Windows 10家庭中文版，Python 3.6.4，
正则表达式，自己一直的水平是 知道，但不熟悉，简单的也能写，复杂的就需要看资料了，距离灵活运用还是差那么一些的。
于是，今天（180831）来好好研究下正则表达式模块的使用。
教程：
2.Python 3官方文档之re — Regular expression operations （最新的3.7）
说明，两者都有丰富的示例可以练习。
上面的教程2自然要比教程1更丰富，从英文的角度来说，也介绍的更清楚。
但是，教程1是中文的，对于咱们来说，更容易上手，遇到难点了，再去看教程2——需要足够好的英文水平。
不过， 教程2也是不完整的，执行dir(re)，发现其中存在template(pattern, flags=0)函数，可教程2中没有提及，只是在Match Objects的expand()函数中有用到（之前看过书——Python的基础教程，好像，这个template功能好像挺有用的，需要dig）。
因此，在完成教程1、2的学习后，更进一步进阶就需要仔细研究模块了。
当然，完成教程1、2的学习且熟悉后，大部分需要使用正则表达式的情景都不会存在问题了。
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re模块中有两个主要的对象：Regular Expression Objects、Match Objects，开发者通过使用 模块本身提供的函数，以及 这两个对象各自的方法 来解决问题。
针对三者的函数、方法，下表做了一个简单的整理：
其中，模块本身提供的函数 和 Regular Expression Objects 下的方法存在重叠之处，，猜测：两者的功能应该是相同的，具体使用哪种，取决于自己的使用场景。
还有模块级别常量，主要是flags了，自己目前可能就知道I、M是什么意思吧，其它的还需要dig。
180901续
教程1要点复习：
1.re.compile用于基于 正则表达式 字符串 来编译生产 正则表达式对象，如上面的表格所示，可以使用 正则表达式对象完成 相关操作；
2.正则表达式对象 也可以作为re.search()、re.match()的参数，和直接使用 正则表达式字符串 具有相同的效果；
3.re.match(pattern, string, flags=0)
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。
4.re.search(pattern, string, flags=0)
扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
若找到，返回一个_sre.SRE_Match对象，没有找到返回为空。
>>> m = re.search('d', '一二三2342', re.U)
>>> type(m)
<class '_sre.SRE_Match'>
_sre.SRE_Match对象有下面的可用函数（标记为红色为常用）：
'endpos', 'expand', 'group', 'groupdict', 'groups',
'lastgroup', 'lastindex', 'pos', 're', 'regs', 'span', 'start', 'string'
5.Quote：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；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
6.re.sub(pattern, repl, string, count=0)
替换字符串中的匹配项。repl可以是函数，具体用法需要dig。
教程2还有re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)。
7.re.search是查找 第一个匹配，那么，re.findall、re.finditer则是返回 所有匹配子串 的列表，是列表！
感觉这两个find*函数更有用吧？是否会将(...)的匹配子串也放到列表中呢？
下面是三组测试：
>>> restr = '(d+)' # 测试1：末尾无空格 >>> m = re.search(restr, 'this is 123 and this is 456') >>> m.group() '123' >>> m.groups() ('123',) >>> re.findall(restr, 'this is 123 and this is 456') ['123', '456'] >>> m.group(1) '123' >>> >>> restr = '(d+) ' # 测试2：末尾有空格 >>> m = re.search(restr, 'this is 123 and this is 456') >>> m.group() '123 ' >>> m.groups() ('123',) >>> re.findall(restr, 'this is 123 and this is 456') ['123'] >>> >>> restr = 'd+ ' # 测试3：末尾有空格，去掉了括号 >>> m = re.search(restr, 'this is 123 and this is 456') >>> m.group() '123 ' >>> m.groups() () >>> re.findall(restr, 'this is 123 and this is 456') ['123 ']
8.re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表。
教程2学习笔记
前面认真看了教程2，其中不少知识点刷新了自己对正则表达式及其使用的认知。
1.re模块中的正则表达式操作 和 Perl中的很类似；
