可能我们了解正则表达式，很容易想到改用什么符号来匹配自己需要的数据（类似\d \w \s .* .......），但是我们今天不讲解这一方面的用法和规则，大家都明白，也很容易搜索到这一块的内容，接下来我们来看一下正则的几种匹配方法以及之间的区别。
re.match()函数
定义：re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。
参数说明：
参数 | 描述 |
pattern | 匹配的正则表达式 |
string | 要匹配的字符串。 |
flags | 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志 |
注意的是匹配到以后返回的是一个对象，否则是None
我们可以使用group(num)或者groups()匹配对象函数来获取匹配表达式。
匹配对象方法 | 描述 |
group(num=0) | 匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。 |
groups() | 返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。 |
实例解释：
import re
print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配
print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 不在起始位置匹配
#运行结果：
(0, 3)
Nonespan是匹配到的对象里面的一个函数，返回的是位置信息，前闭后开。
group(),groups()函数的用法如下：
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj = re.match(r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M | re.I)
if matchObj:
print("matchObj.group() : ", matchObj.group())
print("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))
print("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))
print("matchObj.groups():",matchObj.groups())
else:
print("No match!!")
#执行结果：
matchObj.group() : Cats are smarter than dogs
matchObj.group(1) : Cats
matchObj.group(2) : smarter
matchObj.groups(): ('Cats', 'smarter')总结：特点就是从字符串的其实位置开始匹配。
re.search()方法
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
re.search(pattern, string, flags=0)参数 | 描述 |
pattern | 匹配的正则表达式 |
string | 要匹配的字符串。 |
flags | 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。 |
匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。
我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
匹配对象方法 | 描述 |
group(num=0) | 匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。 |
groups() | 返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。 |
返回的同样是一个匹配对象，没有匹配到就返回None，匹配对象方法的使用和match是一样的。这里不做多余的实例展示。
总结一下：search函数会扫描整个字符串，但是只会返回第一个匹配成功的，不管位置在哪，只要能匹配成功就能返回匹配对象。
re.sub()函数，检索和替换
语法：
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)参数：
- pattern : 正则中的模式字符串。
- repl : 替换的字符串，也可为一个函数。
- string : 要被查找替换的原始字符串。
- count : 模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配。
替换函数我在另一篇博客里单独讲过了，这里不做多余讲解，就看一下repl参数（是一个函数时）的应用。
实例：
import re
# 将匹配的数字乘以 2
def double(matched):
value = int(matched.group('value'))
return str(value * 2)
s = 'A23G4HFD567'
print(re.sub('(?P<value>\d+)', double, s))
#执行结果：
A46G8HFD1134re.compile()函数
compile函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供match和search这两个函数使用，语法格式为：
re.compile(pattern[, flags])参数：
- pattern : 一个字符串形式的正则表达式
- flags : 可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等，具体参数为：
- 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 即为 . 并且包括换行符在内的任意字符（. 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
- re.X 为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释
实例：
>>>import re
>>> pattern = re.compile(r'\d+') # 用于匹配至少一个数字
>>> m = pattern.match('one12twothree34four') # 查找头部，没有匹配
>>> print m
None
>>> m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配，没有匹配
>>> print m
None
>>> m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配
>>> print m # 返回一个 Match 对象
<_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0>
>>> m.group(0) # 可省略 0
'12'
>>> m.start(0) # 可省略 0
3
>>> m.end(0) # 可省略 0
5
>>> m.span(0) # 可省略 0
(3, 5)findall()函数
在字符串种找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。
注意：match和search是匹配一次，findall是匹配所有。
语法格式：
findall(string[, pos[, endpos]])参数：
- string : 待匹配的字符串。
- pos : 可选参数，指定字符串的起始位置，默认为 0。
- endpos : 可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。
实例：
pattern = re.compile(r'\d+') # 查找数字
result1 = pattern.findall('runoob 123 google 456')
result2 = pattern.findall('run88oob123google456', 0, 10)
print(result1)
print(result2)
#输出结果
['123', '456']
['88', '12']re.finditer函数
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回()迭代器的方便之处大家应该懂得。
re.finditer(pattern, string, flags=0)参数：
参数 | 描述 |
pattern | 匹配的正则表达式 |
string | 要匹配的字符串。 |
flags | 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志 |
it = re.finditer(r"\d+","12a32bc43jf3")
for match in it:
print (match.group() )
#输出结果：
12
32
43
3re.split函数
按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下：
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])参数：
参数 | 描述 |
pattern | 匹配的正则表达式 |
string | 要匹配的字符串。 |
maxsplit | 分隔次数，maxsplit=1 分隔一次，默认为 0，不限制次数。 |
flags | 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：正则表达式修饰符 - 可选标志 |
实例：
>>>import re
>>> re.split('\W+', 'runoob, runoob, runoob.')
['runoob', 'runoob', 'runoob', '']
>>> re.split('(\W+)', ' runoob, runoob, runoob.')
['', ' ', 'runoob', ', ', 'runoob', ', ', 'runoob', '.', '']
>>> re.split('\W+', ' runoob, runoob, runoob.', 1)
['', 'runoob, runoob, runoob.']
>>> re.split('a*', 'hello world') # 对于一个找不到匹配的字符串而言，split 不会对其作出分割
['hello world']函数大致就这些比较重要且常用的，下面简单的介绍一下分组匹配，举一个简单的实例。
import re
s = '1102231990xxxxxxxx'
res = re.search('(?P<province>\d{3})(?P<city>\d{3})(?P<born_year>\d{4})',s)
print(res.groupdict())
此次分组取出结果为：
{'province': '110', 'city': '223', 'born_year': '1990'}直接将匹配的结果转为了字典模式，方便使用。另外记住这个模式（?P<parama>pattern）
这些方法进攻一个参考，希望能够帮助大家记忆和理解，具体工作中看情形选择合适的函数灵活运用，欢迎一起讨论！
