爬虫篇前面的某一章了，我们要爬取网站页面源代码的数据，要从中获取到我们想要的数据，是不是感觉很费力，确实费力对吧？那么有没有什么有利的工具来解决这个问题呢？那就是这一篇博文的主题——
正则表达式简介
1.概念理解
正则表达式（Regular expressions 也称为 REs，或 regexes 或 regex patterns）本质上是一个微小的且高度专业化的编程语言。正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。使用正则表达式，你需要指定一些规则来描述那些你希望匹配的字符串集合。这些字符串集合可能包含英语句子，e-mail 地址，任何你想要的东东。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由一个 C 语言写的匹配引擎所执行（正因为正则表达式引擎是用 C 语言写的，所以效率是极高）。对于高级的使用，你可能需要更关注匹配引擎是如何执行给定的 re，并通过一定的方式来编写 re，以便产生一个可以运行得更快的字节码。利用正则表达式，可以处理你 98% 的文本任务。
正则表达式对于Python来说并不是独有的。它被嵌入到 Python 中，并通过 re 模块提供给程序猿使用
提到正则表达式，那么必须得提到正则表达式的“几元大将”，它们有一个统一的名字——元家军，又名元字符
2.元字符
. ^ $ * + ? { } [ ] | ( )
如果没有这几个“将士”，那么正则表达式将变得和字符串的find()方法无二了。
那么这几个“将士”什么来路呢？分别又有什么特技呢？
. ：匹配任意字符，除了换行符。而当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符
^ ：匹配字符串的开头，脱字符
- 匹配输入字符串的开始位置
- 如果设置了 re.MULTILINE 标志，^ 也匹配换行符之后的位置
$ ：匹配字符串的末尾，如果设置了 re.MULTILINE 标志，$ 也匹配换行符之前的位置
* ：匹配前面的子表达式零次或多次，等价于 {0,}
+ ：匹配前面的子表达式一次或多次，等价于 {1,}
? ：匹配前面的子表达式零次或一次，等价于 {0,1}
{M,N} ：M 和 N 均为非负整数，其中 M <= N，表示前边的 RE 匹配 M ~ N 次
- {M,} 表示至少匹配 M 次
- {,N} 等价于 {0,N}
- {N} 表示需要匹配 N 次
[...] ：字符类，匹配所包含的任意一个字符
- 连字符 - 如果出现在字符串中间表示字符范围描述；如果如果出现在首位则仅作为普通字符
- 特殊字符仅有反斜线 保持特殊含义，用于转义字符。其它特殊字符如 *、+、? 等均作为普通字符匹配
- 脱字符 ^ 如果出现在首位则表示匹配不包含其中的任意字符；如果 ^ 出现在字符串中间就仅作为普通字符匹配
：（下面还有详解）
- 将一个普通字符变成特殊字符，例如 d 表示匹配所有十进制数字
- 解除元字符的特殊功能，例如 . 表示匹配点号本身
- 引用序号对应的子组所匹配的字符串
| ：A | B，表示匹配正则表达式 A 或者 B
(...) ：匹配圆括号中的正则表达式，或者指定一个子组的开始和结束位置。子组的内容可以在匹配之后被 数字 再次引用
3.还有一些扩展出来的功能：
(?...)：(? 开头的表示为正则表达式的扩展语法（下边这些是 Python 支持的所有扩展语法）
(?aiLmsux)：
- (? 后可以紧跟着 'a'，'i'，'L'，'m'，'s'，'u'，'x' 中的一个或多个字符，只能在正则表达式的开头使用
- 每一个字符对应一种匹配标志：re-A（只匹配 ASCII 字符），re-I（忽略大小写），re-L（区域设置），re-M（多行模式）, re-S（. 匹配任何符号），re-X（详细表达式），包含这些字符将会影响整个正则表达式的规则
- 当你不想通过 re.compile() 设置正则表达式标志，这种方法就非常有用啦。注意，由于 (?x) 决定正则表达式如何被解析，所以它应该总是被放在最前边（最多允许前边有空白符）。如果 (?x) 的前边是非空白字符，那么 (?x) 就发挥不了作用了。
(?:...)：非捕获组，即该子组匹配的字符串无法从后边获取
(?P<name>...)：命名组，通过组的名字（name）即可访问到子组匹配的字符串
(?P=name)：反向引用一个命名组，它匹配指定命名组匹配的任何内容
(?#...)：注释，括号中的内容将被忽略
(?=...)：前向肯定断言。如果当前包含的正则表达式（这里以 ... 表示）在当前位置成功匹配，则代表成功，否则失败。一旦该部分正则表达式被匹配引擎尝试过，就不会继续进行匹配了；剩下的模式在此断言开始的地方继续尝试。
(?!...)：前向否定断言。这跟前向肯定断言相反（不匹配则表示成功，匹配表示失败）。
(?<=...)：后向肯定断言。跟前向肯定断言一样，只是方向相反。
(?<!...)：后向否定断言。跟前向肯定断言一样，只是方向相反。
(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)：如果子组的序号或名字存在的话，则尝试 yes-pattern 匹配模式；否则尝试 no-pattern 匹配模式，no-pattern 是可选的
比如(<)?(w+@w+(?:.w+)+)(?(1)>|$) 是一个匹配邮件格式的正则表达式，可以匹配 <user@fishc.com> 和 'user@fishc.com'，但是不会匹配 '<user@fishc.com' 或 'user@fishc.com>'
正则表达式还支持大部分 Python 字符串的转义符号：a，，f， ， ， ，u，U，v，x，\
- 通常用于匹配一个单词边界，只有在字符类中才表示“退格”
- u 和 U 只有在 Unicode 模式下才会被识别
- 八进制转义（数字）是有限制的，如果第一个数字是 0，或者如果有 3 个八进制数字，那么就被认为是八进制数；其他情况则被认为是子组引用；至于字符串，八进制转义总是最多只能是 3 个数字的长度
序号：
- 引用序号对应的子组所匹配的字符串，子组的序号从 1 开始计算
- 如果序号是以 0 开头，或者 3 个数字的长度。那么不会被用于引用对应的子组，而是用于匹配八进制数字所表示的 ASCII 码值对应的字符
A：匹配输入字符串的开始位置
：匹配输入字符串的结束位置
：匹配一个单词边界，单词被定义为 Unidcode 的字母数字或下横线字符
B：匹配非单词边界，其实就是与 相反
d：
- 对于 Unicode（str 类型）模式：匹配任何一个数字，包括 [0-9] 和其他数字字符；如果开启了 re.ASCII 标志，就只匹配 [0-9]
- 对于 8 位（bytes 类型）模式：匹配 [0-9] 中任何一个数字
s：
- 对于 Unicode（str 类型）模式：匹配 Unicode 中的空白字符（包括 [ fv] 以及其他空白字符）；如果开启了 re.ASCII 标志，就只匹配 [ fv]
- 对于 8 位（bytes 类型）模式：匹配 ASCII 中定义的空白字符，即 [ fv]
w：
- 对于 Unicode（str 类型）模式：匹配任何 Unicode 的单词字符，基本上所有语言的字符都可以匹配，当然也包括数字和下横线；如果开启了 re.ASCII 标志，就只匹配 [a-zA-Z0-9_]
- 对于 8 位（bytes 类型）模式：匹配 ASCII 中定义的字母数字，即 [a-zA-Z0-9_]