# `re` --- 正则表达式操作

源代码: Lib/re.py

本模块提供了与 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，不能用字节串模式匹配 Unicode 字符串，反之亦然；同理，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。

正则表达式用反斜杠字符 (`'\'`) 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，现在会触发 `DeprecationWarning`，但以后会改为 `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 代码中通常都使用原始字符串表示法。

绝大多数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，还提供了更多功能和更全面的 Unicode 支持。

## 正则表达式语法

正则表达式（或 RE）指定了一组与之匹配的字符串；模块内的函数可以检查某个字符串是否与给定的正则表达式匹配（或者正则表达式是否匹配到字符串，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，则 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。更多正则表达式理论和实现，详见 the Friedl book [Frie09] ，或者其他构建编译器的书籍。

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。

特殊字符有：

`.`

  (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。

`$`

  匹配字符串尾或者在字符串尾的换行符的前一个字符，在 `MULTILINE` 模式下也会匹配换行符之前的文本。 `foo` 匹配 'foo' 和 'foobar'，但正则表达式 `foo$` 只匹配 'foo'。 更有趣的是，在 `'foo1\nfoo2\n'` 中搜索 `foo.$`，通常匹配 'foo2'，但在 `MULTILINE` 模式下可以匹配到 'foo1'；在 `'foo\n'` 中搜索 `$` 会找到两个（空的）匹配：一个在换行符之前，一个在字符串的末尾。

`*`

  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 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`

  匹配非单词字符的字符。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，则会匹配当前区域中既非字母数字也非下划线的字符。

`\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，和一个异常。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）。重要的应用程序大多会在使用前先编译正则表达式。

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。

  样式的空匹配仅在与前一个空匹配不相邻时才会拆分字符串。

      >>> 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)

  返回 pattern 在 string 中的所有非重叠匹配，以字符串列表或字符串元组列表的形式。对 string 的扫描从左至右，匹配结果按照找到的顺序返回。 空匹配也包括在结果中。

  返回结果取决于模式中捕获组的数量。如果没有组，返回与整个模式匹配的字符串列表。如果有且仅有一个组，返回与该组匹配的字符串列表。如果有多个组，返回与这些组匹配的字符串元组列表。非捕获组不影响结果。

      >>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
      ['foot', 'fell', 'fastest']
      >>> re.findall(r'(\w+)=(\d+)', 'set width=20 and height=10')
      [('width', '20'), ('height', '10')]

  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符，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。如果省略这个参数或设为 0，所有的匹配都会被替换。 样式的空匹配仅在与前一个空匹配不相邻时才会被替换，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('https://www.python.org'))
      https://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`()

  清除正则表达式的缓存。

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

  当传递给函数的正则表达式不合法（比如括号不匹配），或者在编译或匹配过程中出现其他错误时，会引发异常。所给字符串不匹配所给模式不会引发异常。异常实例有以下附加属性：

  `msg`

    未格式化的错误消息。

  `pattern`

    正则表达式的模式串。

  `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: 增加了额外的属性。

## 正则表达式对象 （正则对象）

编译后的正则表达式对象支持以下方法和属性：

`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 `finditer()` ， 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`

  捕获到的模式串中组的数量。

`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，就引发一个 `IndexError` 异常。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，就引发一个 `IndexError` 异常。

  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)` 引发一个 `IndexError` 异常。

  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'>

### 制作一个电话本

`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.'

### 查找所有副词

`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\b", text)
    ['carefully', 'quickly']

### 查找所有的副词及其位置

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\b", text):
    ...     print('%02d-%02d: %s' % (m.start(), m.end(), m.group(0)))
    07-16: carefully
    40-47: quickly

### 原始字符串标记

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

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

    from typing import NamedTuple
    import re

    class Token(NamedTuple):
        type: str
        value: str
        line: int
        column: int

    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)

该词法器产生以下的输出

    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. 3rd ed., O'Reilly Media, 2009. 该书的第三版不再包含 Python，但第一版极详细地覆盖了正则表达式模式串的编写。