\.\d*)?|\.\d+)([eE][-+]?\d+)?"     |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%i"                             | "[-+]?(0[xX][\dA-Fa-f]+|0[0-7]*|\d+)"         |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%o"                             | "[-+]?[0-7]+"                                 |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%s"                             | "\S+"                                         |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%u"                             | "\d+"                                         |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+
| "%x", "%X"                       | "[-+]?(0[xX])?[\dA-Fa-f]+"                    |
+----------------------------------+-----------------------------------------------+

从文件名和数字提取字符串

   /usr/sbin/sendmail - 0 errors, 4 warnings

你可以使用 "scanf()" 格式化

   %s - %d errors, %d warnings

等价的正则表达式是：

   (\S+) - (\d+) errors, (\d+) warnings


search() vs. match()
--------------------

Python 提供了两种不同的操作：基于 "re.match()" 检查字符串开头，或者
"re.search()" 检查字符串的任意位置（默认Perl中的行为）。

例如

   >>> re.match("c", "abcdef")    # No match
   >>> re.search("c", "abcdef")   # Match
   <re.Match object; span=(2, 3), match='c'>

在 "search()" 中，可以用 "'^'" 作为开始来限制匹配到字符串的首位

   >>> re.match("c", "abcdef")    # No match
   >>> re.search("^c", "abcdef")  # No match
   >>> re.search("^a", "abcdef")  # Match
   <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>

注意 "MULTILINE" 多行模式中函数 "match()" 只匹配字符串的开始，但使用
"search()" 和以 "'^'" 开始的正则表达式会匹配每行的开始

   >>> re.match('X', 'A\nB\nX', re.MULTILINE)  # No match
   >>> re.search('^X', 'A\nB\nX', re.MULTILINE)  # Match
   <re.Match object; span=(4, 5), match='X'>


建立一个电话本
--------------

"split()" 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易
读而且容易修改的数据结构，是很有用的，如下面的例子证明。

首先，这里是输入。 它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法

   >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street
   ...
   ... Ronald Heathmore: 892.345.3428 436 Finley Avenue
   ... Frank Burger: 925.541.7625 662 South Dogwood Way
   ...
   ...
   ... Heather Albrecht: 548.326.4584 919 Park Place"""

条目用一个或者多个换行符分开。现在我们将字符串转换为一个列表，每个非空
行都有一个条目:

   >>> entries = re.split("\n+", text)
   >>> entries
   ['Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street',
   'Ronald Heathmore: 892.345.3428 436 Finley Avenue',
   'Frank Burger: 925.541.7625 662 South Dogwood Way',
   'Heather Albrecht: 548.326.4584 919 Park Place']

最终，将每个条目分割为一个由名字、姓氏、电话号码和地址组成的列表。我们
为 "split()" 使用了 "maxsplit" 形参，因为地址中包含有被我们作为分割模
式的空格符:

   >>> [re.split(":? ", entry, 3) for entry in entries]
   [['Ross', 'McFluff', '834.345.1254', '155 Elm Street'],
   ['Ronald', 'Heathmore', '892.345.3428', '436 Finley Avenue'],
   ['Frank', 'Burger', '925.541.7625', '662 South Dogwood Way'],
   ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919 Park Place']]

":?" 样式匹配姓后面的冒号，因此它不出现在结果列表中。如果 "maxsplit"
设置为 "4" ，我们还可以从地址中获取到房间号:

   >>> [re.split(":? ", entry, 4) for entry in entries]
   [['Ross', 'McFluff', '834.345.1254', '155', 'Elm Street'],
   ['Ronald', 'Heathmore', '892.345.3428', '436', 'Finley Avenue'],
   ['Frank', 'Burger', '925.541.7625', '662', 'South Dogwood Way'],
   ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']]


文字整理
--------

"sub()" 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用
"sub()" 来整理文字，或者随机化每个字符的位置，除了首位和末尾字符

   >>> def repl(m):
   ...     inner_word = list(m.group(2))
   ...     random.shuffle(inner_word)
   ...     return m.group(1) + "".join(inner_word) + m.group(3)
   >>> text = "Professor Abdolmalek, please report your absences promptly."
   >>> re.sub(r"(\w)(\w+)(\w)", repl, text)
   'Poefsrosr Aealmlobdk, pslaee reorpt your abnseces plmrptoy.'
   >>> re.sub(r"(\w)(\w+)(\w)", repl, text)
   'Pofsroser Aodlambelk, plasee reoprt yuor asnebces potlmrpy.'


