Python 中使用re模块处理正则表达式，正则表达式主要用来处理文本中的查找，匹配，替换，分割等问题；我们先来看一个问题，切入正则表达式。
问题：
匹配字符串，最少以3个数字开头。使用Python代码如何实现？
检查条件：
1>字符串长度判断；
2>判断前三个字符是否是数字；
这样实现起来有点啰嗦，我们可以使用正则表达式，先来看正则表达式基本语法。
1 正则表达式基本语法
. 匹配任意字符（不包括换行符）
^ 匹配开始位置，多行模式下匹配每一行的开始
$ 匹配结束位置，多行模式下匹配每一行的结束
* 匹配前一个元字符0到多次
+ 匹配前一个元字符1到多次
? 匹配前一个元字符0到1次
{m,n} 匹配前一个元字符m到n次
\ 转义字符，例如\.只能匹配.
[] 字符集，一个字符的集合，可匹配其中任意一个字符
\d 匹配一个数字， 相当于 [0-9]
\D 匹配非数字,相当于 [^0-9]
\s 匹配任意空白字符， 相当于 [ \t\n\r\f\v]
\S 匹配非空白字符，相当于 [^ \t\n\r\f\v]
\w 匹配数字、字母、下划线中任意一个字符， 相当于 [a-zA-Z0-9_]
\W 匹配非数字、字母、下划线中的任意字符，相当于 [^a-zA-Z0-9_]
| 逻辑表达式 或 ，比如 a|b 代表可匹配 a 或者 b
(...) 分组给一坨这个玩意，怎么用，都需要记住吗？
如果能记住就记住，如果很久不使用，就忘记吧；
等使用的时候直接查资料，理解能使用即可。
下面我们结合re模块，看正则表达式如何使用。
2 re.compile方法；
Python中正则表达式执行过程：根据表达式编译生成Pattern对象，然后进行相关处理；
如果高频率使用一个固定的正则表达式，我们可以提前生成Pattern对象，提高效率。
compile方法：
import re
re.compile(pattern, flags=0) #pattern为正则表达式参数：
pattern：正则表达式，是指为字符串；为了防止转义推荐使用原字符串（r‘xxx‘）；
flags：编译标志位，修改正则表达式的匹配方式，例如：大小写区分，换行处理等；
例子：匹配任意一个数字开头字符串：
import re
pobj = re.compile(r‘\d‘)
type(pobj)输出结果：re.Pattern对象；
问题：如何来匹配呢？
3 re.match方法
re.match方法：从起始位置开始匹配，返回None或者re.Match对象；
#re模块match方法，参数：pattern：正则表达式，string：处理字符串
re.match(pattern, string, flags=0)
#re.Pattern对象中match方法，参数：string：处理字符串
re.Pattern.match(string, pos=0, endpos=...)练习：匹配一个数字开头字符串：
import re
ma = re.match(r‘\d‘, ‘123‘)
print(ma)输出结果：
<re.Match object; span=(0, 1), match=‘1‘>match方法匹配过程：生成Pattern对象，然后进行匹配；
如何获取匹配结果？来看Match对象相关方法。
| 方法 | 说明 | |
|---|---|---|
| ma.end(group=0, /) | 返回指定分组的结束位置 | |
| ma.start(group=0, /) | 返回指定分组的开始位置 | |
| ma.span(group=0, /) | 返回指定分组开始与结束位置 | |
| ma.group([group1, ...]) | 返回字符串或者元组 | |
| ma.groups(default=None) | 返回所有分组信息 | |
| groupdict([default=None]) | 根据key获取分组信息 |
实际操作下，理解起来就容易了：
import re
import re
#正则表达式：匹配内容：数字+a~z+数字，并且进行分组
ma = re.match(r‘(\d)\w*(\d)‘, ‘1c3‘)
#匹配结果：‘1c3‘
print(‘group():‘, ma.group())
#获取指定分组：1
print(‘group(1):‘, ma.group(1))
#获取多个分组：(‘1‘, ‘3‘)
print(‘group(1,2):‘, ma.group(1,2))
#获取所有分组：(‘1‘, ‘3‘)
print(‘groups():‘, ma.groups())
#获取匹配结果索引：(0, 3)
print(‘span():‘, ma.span())
#获取指定分组索引：(0, 1)
print(‘span(1):‘,ma.span(1))输出结果：
group(): 1c3
group(1): 1
group(1,2): (‘1‘, ‘3‘)
groups(): (‘1‘, ‘3‘)
span(): (0, 3)
span(1): (0, 1)match方法只能用于从头匹配，如何在整个字符串中查找？
使用search方法。
4：re.search方法
search方法用于在字符串中查找，返回Match对象或者None；
search(pattern, string, flags=0)；参数与match类似。练习：查找第一次出现的数字组成的字串，例如：
在字符串：‘pay:2000 date:2019-03-04‘，找到支付价格：2000；
分析：
1>支付前固定值：‘pay:‘
2>支付金额：数字字符串
对应正则表达式逻辑：‘pay:‘+匹配数字直到非数字字符；具体实现：
s = ‘pay:2000 date:2019-03-04‘
#\d+：匹配数字一次或者多次
ma = re.search(r‘pay:\d+‘, s)
print(ma)输出结果：
<re.Match object; span=(0, 8), match=‘pay:2000‘>如何获取2000这个值？增加一个分组，代码实现：