2.字符串的正则表达式操作涉及两个元素：正则表达式、被搜索的字符串。两者都可能是 Unicode strings (str) 或者 8-bit strings (bytes) 模式中的一种，但是 正则表达式 和 被搜索的字符串的 模式必须相同！
3.正则表达式中使用 反斜杠（）、Python也使用反斜杠表达一些特殊字符，因此，两者可能存在冲突。比如，要表示一个 在 正则表达式中用的 反斜杠字符，就需要写为 "\\"——四个反斜杠。怎么解决呢？使用Python的原始字符串（raw string），即在字符串前面添加r，比如前面的 "\\" 可以简写为 r"\"。
>>> '\'
'\'
>>> '\\'
'\\'
>>> r'\'
'\\'
>>> len('\')
1
>>> len(r'\')
2
>>> len('
')
1
>>> len(r'
')
2
4.在上文，孤猜测 模块级别的re.functions()函数 和 Regular Expression Objects的函数功能差不多，可 教程2 中提到，这些模块级别的函数只是一些快捷方法，省去了编译正则表达式对象的步骤，可同时还缺失了一些微调参数（fine-tuning parameters）。
5.教程2还提到，re是Python官方的标准模块，还有一个第三方的regex模块，完全兼容re模块，更强大，有更多功能，对Unicode 字符串提供了更彻底的支持，其PYPI地址。预计又要花费大量精时了，短期不会考虑它，毕竟，re模块足够自己用了。
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0901 1241继续
教程2分为5部分，其中，第一节Regular Expression Syntax是其中的重难点；
Module Contents、Regular Expression Objects、Match Objects三小节的内容在教程1中有所介绍，只是教程1比较简明，没有讲完全，也有些地方没有讲透；
最后一节Regular Expression Examples讲使用re模块的使用实例了，需要好好看看。
下面介绍第一节Regular Expression Syntax的学习笔记，其它四部分，读者请阅读教程2——更详细的官文。
6.正则表达式可以简单地 连接起来（be concatenated），re A、re B，可以连接为re AB，但这是有条件的：A、B必须是 简单的re。什么情况下是不简单呢？
1）不包含低优先级操作（孤不太理解这个）；2）在A、B之间不包含边界条件；3）不包含 umbered 组应用（numbered group references）；
抱歉翻译的不很准确，原文如下：
This holds unless A or B contain low precedence operations; boundary conditions between A and B; or have numbered group references.
7.正则表达式 包含 普通字符、特殊字符。特殊字符有两大作用：
1）表示一类普通字符（class）；2）影响正则表达式如何被解释（interpreted）；
8.重复限定符 （*, +, ?, {m,n}等） 不能被直接嵌套使用，，在重复限定符 的 末尾 添加问号（?）可以防止贪婪模式（greedy），，还可以在其它实现中添加其它调试语，，在内部重复限定符添加圆括号包含后，可以再次使用重复限定符，比如，(?:a{6})*；
9.简单的特殊字符在很多地方都有介绍，若是有正则表达式基础的话，应该会了解，下面对其中一些做特别介绍
1）点号（.）
也是英文句号，表示 除换行符外的任意字符，进阶：和标记re.DOTALL组合时表示 包括换行符在内的所有字符，简言之，代表 所有字符。
2）脱字符（^）
表示字符串的开始，进阶：和标记re.MULTILINE组合时，表示每一个换行符后的开始位置。
3）美元符号（$）
表示字符串的结尾，进阶：和标记re.MULTILINE组合时，表示每一个换行符前的位置。更多特性请参考官文的介绍——教程2、3，在写复杂re时很重要。
4）重复限定符：星号（*）匹配0个或更多，加号（+）匹配1个或更多，问号（?）比匹配0个或1个，，注意，默认都是贪婪模式，在限定符后添加一个问号，可以变更为非贪婪模式，即，*?、+?、??；
5）重复限定符：{m}匹配m个，{m,n}匹配不少于m个，不多于n个，同样，后面添加问号（?）就变为了非贪婪模式，，应该还有一个{m,}的用法，表示匹配至少m个，教程2中没有讲这个。
6）反斜杠（）
两个作用：转义特殊字符，比如前面介绍的特殊字符；指明特殊序列（原文：signal a special sequence，比如，1表示第一个匹配的子串，后面会有介绍）。
另外，前面提到过，反斜杠在Python和正则表达式中的冲突，官文再次强烈建议使用 原始字符串 写正则表达式。不要纠结了，正则表达式前面一律添加 r 字符吧。
7）一对中括号（[]）
表示一个字符集合（a set of characters），大家应该都很熟悉。
进阶：
-特殊字符在中括号中是没有特殊意义的——Special characters lose their special meaning inside sets.，这样所！
-字符类（Character classes）还是可以在中括号中使用，比如w、S。
-脱字符（^）求反，脱字符^是前中括号后第一个字符。
-匹配后中括号，两种方式：放在前中括号后面第一个位置，或者，使用反斜杠，，孤推荐使用反斜杠。
-暂不支持嵌套集合，
8）竖号（|，Vertical sign）
表示匹配其前后的 正则表达式 中任意一个都是 匹配的，用法：A|B，正则表达式可以多个（arbitrary number of REs）。
进阶：
-从左往右 查找，找到匹配后就不再查找了；
-匹配竖号的方式：下划线（|），添加到中括号中（[|]）；
9）圆括号在正则表达式中的使用——重难点啊！自己从来没搞清楚过！趁现在吧！
教程2中的各种用法：
(...)