找到所有副词
------------

"findall()" 匹配样式 *所有* 的出现，不仅是像 "search()" 中的第一个匹配
。比如，如果一个作者希望找到文字中的所有副词，他可能会按照以下方法用
"findall()"

   >>> text = "He was carefully disguised but captured quickly by police."
   >>> re.findall(r"\w+ly", text)
   ['carefully', 'quickly']


找到所有副词和位置
------------------

如果需要匹配样式的更多信息， "finditer()" 可以起到作用，它提供了 匹配
对象 作为返回值，而不是字符串。继续上面的例子，如果一个作者希望找到所
有副词和它的位置，可以按照下面方法使用 "finditer()"

   >>> text = "He was carefully disguised but captured quickly by police."
   >>> for m in re.finditer(r"\w+ly", text):
   ...     print('%02d-%02d: %s' % (m.start(), m.end(), m.group(0)))
   07-16: carefully
   40-47: quickly


原始字符记法
------------

原始字符串记法 ("r"text"") 保持正则表达式正常。否则，每个正则式里的反
斜杠("'\'") 都必须前缀一个反斜杠来转义。比如，下面两行代码功能就是完全
一致的

   >>> re.match(r"\W(.)\1\W", " ff ")
   <re.Match object; span=(0, 4), match=' ff '>
   >>> re.match("\\W(.)\\1\\W", " ff ")
   <re.Match object; span=(0, 4), match=' ff '>

当需要匹配一个字符反斜杠，它必须在正则表达式中转义。在原始字符串记法，
就是 "r"\\""。否则就必须用 ""\\\\""，来表示同样的意思

   >>> re.match(r"\\", r"\\")
   <re.Match object; span=(0, 1), match='\\'>
   >>> re.match("\\\\", r"\\")
   <re.Match object; span=(0, 1), match='\\'>


写一个词法分析器
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一个 词法器或词法分析器 分析字符串，并分类成目录组。 这是写一个编译器
或解释器的第一步。

文字目录是由正则表达式指定的。这个技术是通过将这些样式合并为一个主正则
式，并且循环匹配来实现的

   import collections
   import re

   Token = collections.namedtuple('Token', ['type', 'value', 'line', 'column'])

   def tokenize(code):
       keywords = {'IF', 'THEN', 'ENDIF', 'FOR', 'NEXT', 'GOSUB', 'RETURN'}
       token_specification = [
           ('NUMBER',   r'\d+(\.\d*)?'),  # Integer or decimal number
           ('ASSIGN',   r':='),           # Assignment operator
           ('END',      r';'),            # Statement terminator
           ('ID',       r'[A-Za-z]+'),    # Identifiers
           ('OP',       r'[+\-*/]'),      # Arithmetic operators
           ('NEWLINE',  r'\n'),           # Line endings
           ('SKIP',     r'[ \t]+'),       # Skip over spaces and tabs
           ('MISMATCH', r'.'),            # Any other character
       ]
       tok_regex = '|'.join('(?P<%s>%s)' % pair for pair in token_specification)
       line_num = 1
       line_start = 0
       for mo in re.finditer(tok_regex, code):
           kind = mo.lastgroup
           value = mo.group()
           column = mo.start() - line_start
           if kind == 'NUMBER':
               value = float(value) if '.' in value else int(value)
           elif kind == 'ID' and value in keywords:
               kind = value
           elif kind == 'NEWLINE':
               line_start = mo.end()
               line_num += 1
               continue
           elif kind == 'SKIP':
               continue
           elif kind == 'MISMATCH':
               raise RuntimeError(f'{value!r} unexpected on line {line_num}')
           yield Token(kind, value, line_num, column)

   statements = '''
       IF quantity THEN
           total := total + price * quantity;
           tax := price * 0.05;
       ENDIF;
   '''

   for token in tokenize(statements):
       print(token)

这个词法器产生以下输出

   Token(type='IF', value='IF', line=2, column=4)
   Token(type='ID', value='quantity', line=2, column=7)
   Token(type='THEN', value='THEN', line=2, column=16)
   Token(type='ID', value='total', line=3, column=8)
   Token(type='ASSIGN', value=':=', line=3, column=14)
   Token(type='ID', value='total', line=3, column=17)
   Token(type='OP', value='+', line=3, column=23)
   Token(type='ID', value='price', line=3, column=25)
   Token(type='OP', value='*', line=3, column=31)
   Token(type='ID', value='quantity', line=3, column=33)
   Token(type='END', value=';', line=3, column=41)
   Token(type='ID', value='tax', line=4, column=8)
   Token(type='ASSIGN', value=':=', line=4, column=12)
   Token(type='ID', value='price', line=4, column=15)
   Token(type='OP', value='*', line=4, column=21)
   Token(type='NUMBER', value=0.05, line=4, column=23)
   Token(type='END', value=';', line=4, column=27)
   Token(type='ENDIF', value='ENDIF', line=5, column=4)
   Token(type='END', value=';', line=5, column=9)

[Frie09] Friedl, Jeffrey. Mastering Regular Expressions. 第三
         版, O’Reilly Media, 2009. 第三版不再使用Python, 但第一版提供
         了编 写正则表达式的良好细节。
