简单整理了下正则表达式相关的主要内容，希望能对大家有帮助。
简介
正则表达式（Regular Expression）是一门通用的知识，我们的工作中随处可见，掌握了它，可以显著提升我们的工作效率。它的主要作用是根据一串规则串用来匹配我们的目标内容。主流的编辑器（如notepad++，sublime等）通常都自带正则表达式的功能，很多编程语言也都有相应的库来支持，比如Python的re库。
规则
摘录了元字符及匹配规则，元字符即正则引擎所能识别的特殊字符，常用的一些我做了标记
| 字符 | 描述 |
|---|---|
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将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个 向后引用、或一个八进制转义符。例如，'n' 匹配字符 "n"。' ' 匹配一个换行符。序列 '\' 匹配 "" 而 "(" 则匹配 "("。 |
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| ^ |
匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 也匹配 ' ' 或 ' ' 之后的位置。 |
| $ |
匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性，$ 也匹配 ' ' 或 ' ' 之前的位置。 |
| * |
匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。 |
| + |
匹配前面的子表达式一次或多次。例如，'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo"，但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。 |
| ? |
匹配前面的子表达式零次或一次。例如，"do(es)?" 可以匹配 "do" 或 "does" 。? 等价于 {0,1}。 |
| {n} |
n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如，'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o'，但是能匹配 "food" 中的两个 o。 |
| {n,} |
n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如，'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o'，但能匹配 "foooood" 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。 |
| {n,m} |
m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
| ? |
当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时，匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串，而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串 "oooo"，'o+?' 将匹配单个 "o"，而 'o+' 将匹配所有 'o'。 |
| . |
匹配除换行符（ 、 ）之外的任何单个字符。要匹配包括 ' ' 在内的任何字符，请使用像"(.| )"的模式。 |
| (pattern) |
匹配 pattern 并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的 Matches 集合得到，在VBScript 中使用 SubMatches 集合，在JScript 中则使用 $0…$9 属性。要匹配圆括号字符，请使用 '(' 或 ')'。 |
| (?:pattern) |
匹配 pattern 但不获取匹配结果，也就是说这是一个非获取匹配，不进行存储供以后使用。这在使用 "或" 字符 (|) 来组合一个模式的各个部分是很有用。例如， 'industr(?:y|ies) 就是一个比 'industry|industries' 更简略的表达式。 |
| (?=pattern) |
正向肯定预查（look ahead positive assert），在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如，"Windows(?=95|98|NT|2000)"能匹配"Windows2000"中的"Windows"，但不能匹配"Windows3.1"中的"Windows"。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。 |
| (?!pattern) |
正向否定预查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如"Windows(?!95|98|NT|2000)"能匹配"Windows3.1"中的"Windows"，但不能匹配"Windows2000"中的"Windows"。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。 |
| (?<=pattern) | 反向(look behind)肯定预查，与正向肯定预查类似，只是方向相反。例如，"(?<=95|98|NT|2000)Windows"能匹配"2000Windows"中的"Windows"，但不能匹配"3.1Windows"中的"Windows"。 |
| (?<!pattern) | 反向否定预查，与正向否定预查类似，只是方向相反。例如"(?<!95|98|NT|2000)Windows"能匹配"3.1Windows"中的"Windows"，但不能匹配"2000Windows"中的"Windows"。 |
| x|y |
匹配 x 或 y。例如，'z|food' 能匹配 "z" 或 "food"。'(z|f)ood' 则匹配 "zood" 或 "food"。 |
| [xyz] |
字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如， '[abc]' 可以匹配 "plain" 中的 'a'。 |
| [^xyz] |
负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如， '[^abc]' 可以匹配 "plain" 中的'p'、'l'、'i'、'n'。 |
| [a-z] |
