Python 的 re 模块（Regular Expression 正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。
在文本解析、复杂字符串分析和信息提取时是一个非常有用的工具，下面总结了 re 模块的常用方法。
一. 预定义字符
\d 匹配所有的十进制数字 0-9
\D 匹配所有的非数字，包含下划线
\s 匹配所有空白字符（空格、TAB等）
\S 匹配所有非空白字符，包含下划线
\w 匹配所有字母、汉字、数字 a-z A-Z 0-9
\W 匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线
二. 特殊字符
$：匹配一行的结尾（必须放在正则表达式最后面）
^：匹配一行的开头（必须放在正则表达式最前面）
*：前面的字符可以出现0次或多次（0~无限）（贪婪匹配）
+：前面的字符可以出现1次或多次（1~无限）（贪婪匹配）
？：变"贪婪模式"为"勉强模式"，前面的字符可以出现0次或1次（非贪婪匹配）
备注：符号.* 贪婪，符号.*? 非贪婪
.：匹配除了换行符"\n"之外的任意单个字符
|：两项都进行匹配
[ ]：代表一个集合，有如下三种情况
[abc]：能匹配其中的单个字符
[a-z0-9]：能匹配指定范围的字符，可取反（在最前面加入^）
[2-9] [1-3]：能够做组合匹配
{ }：用于标记前面的字符出现的频率，有如下情况：
{n，m}：代表前面字符最少出现n次，最多出现m次
{n，}：代表前面字符最少出现n次，最多不受限制
{，m}：代表前面字符最多出现n次，最少不受限制
{n}：前面的字符必须出现n次
三. 反斜杠说明
字符串中有反斜杠的，需要对反斜杠做转义
四. 分组
()：分组字符，可以为匹配到的内容分组，快速获取到分组中的数据 在正则里面 "()" 代表的是分组的意思，一个括号代表一个分组，你只能匹配到 "()" 中的内容。
group：用于查看指定分组匹配到的内容
groups：返回一个元组，组内为所有匹配到的内容
groupdict：返回一个字典，包含分组的键值对，需要为分组命名
五. 常用方法
match：在目标文本的开头进行匹配
search：在整个目标文本中进行匹配
findall：扫描整个目标文本，返回所有与规则匹配的子串组成的列表，如果没有匹配的返回空列表
split
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
split(string[, maxsplit=0])
作用：可以将字符串匹配正则表达式的部分割开并返回一个列表
六. 正则表达式函数里面的flags参数说明
flags定义包括：
re.I：忽略大小写
re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
re.M：多行模式
re.S：’.’并且包括换行符在内的任意字符（注意：’.’不包括换行符）
re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
在 Python 中使用正则表达式之前，先使用以下命令导入 re 模块
import re
示例1：具体使用说明
例如：
‘(\d)(a)\1’ 表示：匹配第一是数字，第二是字符a，第三 \1 必须匹配第一个一样的数字重复一次，也就是被引用一次。
如 “9a9” 被匹配，但 “9a8” 不会被匹配，因为第三位的 \1 必须是 9 才可以。
‘(\d)(a)\2’ 表示：匹配第一个是一个数字，第二个是a，第三个 \2 必须是第二组（）中匹配一样的。
如 “8aa” 被匹配，但 “8ab”，“7a7” 不会被匹配，第三位必须是第二组字符的复制版，也是就引用第二组正则的匹配内容。
print(re.match(r'(\w{3}).',"abceeeabc456abc789").group())
print(re.match(r'(\w{3}).*',"abceeeabc456abc789").group())#*贪婪匹配
print(re.match(r'(\w{3}).*?',"abceeeabc456abc789").group())#?非贪婪匹配
print(re.search(r'(\d{3})',"abceeeabc456abc789").group())
print(re.search(r'(\w{3})(\d+)(\1)',"abceeeabc456abc789abc").groups())
print(re.search(r'(\w{3})(\d+)(\1)',"abceeeabc456abc789abc").group(1))
print(re.search(r'(\w{3})(\d+)(\1)',"abceeeabc456abc789abc").group(2))
print(re.search(r'(\w{3})(\d+)(\1)',"abceeeabc456abc789abc").group(3))
print(re.search(r'(\w{3})(\d+)(\2)',"abceeeabcs456456abc456789abc").groups())
print(re.search(r'(\w{3})(\d+)(\2)',"abceeeabcs456456abc456789abc").group(1))
print(re.search(r'(\w{3}).*?(\1)',"abceeeabc456abc789abc").group(1))
print(re.search(r'(\w{3}).*?(\1)',"abceeeabc456abc789abc").group(2))
print(re.search(r'(\w{3})(.*?)(\2)',"abceeeabc456abc789").group())
print(re.search(r'(\w{3}).*?(\1)',"abceeeabc456abc789").group(1,2))
print(re.findall(r'\d+','one11two22three33four44'))
print(re.split(r'\W+','192.168.1.1')) #\W匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线，然后处理完成返回一个列表
print(re.split(r'(\W+)','192.168.1.1')) #加了括号后做了分组的处理，.号也被分割了
print(re.split(r'(\W+)','192.168.1.1',1)) #加了一个1这个参数后，表示最大分割深度为1
str1 = '''goodjobisgood:
testisgood
welldone
'''
res1 = re.findall(r'good(.*?)done',str1)
如果不使用re.S参数，则只在每一行内进行匹配，如果一行没有，就换下一行重新开始，不会跨行。
而使用re.S参数以后，正则表达式会将这个字符串作为一个整体，将“\n”当做一个普通的字符加入到这个字符串中，在整体中进行匹配。
res2 = re.findall(r'good(.*?)done',str1,re.S)
print(res1)
print(res2)
示例2：网页信息匹配
str1 = '<p>this is a herf<a href="www.baidu.com">goodjob</a></p>'
find = re.search('<a href="(.+)">(\w+)</a>', str1)
find = re.search('<a href="(?P<url>.+)">(?P<name>\w+)</a>', str1)
print(find.groups())
print(find.group(1))
print(find.group(2))
print(find.groupdict())
示例3：日期匹配
date1=input("请输入年月日:")
result1=re.match(r'^(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2})$',date1)
print(result1.group())
示例4：邮箱正则匹配
re_email = r'^[a-zA-Z0-9_]{0,20}@(163|162|Gmail|yahoo)\.com'
email_address = input('请输入邮箱')
res = re.search(re_email, email_address)
print(res)
print(email_address)
print(type(res))
print(res.group())
示例5：手机号匹配
phone=input("请输入手机号:")
result2=re.match(r'1[35678]\d{9}',phone)
print(result2.group())
欢迎关注: 无量测试之道公众号，回复: 领取资源
Python+Unittest框架API自动化、
Python+Unittest框架API自动化、
Python+Pytest框架API自动化、
Python+Pandas+Pyecharts大数据分析、
Python+Selenium框架Web的UI自动化、
Python+Appium框架APP的UI自动化、
Python编程学习资源干货、
Vue前端组件化框架开发、
资源和代码 免费送啦~
包含：数据分析、大数据、机器学习、测试开发、API接口自动化、测试运维、UI自动化、性能测试、代码检测、编程技术等。
微信搜索公众号: 无量测试之道，添加关注，让我们一起共同成长 !