括号中是一个正则表达式，指明了一个 组（group）的开始和结尾。
一个 组 的内容可以在 匹配执行后 重用，并在其后的字符串中 使用 umber 特殊序列（ umber special sequence） 进行匹配。
圆括号本身可以使用反斜杠、中括号进行匹配。
什么是 组？圆括号里面是 组 的正则表达式，出去下面介绍的情况外，一个圆括号就代表一个组，，执行search()函数后，可以使用返回对象的groups()函数查看组匹配的信息。groups()函数中的匹配字符串的顺序，和圆括号在整个正则表达式中出现的顺序相关，先出现的会出现在groups()函数结果的前面。~~不好意思，好像没有解释的很清楚，还需dig，也欢迎大家补充~
(?...)
这是一个 扩展标记（extension notation），?号后第一个字符决定了其进一步的语法。
扩展标记 通常不会创建新的组，即合上面的(...)不一样。
唯一的例外：(?P<name>...)。
(?aiLmsux)
匹配空字符串，用于 为整个正则表达式设置标记。必须出现在正则表达式的第一位置（Flags should be used first in the expression string），有了它，就不需要单独设置flags了，感觉很有用。
(?:...) 注意，问号有有 冒号（:）
A non-capturing version of regular parentheses.
但是，被这个组匹配的子串不能在稍后被 重用。
(?aiLmsux-imsx:...)
短横线前面是 设置set标记，后面是取消remove标记。有些复杂，请看教程2。
(?P<name>...)
这个见到的比较多，也是很有用的。
和圆括号的组 不同的是 匹配整个用法的组的字符串 可以使用 符号化组名（the symbolic group name name） 来访问。
符号化组名 要求：是Python标识符，在一个正则表达式中唯一。
这个也叫做 符号化组、命名组，它同时也是一个数字化组。
这个组可以在三种上下文中引用（下为官文截图）：
(?P=name)
A backreference to a named group。上面的例子中大家有见到了。
(?#...)
注释。哦。有什么意义？
(?=...) a lookahead assertion
(?!...) a negative lookahead assertion
上面两个是一对，具备相反的功能。
孤有些说不清楚，看示例：
For example, 'Isaac (?=Asimov)' will match 'Isaac ' only if it’s followed by 'Asimov'.
若字符串仅为'Isaac '，则不匹配，除非其后有'Asimov'，但是，和?=后re匹配的'Asimov'不会出现在匹配结果中。
For example, 'Isaac (?!Asimov)' will match 'Isaac ' only if it’s not followed by 'Asimov'.
字符串'Isaac '如果没有跟着'Asimov'则匹配成功，否则，匹配失败。
(?<=...) a positive lookbehind assertion
(?<!...) a negative lookbehind assertion
上面两个是一对，具备相反的功能，这一对上上面一对可以算是组合对：前面一对 检查字符串末尾的是否匹配，这一对检查字符串开头是否匹配。
以上四个的英文名都有assertion，就是所谓的断言了，断言是否存在什么，然后决定是否匹配。
官文示例如下:
>>> import re
>>> m = re.search('(?<=abc)def', 'abcdef')
>>> m.group(0)
'def'
>>> m = re.search(r'(?<=-)w+', 'spam-egg')
>>> m.group(0)
'egg'
(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)
给定id或名称的组匹配成功，那么，就和yes-pattern进行匹配，否则，和no-pattern进行匹配。no-pattern是可选的，可以忽略掉。
官文示例：
For example, '(<)?(w+@w+(?:.w+)+)(?(1)>|$)' is a poor email matching pattern,
which will match with '<user@host.com>' as well as 'user@host.com',
but not with '<user@host.com' nor 'user@host.com>'.
