什么是正则表达式：
通俗理解：按照一定的规则，从某个字符串中匹配出想要的数据。这个规则就是正则表达式。
一个段子：
世界是分为两种人，一种是懂正则表达式的，一种是不懂正则表达式的。
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正则表达式常用匹配规则：
匹配某个字符串：
text = 'hello'
ret = re.match('he',text)
print(ret.group())
>> he
以上便可以在hello中，匹配出he。
点（.）匹配任意的字符：
text = "ab"
ret = re.match('.',text)
print(ret.group())
>> a
但是点（.）不能匹配不到换行符。示例代码如下：
text = "ab"
ret = re.match('.',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
d匹配任意的数字：
text = "123"
ret = re.match('d',text)
print(ret.group())
>> 1
D匹配任意的非数字：
text = "a"
ret = re.match('D',text)
print(ret.group())
>> a
而如果text是等于一个数字，那么就匹配不成功了。示例代码如下：
text = "1"
ret = re.match('D',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
s匹配的是空白字符（包括：n，t，r和空格）：
text = "t"
ret = re.match('s',text)
print(ret.group())
>> 空白
w匹配的是a-z和A-Z以及数字和下划线：
text = "_"
ret = re.match('w',text)
print(ret.group())
>> _
而如果要匹配一个其他的字符，那么就匹配不到。示例代码如下：
text = " "
ret = re.match('w',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
W匹配的是和w相反的：
text = " "
ret = re.match('W',text)
print(ret.group())
>>
而如果你的text是一个下划线或者英文字符，那么就匹配不到了。示例代码如下：
text = "_"
ret = re.match('W',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
[]组合的方式，只要满足中括号中的某一项都算匹配成功：
text = "0731-88888888"
ret = re.match('[d-] ',text)
print(ret.group())
>> 0731-88888888
之前讲到的几种匹配规则，其实可以使用中括号的形式来进行替代：
d：[0-9]
D：0-9
w：[0-9a-zA-Z_]
W：[^0-9a-zA-Z_]
匹配多个字符：
*：可以匹配0或者任意多个字符。示例代码如下：
text = "0731"
ret = re.match('d*',text)
print(ret.group())
>> 0731
以上因为匹配的要求是d，那么就要求是数字，后面跟了一个星号，就可以匹配到0731这四个字符。
：可以匹配1个或者多个字符。最少一个。示例代码如下：
text = "abc"
ret = re.match('w ',text)
print(ret.group())
>> abc
因为匹配的是w，那么就要求是英文字符，后面跟了一个加号，意味着最少要有一个满足w的字符才能够匹配到。如果text是一个空白字符或者是一个不满足w的字符，那么就会报错。示例代码如下：
text = ""
ret = re.match('w ',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
?：匹配的字符可以出现一次或者不出现（0或者1）。示例代码如下：
text = "123"
ret = re.match('d?',text)
print(ret.group())
>> 1
{m}：匹配m个字符。示例代码如下：
text = "123"
ret = re.match('d{2}',text)
print(ret.group())
>> 12
{m,n}：匹配m-n个字符。在这中间的字符都可以匹配到。示例代码如下：
text = "123"
ret = re.match('d{1,2}',text)
prit(ret.group())
>> 12
如果text只有一个字符，那么也可以匹配出来。示例代码如下：
text = "1"
ret = re.match('d{1,2}',text)
prit(ret.group())
>> 1
小案例：
验证手机号码：手机号码的规则是以1开头，第二位可以是34587，后面那9位就可以随意了。示例代码如下：
text = "18570631587"
ret = re.match('1[34587]d{9}',text)
print(ret.group())
>> 18570631587
而如果是个不满足条件的手机号码。那么就匹配不到了。示例代码如下：
text = "1857063158"
ret = re.match('1[34587]d{9}',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
验证邮箱：邮箱的规则是邮箱名称是用数字、数字、下划线组成的，然后是@符号，后面就是域名了。示例代码如下：
text = "hynever@163.com"
ret = re.match('w @w .[a-zA-Z.] ',text)
print(ret.group())
验证URL：URL的规则是前面是http或者https或者是ftp然后再加上一个冒号，再加上一个斜杠，再后面就是可以出现任意非空白字符了。示例代码如下：
text = "http://www.baidu.com/"
ret = re.match('(http|https|ftp)://[^s] ',text)
print(ret.group())
验证身份证：身份证的规则是，总共有18位，前面17位都是数字，后面一位可以是数字，也可以是小写的x，也可以是大写的X。示例代码如下：
text = "3113111890812323X"
ret = re.match('d{17}[dxX]',text)
print(ret.group())
^（脱字号）：表示以...开始：
text = "hello"
ret = re.match('^h',text)
print(ret.group())
如果是在中括号中，那么代表的是取反操作.