字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，'[a-z]' 可以匹配 'a' 到 'z' 范围内的任意小写字母字符。 |
| [^a-z] |
负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如，'[^a-z]' 可以匹配任何不在 'a' 到 'z' 范围内的任意字符。 |
|
匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 |
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| B |
匹配非单词边界。'erB' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。 |
| cx |
匹配由 x 指明的控制字符。例如， cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则，将 c 视为一个原义的 'c' 字符。 |
| d |
匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。 |
| D |
匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。 |
| f |
匹配一个换页符。等价于 x0c 和 cL。 |
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匹配一个换行符。等价于 x0a 和 cJ。 |
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匹配一个回车符。等价于 x0d 和 cM。 |
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| s |
匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ f v]。 |
| S |
匹配任何非空白字符。等价于 [^ f v]。 |
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匹配一个制表符。等价于 x09 和 cI。 |
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| v |
匹配一个垂直制表符。等价于 x0b 和 cK。 |
| w |
匹配字母、数字、下划线。等价于'[A-Za-z0-9_]'。 |
| W |
匹配非字母、数字、下划线。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。 |
| xn |
匹配 n，其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如，'x41' 匹配 "A"。'x041' 则等价于 'x04' & "1"。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。 |
| um |
匹配 num，其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如，'(.)1' 匹配两个连续的相同字符。 |
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标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 之前至少 n 个获取的子表达式，则 n 为向后引用。否则，如果 n 为八进制数字 (0-7)，则 n 为一个八进制转义值。 |
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| m |
标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 m 之前至少有 nm 个获得子表达式，则 nm 为向后引用。如果 m 之前至少有 n 个获取，则 n 为一个后跟文字 m 的向后引用。如果前面的条件都不满足，若 n 和 m 均为八进制数字 (0-7)，则 m 将匹配八进制转义值 nm。 |
| ml |
如果 n 为八进制数字 (0-3)，且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7)，则匹配八进制转义值 nml。 |
| un |
匹配 n，其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的 Unicode 字符。例如， u00A9 匹配版权符号 (?)。 |
匹配模式
常规模式
即上表所记载的正常匹配方式
贪婪模式
是默认的匹配方式，顾名思义，所谓贪婪，会尽可能多的匹配目标字符。比如文本kusyyyyy，表达式输入kusy+，会匹配到全部的y
非贪婪模式（懒惰模式）
了解了贪婪，这个也明显了，即尽可能少的匹配目标字符，还是上例，文本kusyyyyy，表达式输入kusy+?，则只会匹配到第一个y。这里可以看到表达式我多写了个‘?’，这就是非贪婪匹配所要额外加的字符。
独占模式
非贪婪模式多加了个‘?‘，这里独占模式则是多加了一个’+‘，独占模式也是尽可能多的匹配目标字符，但是是一次匹配了所有的满足的字符，匹配失败时不会发生回溯，即结束匹配。
比如文本kusyyyyy，表达式输入kusy++y，第一次匹配直接匹配了全部的y，最后那个y则没处匹配了，最终匹配失败
回溯
字面意思，即正则表达式某部分匹配失败时，会减少前面的匹配，重新匹配一遍，以达到匹配上的目的。比如文本kusyb，表达式’kusy+b‘，匹配第1个y后，由于+会多次匹配，继续匹配第2个y，发现是b，这就配不上了，于是重新进行第2次匹配，这次长了点心，不匹配y了，直接匹配b，完成匹配。这就是一次回溯。实际比较复杂的场景，可能会产生多次回溯，很明显，回溯降低了匹配速度。
正则引擎
说到回溯，这里又引起了另外一个概念，正则引擎。主要分NFA（不确定型有穷自动机）和DFA（确定型有穷自动机）两类。
NFA对应的是正则表达式主导的匹配，也就是看表达式，去文本中匹配。
而DFA对应的是文本主导的匹配，也就是看文本内容，去和表达式匹配，DFA不要求回溯。
其实，所谓的引擎，也就是制定并实现我们这个匹配规则的程序。NFA和DFA也有其各自的应用场景。
python实例
regexp = re.compile(pattern) #pattern是我们的正则表达式
result = regexp.match(string) #string是我们要去匹配的原始文本
result = regexp.search(string) #match和search都可以匹配，只不过match是从文本开头匹配，开头对不上就匹配不到喽