re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None。
re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
obj=re.compile(‘\d{2}‘)
re.match(‘com‘,‘Comwww.runcomoob‘,re.I).group())
print(obj.search(‘abc123eeee‘).group()) #12
print(obj.findall(‘abc123eeee‘)) #[‘12‘],重用了obj
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re模块中常用功能函数
1、compile()
编译正则表达式模式，返回一个对象的模式。（可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一点效率。）
格式：
re.compile(pattern,flags=0)
pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。常用的flags有：
| 标志 |
含义
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re.S(DOTALL)
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使.匹配包括换行在内的所有字符 |
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re.I（IGNORECASE）
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使匹配对大小写不敏感
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re.L（LOCALE）
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做本地化识别（locale-aware)匹配，法语等
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re.M(MULTILINE)
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多行匹配，影响^和$
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re.X(VERBOSE)
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该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解
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re.U
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根据Unicode字符集解析字符，这个标志影响\w,\W,\b,\B
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import re tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..." rr = re.compile(r‘\w*oo\w*‘) print(rr.findall(tt)) #查找所有包含‘oo‘的单词 执行结果如下： [‘good‘, ‘cool‘]
2、match()
决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配。//注：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符‘$‘
格式：
re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match(‘com‘,‘comwww.runcomoob‘).group()) print(re.match(‘com‘,‘Comwww.runcomoob‘,re.I).group()) 执行结果如下： com com
3、search()
格式：
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。
print(re.search(‘\dcom‘,‘www.4comrunoob.5com‘).group()) 执行结果如下： 4com
*注：match和search一旦匹配成功，就是一个match object对象，而match object对象有以下方法：
- group() 返回被 RE 匹配的字符串
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
- group() 返回re整体匹配的字符串，可以一次输入多个组号，对应组号匹配的字符串。
a. group（）返回re整体匹配的字符串，
b. group (n,m) 返回组号为n，m所匹配的字符串，如果组号不存在，则返回indexError异常
c.groups（）groups() 方法返回一个包含正则表达式中所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号，通常groups()不需要参数，返回一个元组，元组中的元就是正则表达式中定义的组。
import re
a = "123abc456"
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整体
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456
###group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。###
4、findall()
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
格式：
re.findall(pattern, string, flags=0)
p = re.compile(r‘\d+‘) print(p.findall(‘o1n2m3k4‘)) 执行结果如下： [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘]
import re tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..." rr = re.compile(r‘\w*oo\w*‘) print(rr.findall(tt)) print(re.findall(r‘(\w)*oo(\w)‘,tt))#()表示子表达式 执行结果如下： [‘good‘, ‘cool‘] [(‘g‘, ‘d‘), (‘c‘, ‘l‘)]
5、finditer()
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
格式：
re.finditer(pattern, string, flags=0)
iter = re.finditer(r‘\d+‘,‘12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...‘)
for i in iter:
print(i)
print(i.group())
print(i.span())
执行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match=‘12‘>
12
(0, 2)
<_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match=‘44‘>
44
(8, 10)
<_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match=‘11‘>
11
(24, 26)
<_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match=‘10‘>
10
(31, 33)
6、split()
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r‘\s+‘, text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
格式：
re.split(pattern, string[, maxsplit])
maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
print(re.split(‘\d+‘,‘one1two2three3four4five5‘)) 执行结果如下： [‘one‘, ‘two‘, ‘three‘, ‘four‘, ‘five‘, ‘‘]
7、sub()
使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
格式：
re.sub(pattern, repl, string, count)
import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." print(re.sub(r‘\s+‘, ‘-‘, text)) 执行结果如下： JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
其中第二个函数是替换后的字符串；本例中为‘-‘
第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。
re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。
如：re.sub(r‘\s‘, lambda m: ‘[‘ + m.group(0) + ‘]‘, text, 0)；将字符串中的空格‘ ‘替换为‘[ ]‘。
import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." print(re.sub(r‘\s+‘, lambda m:‘[‘+m.group(0)+‘]‘, text,0)) 执行结果如下： JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...
8、subn()
返回替换次数
格式：
subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
print(re.subn(‘[1-2]‘,‘A‘,‘123456abcdef‘))
print(re.sub("g.t","have",‘I get A, I got B ,I gut C‘))
print(re.subn("g.t","have",‘I get A, I got B ,I gut C‘))
执行结果如下：
(‘AA3456abcdef‘, 2)
I have A, I have B ,I have C
(‘I have A, I have B ,I have C‘, 3)
四、一些注意点
1、re.match与re.search与re.findall的区别：
re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None。
re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
a=re.search(‘[\d]‘,"abc33").group() print(a) p=re.match(‘[\d]‘,"abc33") print(p) b=re.findall(‘[\d]‘,"abc33") print(b) 执行结果： 3 None [‘3‘, ‘3‘]
2、贪婪匹配与非贪婪匹配
*?,+?,??,{m,n}? 前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加?号使其变成惰性匹配
a = re.findall(r"a(\d+?)",‘a23b‘) print(a) b = re.findall(r"a(\d+)",‘a23b‘) print(b) 执行结果： [‘2‘] [‘23‘]
a = re.match(‘<(.*)>‘,‘<H1>title<H1>‘).group() print(a) b = re.match(‘<(.*?)>‘,‘<H1>title<H1>‘).group() print(b) 执行结果： <H1>title<H1> <H1>
a = re.findall(r"a(\d+)b",‘a3333b‘) print(a) b = re.findall(r"a(\d+?)b",‘a3333b‘) print(b) 执行结果如下： [‘3333‘] [‘3333‘] ####################### 这里需要注意的是如果前后均有限定条件的时候，就不存在什么贪婪模式了，非匹配模式失效。
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