s = ‘pay:2000 date:2019-03-04‘
#\d+：匹配数字一次或者多次，使用分组
ma = re.search(r‘pay:(\d+)‘, s)
print(ma)
#获取分组1对应值
print(ma.group(1))输出结果：
<re.Match object; span=(0, 8), match=‘pay:2000‘>
20005 re.findall/finditer方法
re.findall：在字符串中根据正则表达式查找所有匹配，返回查找结果组成列表；
re.finditer与findall功能相同，返回自迭代器；
re.findall(pattern, string, flags=0) 练习：查找字符串中所有数字字符串，
例如：‘pay:2000 date:2019-03-04‘ 查找数字结果：[‘2000‘, ‘2019‘, ‘03‘, ‘04‘]
实现如下：
import re
s = ‘pay:2000 date:2019-03-04‘
result = re.findall(r‘\d+‘, s)
print(result)结果为列表：[‘2000‘, ‘2019‘, ‘03‘, ‘04‘]；
6 re.split方法
re.split：字符串中根据正则表达式查找匹配字符串，然后进行切分，返回字串列表；
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
#maxsplit：切分次数，默认所有匹配都切分练习：
info = ‘system:linux, cpu:x64 memory 8G‘
整理格式：
dinfo = {‘system‘:‘linux‘, ‘cpu‘:‘x64‘, ‘memory‘:‘8G‘}分析：
1>对info使用非字母，数字进行切分；
2>切分后将其整理成字典；
第一步切分：
info = ‘system:linux, cpu:x64 memory 8G‘
#正则表达式：\W+，匹配1个或多个
s = re.split(r‘\W+‘,info)
print(s)切分结果：[‘system‘, ‘linux‘, ‘cpu‘, ‘x64‘, ‘memory‘, ‘8G‘]；
第二步整理字典：
info = ‘system:linux, cpu:x64 memory 8G‘
s = re.split(r‘\W+‘,info)
dinfo = {}
for index in range(0, len(s), 2):
dinfo[s[index]] = s[index+1]
print(dinfo)输出结果：{‘system‘: ‘linux‘, ‘cpu‘: ‘x64‘, ‘memory‘: ‘8G‘}
7 re.sub与re.subn
re.sub与re.subn实现的字符串替换功能；
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)re.sub方法根据正则表达式将匹配子串替换成设置值并返回新字符串；参数如下：
| 主要参数 | 说明 |
|---|---|
| pattern | 正则表达式 |
| repl | 替换内容，可以是字符串或者函数 |
| string | 处理字符串 |
| count | 替换数量 |
re.subn与re.sub类似，返回替换数量与新字符串；
练习：
s = "user:sun,pwd:222222"，将密码：222222 替换为：******；可以直接使用字符串替换方法：
s.replace(‘222222‘, ‘******‘)
#结果：‘user:sun,pwd:******‘如果密码为不一样数字如何替换？例如：
s = "user:sun,pwd:234567"使用re.sub方法：
#将pwd:xxxx替换成******
re.sub(r‘pwd:(\d+)‘, "******", s)
#结果：‘user:sun,******‘问题：pwd:去哪里了？如何处理？使用分组。
#pattern使用两个分组
#repl为原字符串，\1代表第一个分组内容，
re.sub(r‘(pwd:)(\d+)‘, r"\1******", s)替换结果：
‘user:sun,pwd:******‘大家可以理解下这个题目。
新的问题来了，一组考试成绩：
s = ‘math:90, chinese:90, english:50‘大于等于60，替换成Pass，否则替换成Faild；推荐使用正则。
我们可以使用函数功能，先来看匹配分数，将其替换为空字符串；
re.sub(r‘\d+‘, ‘‘, s)结果：‘math:, chinese:, english:‘；
我们将repl替换成函数，函数有一个参数，返回值为空字符串；
def func(arg):
print(arg)
return ‘‘
re.sub(r‘\d+‘, func, s)输出结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(5, 7), match=‘90‘>
<_sre.SRE_Match object; span=(17, 19), match=‘90‘>
<_sre.SRE_Match object; span=(29, 31), match=‘50‘>
‘math:, chinese:, english:‘可以看到func中参数为每个匹配的match对象，我们可以获取这个值，并对其处理。
def func(arg):
#获取分数
score = int(arg.group())
#重置返回结果
if score <60:
return ‘Faild‘
return ‘Pass‘
re.sub(r‘\d+‘, func, s)输出结果：
‘math:Pass, chinese:Pass, english:Faild‘以上这些就是re模块常用使用方法及正则表达式基本语法，后面文章我们在介绍正则表达式更高级使用。
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