说明：之前提到正则表达式就头大，每次也都是看个开头就不看了，坚持不下去，这次终于完整地看完一次文档，加上之前多多少少看过的，对正则表达式算是有了整体的了解。这次笔记主要结合一培训班的课件，以Python的re模块为主。
简略笔记：
1，正则表达式（Regular Expression），正则表达式使⽤单个字符串来描述、匹配⼀系列匹配某个句法规则的字符串。简单说就是，这是一个规则，它体现为一个字符串，可以提取出符合规则的内容。
2，用途：筛选，查找，匹配。
3，学习方法：以我自己的经验来看，只是简单的看规则简直难受，还是觉得结合实例，一边练习一边记忆比较好，然后就是多练习练习可以达到很好的效果。
4，Python的正则表达式模块：Re，match⽅法进⾏匹配操作，group⽅法来提取数据
字符：
例子：
import re
ret = re.match('.', 'a')
ret.group() # 'a'
ret = re.match(".","b")
ret.group() # 'b'
ret = re.match(".","M")
ret.group() # 'M'
# 如果hello的⾸字符⼩写，那么正则表达式需要⼩写的h
ret = re.match("h","hello Python")
ret.group() # 'h'
# 如果hello的⾸字符⼤写，那么正则表达式需要⼤写的H
ret = re.match("H","Hello Python")
ret.group() # 'H'
# ⼤⼩写h都可以的情况
ret = re.match("[hH]","hello Python")
ret.group() # 'h'
ret = re.match("[hH]","Hello Python")
ret.group() # 'H'
# 匹配0到9第⼀种写法
ret = re.match("[0123456789]","7Hello Python")
ret.group() # '7'
# 匹配0到9第⼆种写法
ret = re.match("[0-9]","7Hello Python")
ret.group() # '7'
# 普通的匹配⽅式
ret = re.match("S1季中赛","S1季中赛冠军")
print ret.group() # S1季中赛
ret = re.match("S2季中赛","S2季中赛冠军")
print ret.group() # S2季中赛
ret = re.match("S3季中赛","S3季中赛冠军")
print ret.group() # S3季中赛
# 使⽤\d进⾏匹配
ret = re.match("S1季中赛","S1季中赛冠军")
print ret.group() # S1季中赛
原始字符串：
正则表达式⾥使⽤"\"作为转义字符，假如你需要匹配⽂本中的字符"\"，那么使⽤编程语⾔表示的正则表达式⾥将需要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，转换成两个反斜杠后再在正则表达式⾥转义成⼀个反斜杠。Python中字符串前面加上r表示原生字符串可以改善这个问题。
例子：
import re
ret = re.match("c:\\\\", "c:\\a\\b\\c").group()
print(ret) # 'c:\\'
ret = re.match(r"c:\\a", "c:\\a\\b\\c").group()
print(ret) # 'c:\a'
# 使用原生字符串
ret = re.match(r"c:\\a", "c:\\a\\b\\c").group()
print(ret) # 'c:\a'
数量：
例子：
import re
ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef")
ret.group() # 'Aabcdef'
ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w_]*","name1")
ret.group() # 'name1'
ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w_]*","_name")
ret.group() # '_name'
ret = re.match("[1-9]?[0-9]","33")
ret.group() # '33'
ret = re.match("[1-9]?[0-9]","09")
ret.group() # '0'
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678")
ret.group() # '12a3g4'
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1abcde23s34455ff66")
ret.group() # '1abcde23s34455ff66'
边界：
例子：
import re
ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com$", "[email protected]").group()
print(ret) # '[email protected]'
ret = re.match(r".*\bver\b", "ab cde fgh").group()
print(ret) # 'ab cde'
匹配分组：
例子：
import ret
ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "[email protected]")
ret.group()
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "[email protected]")
ret.group()
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "[email protected]")
ret.group()
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "[email protected]")
ret.group()
# "[email protected]"
# "[email protected]"
# "[email protected]"
# AttributeError
# 通过引⽤分组中匹配到的数据即可，但是要注意是元字符串，即类似 r""这种格式
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>mm</html>")
ret.group()
# 因为2对<>中的数据不⼀致，所以没有匹配出来
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>mm</htmlbalabala>")
ret.group()
# "<html>mm</html>"
# AttributeError
ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.python.org</h1></html>")
ret.group()
ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.python.org</h2></html>")
ret.group()
# "<html><h1>www.python.org</h1></html>"
# AttributeError
贪婪和非贪婪:
Python⾥数量词默认是贪婪的（在少数语⾔⾥也可能是默认⾮贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；⾮贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后⾯加上？，使贪婪变成⾮贪婪。