解释，如果(<)?匹配成功，那么，就使用>来匹配，否则为字符串结束符。就是实现 前后尖括号 要么同时有、要么都没有 的检测。
10）专用序列（The special sequences）
最后一个 重点 了！
由一个反斜杠（）和一个字符组成（找个说法不准确，在 umber 时，会有最多两个数字）。
若第二个字符不是普通的ASCII数字或字母，那么，正则表达式将匹配第二个字符。下面的示例匹配了 鲜 字 花 字。
>>> import re
>>> re.findall('鲜花', '今天来到花市，发现了好多鲜花，最后还买了一束鲜花——各种混搭')
['鲜花', '鲜花']
下面选择一些进行介绍——其实不少大家都是知道的，或许有些进阶内容要补充：
umber
匹配 组1号 和number相同的匹配了的组的内容。组号 从1开始，这个序列仅用于匹配前面99个组的内容。
进阶：
-反斜杠后第一个数字为0，或number是三个八进制数字，将不会被解释为 组匹配，而是匹配八进制数所代表的字符；
-在正则中括号中，所有的数字转义被视为字符，比如 [97] 不是匹配第97个组的内容，而是匹配字母a。
原文：Inside the '[' and ']' of a character class, all numeric escapes are treated as characters.
上面这条解释有误，测试发生异常，还需要dig：
>>> re.findall('[97]', 'an apple on the tree')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
re.findall('[97]', 'an apple on the tree')
File "C:Python36lib
e.py", line 222, in findall
return _compile(pattern, flags).findall(string)
File "C:Python36lib
e.py", line 301, in _compile
p = sre_compile.compile(pattern, flags)
File "C:Python36libsre_compile.py", line 562, in compile
p = sre_parse.parse(p, flags)
File "C:Python36libsre_parse.py", line 855, in parse
p = _parse_sub(source, pattern, flags & SRE_FLAG_VERBOSE, 0)
File "C:Python36libsre_parse.py", line 416, in _parse_sub
not nested and not items))
File "C:Python36libsre_parse.py", line 527, in _parse
code1 = _class_escape(source, this)
File "C:Python36libsre_parse.py", line 340, in _class_escape
raise source.error("bad escape %s" % escape, len(escape))
sre_constants.error: bad escape 9 at position 1
>>> re.findall(r'[97]', 'an apple on the tree')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#6>", line 1, in <module>
re.findall(r'[97]', 'an apple on the tree')
File "C:Python36lib
e.py", line 222, in findall
return _compile(pattern, flags).findall(string)
File "C:Python36lib
e.py", line 301, in _compile
p = sre_compile.compile(pattern, flags)
File "C:Python36libsre_compile.py", line 562, in compile
p = sre_parse.parse(p, flags)
File "C:Python36libsre_parse.py", line 855, in parse
p = _parse_sub(source, pattern, flags & SRE_FLAG_VERBOSE, 0)
File "C:Python36libsre_parse.py", line 416, in _parse_sub
not nested and not items))
File "C:Python36libsre_parse.py", line 527, in _parse
code1 = _class_escape(source, this)
File "C:Python36libsre_parse.py", line 340, in _class_escape
raise source.error("bad escape %s" % escape, len(escape))
sre_constants.error: bad escape 9 at position 1
A
上面两个是一对，分别表示匹配字符串的开始、结尾。
和^、$有什么区别呢？
B
匹配空字符串，两者作用相反。涉及到ASCII、LOCALE两个标记的使用。详见教程2。
d
D
匹配数字，但又分为Unicode模式、ASCII模式，前者包含更多，多了哪些，还需dig。
Unicode模式下，如果标记ASCII设置了，则只有 [0-9] 匹配。
s
S
匹配空白字符，[ fv]，也分为Unicode、ASCII模式，同上一对。
w
W
匹配alphanumeric字符和下划线，即[a-zA-Z0-9_]，也分为Unicode、ASCII模式，同上一对。
另外，Python字符串量支持的一些标准转义字符 同样可以被 正则表达式解析，比如：
a f
u U
v x \
注意，正则表达式中 表示 单词边界，除非它出现在字符类（character classes）才表示 退格。
注意，u、U可以在Unicode模式下被识别，但在bytes模式下报错。
注意，八进制转义（不能准确翻译下面的原文，就暂时不翻译中文了）
Octal escapes are included in a limited form. If the first digit is a 0, or if there are three octal digits, it is considered an octal escape. Otherwise, it is a group reference. As for string literals, octal escapes are always at most three digits in length.
好了，专有序列也讲完了，仔细算的话，Python的正则表达式中的re模块自己是学了一遍了，可是不熟悉啊！
对于教程2，自己只剩下第五节示例没有研读了，文章先发表了，孤先去看第五节啦！若有所得，再来补充！
感觉自己很棒嘛！