正则表达式用于查找符合匹配的字符串，记住正则表达式是件挺头疼的事，但只要归好类，就会很好记住。。。
定位符
^ 匹配字符串的开始，如^itcast,匹配以"itcast"开头的字符串
$ 匹配字符串的结束,如itcast$，匹配以"itcast"结尾的字符串
匹配单词的开始或结束，例如er 该表达式表示匹配er和空格之间的位置，如可以匹配"never"中的"er",但不能匹配"verb"中的"er"
B 匹配非单词边界，与上面相反
确定范围符号
. 匹配除换行符以外的任意字符
[] 一个方括号代表只匹配一个字符,注意[]内不要有空格，否则会被认为是要匹配一个空格。
[^] 反义，例如[^1234567890],匹配除数字以外任意字符。
| 这里代表‘或者’
- 连接范围，例如[a-zA-Z],任意一个存在26个字母里的字符都可以匹配，不区分大小写。
转义字符，将特殊字符转成普通字符
() 1、改变限定符范围，2、分组。
限定符（重复次数）
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次
字符 （匹配哪些）
s 匹配任何不可见字符，包括空格、制表符、换页符等等。
S 匹配任何可见字符。
匹配一个制表符。
一般来说，编写正则表达式不要有空格，否则会被认为是要匹配一个空格，或者特殊字符被认为普通字符。
python之re模块
pattern： 正则模型
repl：要替换的字符串或可执行对象
string ： 要匹配的字符串
count ： 指定替换个数，默认为0，表示每个匹配项都替换。
flags ： 匹配模式，用于控制正则表达式的匹配方式
1、match(pattern, string, flags=0)
从字符串的开始根据正则模型匹配指定内容，匹配单个（只找一个）。
2、search(pattern, string, flags=0)
在字符串内根据正则模型匹配指定内容,匹配单个（只找一个），如果字符串没有匹配，则返回None。
3、group和groups
groups（）：表示从group（1）开始往后的所有值，组合成一个元组类型的值；
group（）：表示取全部匹配的字符串或者指定的组，返回结果是一个字符串；
注意，如果匹配多次,只有最后一个匹配可以访问，如下代码：
1 m = re.match(r"(..)+", "a1b2c3") 2 m.group(1) 3 print m.group(1)
m.group(1)的返回结果为"c3",而不是"a1"。
4、sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
re.sub用于替换字符串中的匹配项。
下面一个例子将字符串中的空格 ' ' 替换成 '-' :
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print re.sub(r's+', '-', text)
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'[ ]'。
5、split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
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。
相当于以正则模型为基准，将匹配部分的左右两边字符串分割，并丢掉匹配部分；
如果在以正则模型部分加上"()"之后所切出的结果，会保留了匹配的项。
6、findall(pattern, string, flags=0)
re.findall可以获取字符串中所有匹配的字符串。如：re.findall(r'w*oow*', text)；获取字符串中，包含'oo'的所有单词。
7、re.compile
可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象。可以把那些经常使用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一定的效率。下面是一个正则表达式对象的一个例子：
import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." regex = re.compile(r'w*oow*') print regex.findall(text) #查找所有包含'oo'的单词 print regex.sub(lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text) #将字符串中含有'oo'的单词用[]括起来。