$：表示以...结束：
# 匹配163.com的邮箱
text = "xxx@163.com"
ret = re.search('w @163.com$',text)
print(ret.group())
>> xxx@163.com
|：匹配多个表达式或者字符串：
text = "hello|world"
ret = re.search('hello',text)
print(ret.group())
>> hello
贪婪模式和非贪婪模式：
贪婪模式：正则表达式会匹配尽量多的字符。默认是贪婪模式。
非贪婪模式：正则表达式会尽量少的匹配字符。
示例代码如下：
text = "0123456"
ret = re.match('d ',text)
print(ret.group())
# 因为默认采用贪婪模式，所以会输出0123456
>> 0123456
可以改成非贪婪模式，那么就只会匹配到0。示例代码如下：
text = "0123456"
ret = re.match('d ?',text)
print(ret.group())
案例：匹配0-100之间的数字：
text = '99'
ret = re.match('[1-9]?d$|100$',text)
print(ret.group())
>> 99
而如果text=101，那么就会抛出一个异常。示例代码如下：
text = '101'
ret = re.match('[1-9]?d$|100$',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
转义字符和原生字符串：
在正则表达式中，有些字符是有特殊意义的字符。因此如果想要匹配这些字符，那么就必须使用反斜杠进行转义。比如$代表的是以...结尾，如果想要匹配$，那么就必须使用$。示例代码如下：
text = "apple price is $99,orange paice is $88"
ret = re.search('$(d )',text)
print(ret.group())
>> $99
原生字符串：
在正则表达式中，是专门用来做转义的。在Python中也是用来做转义的。因此如果想要在普通的字符串中匹配出，那么要给出四个。示例代码如下：
text = "apple c"
ret = re.search('\\c',text)
print(ret.group())
因此要使用原生字符串就可以解决这个问题：
text = "apple c"
ret = re.search(r'\c',text)
print(ret.group())
re模块中常用函数：
match：
从开始的位置进行匹配。如果开始的位置没有匹配到。就直接失败了。示例代码如下：
text = 'hello'
ret = re.match('h',text)
print(ret.group())
>> h
如果第一个字母不是h，那么就会失败。示例代码如下：
text = 'ahello'
ret = re.match('h',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
如果想要匹配换行的数据，那么就要传入一个flag=re.DOTALL，就可以匹配换行符了。示例代码如下：
text = "abcnabc"
ret = re.match('abc.*abc',text,re.DOTALL)
print(ret.group())
search：
在字符串中找满足条件的字符。如果找到，就返回。说白了，就是只会找到第一个满足条件的。
text = 'apple price $99 orange price $88'
ret = re.search('d ',text)
print(ret.group())
>> 99
分组：
在正则表达式中，可以对过滤到的字符串进行分组。分组使用圆括号的方式。
group：和group(0)是等价的，返回的是整个满足条件的字符串。
groups：返回的是里面的子组。索引从1开始。
group(1)：返回的是第一个子组，可以传入多个。
示例代码如下：
text = "apple price is $99,orange price is $10"
ret = re.search(r".*($d ).*($d )",text)
print(ret.group())
print(ret.group(0))
print(ret.group(1))
print(ret.group(2))
print(ret.groups())
findall：
找出所有满足条件的，返回的是一个列表。
text = 'apple price $99 orange price $88'
ret = re.findall('d ',text)
print(ret)
>> ['99', '88']
sub：
用来替换字符串。将匹配到的字符串替换为其他字符串。
text = 'apple price $99 orange price $88'
ret = re.sub('d ','0',text)
print(ret)
>> apple price $0 orange price $0
sub函数的案例，获取拉勾网中的数据：
html = """
<div>
<p>基本要求：</p>
<p>1、精通HTML5、CSS3、 JavaScript等Web前端开发技术，对html5页面适配充分了解，熟悉不同浏览器间的差异，熟练写出兼容各种浏览器的代码；</p>
<p>2、熟悉运用常见JS开发框架，如JQuery、vue、angular，能快速高效实现各种交互效果；</p>
<p>3、熟悉编写能够自动适应HTML5界面，能让网页格式自动适应各款各大小的手机；</p>
<p>4、利用HTML5相关技术开发移动平台、PC终端的前端页面，实现HTML5模板化；</p>
<p>5、熟悉手机端和PC端web实现的差异，有移动平台web前端开发经验，了解移动互联网产品和行业，有在Android,iOS等平台下HTML5 CSS JavaScript（或移动JS框架）开发经验者优先考虑；6、良好的沟通能力和团队协作精神，对移动互联网行业有浓厚兴趣，有较强的研究能力和学习能力；</p>
<p>7、能够承担公司前端培训工作，对公司各业务线的前端（HTML5CSS3）工作进行支撑和指导。</p>
<p><br></p>
<p>岗位职责：</p>
<p>1、利用html5及相关技术开发移动平台、微信、APP等前端页面，各类交互的实现；</p>
<p>2、持续的优化前端体验和页面响应速度，并保证兼容性和执行效率；</p>
<p>3、根据产品需求，分析并给出最优的页面前端结构解决方案；</p>
<p>4、协助后台及客户端开发人员完成功能开发和调试；</p>
<p>5、移动端主流浏览器的适配、移动端界面自适应研发。</p>
</div>
"""
ret = re.sub('</?[a-zA-Z0-9] >',"",html)
print(ret)
split：
使用正则表达式来分割字符串。
text = "hello world ni hao"
ret = re.split('W',text)
print(ret)
>> ["hello","world","ni","hao"]
compile：
对于一些经常要用到的正则表达式，可以使用compile进行编译，后期再使用的时候可以直接拿过来用，执行效率会更快。而且compile还可以指定flag=re.VERBOSE，在写正则表达式的时候可以做好注释。示例代码如下：
text = "the number is 20.50"
r = re.compile(r"""
d # 小数点前面的数字
.? # 小数点
d* # 小数点后面的数字
""",re.VERBOSE)
ret = re.search(r,text)
print(ret.group())
