首先说 正则表达式是什么？
正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。
许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在Perl中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎。正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件（例如sed和grep）普及开的。正则表达式通常缩写成“regex”，单数有regexp、regex，复数有regexps、regexes、regexen。
引用自维基百科https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F
定义是定义，太正经了就没法用了。我们来举个栗子：假如你在写一个爬虫，你得到了
一个网页的HTML源码。其中有一段<html><body><h1>hello world<h1></body></html>你想要把这个hello world提取出来，但你这时如果只会python 的字符串处理，那么第一反应可能是
s = <html><body><h1>hello world<h1></body></html> start_index = s.find('<h1>')然后从这个位置向下查找到下一个
<h1>出现这样做未尝不可，但是很麻烦不是吗。需要考虑多个标签，一不留神就多匹配到东西了，而如果想要非常准确的匹配到，又得多加循环判断，效率太低。--------
首先推荐使用r'string'来定义字符，免去转义字符的影响
#'.'，点号，在默认模式中，匹配任何一个字符，除了新的行newline。如果DOTALL标记指定了，那么还可以匹配newline。
# '^'，匹配字符串的开始
# '$'，匹配字符串的结束。比如foo匹配foo或者foobar，但是foo$只能匹配到foo。
# '*'，匹配0个或者多个字符，比如ab*，可以匹配a，ab，abbbb等
# '+'，匹配1个或者多个字符，比如ab+，可以匹配ab，或者abbbb
# '?'，匹配0或者1个字符，比如ab?只能匹配a或者ab。
#贪婪模式，*？+，都是贪婪模式的，会尽可能多的匹配字符，在后面加上一个？则会变为非贪婪模式，尽可能匹配少的字符。
#我们一般用非贪婪模式。
# {m},指定匹配的数量，比如a{6}表示将匹配6个a字符，而不是5个，准确匹配。
# {m,n},匹配在m~n个字符之间，包含m和n，比如a{3,5}将匹配3-5个a字符，一般会取上限来匹配。
# 如果不指定m或者n，则表示没有上限，下限不能低于0个
# {m,n}?,非贪婪模式的匹配，尽可能匹配少，取下限m来匹配。
# [],用于创造一个字符的集合，字符可以单独出现或者使用0-9，a-z这种格式。
# 比如：[amk]会匹配a，m或者k字符。[a-z]将会匹配a-z之间的任何一个字符。[0-5][0-9]匹配从00-59的所有字符。
# 如果在[]中包含一个特殊字符的集合，比如[(+*)]，这些特殊字符将会失去其特殊含义，只匹配字面意义，'('')''+''*'。
# 如果在[]的开始有一个'^'，比如[^5]，将会匹配任何一个不是5的字符。
# '|',A|B，AB是任意的RE表达式，可以匹配A或者B
# (...),括号内的表达式将作为分组，从表达式左边开始每遇到一个分组的左括号，编号+1。分组表达式作为一个整体，可以后接数量词。
# 比如，(abc){2}匹配abcabc，a(123|456)c匹配a456c或者a123c。
# (?P<name>...)，分组，除了原有的编号外，指定一个额外的别名，比如：(?P<id>abc){2}，可以匹配abcabc，通过.'id'来访问。
# <number>，引用编号为<number>的分组匹配到的字符串。比如(d)abc1，可以匹配1abc1，或者5abc5
# (?P=name),引用别名为<name>的分组匹配到的字符串，比如(?P<id>d)abc(?P=id),可以匹配1abc1，5abc5等。
# d,表示数字，0-9之间的一个，比如adc,可以匹配a1c;
# D,表示非数字，也可以用[^d]来代替，
# s，表示空白字符
# S，表示非空白字符
# w,表示单词字符，[A-Za-z0-9_]
# W，表示非单词字符。
# A,仅匹配字符串的开头，Aabc可以匹配abc。
# ,仅匹配字符串结尾，abc,匹配abc---------
#首先要导入re模块
import re#将原生字符串对象传到compile方法中，可以获得一个pattern匹配模式
pattern=re.compile(r'hello')
#这个pattern可以用于进一步的匹配
#flag参数，指匹配模式，可以选则
re.I#忽略大小写
re.M#多行模式
re.S#点任意匹配，
re.L#
re.U
re.X#详细模式，这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。match方法会从要匹配的string的开头开始，尝试匹配pattern，一直向后，如果遇到无法匹配的字符，就返回None，如果匹配未结束已经到达string的末尾也会返回None，表示匹配失败。匹配成功会返回True，以及匹配到的内容的group。
举个例子：（来自http://cuiqingcai.com/977.html）pattern=re.compile(r'hello')
result1=re.match(pattern,'hello')
result2=re.match(pattern,'helloo world')
result3=re.match(pattern,'helo world')
result4=re.match(pattern,'hello world')
if result1:
print(result1.group())
else:
print('1匹配失败!')
if result2:
print(result2.group())
else:
print('2匹配失败!')
if result3:
print(result3.group())
else:
print('3匹配失败!')
if result4:
print(result4.group())
else:
print('4匹配失败!')hello
hello
3匹配失败!
hello#对于返回的这个结果，我们再通过一个例子来了解一下：
import re
m=re.match(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)','hello world!')#单词+空格+单词+任意字符
print(m.string)#获取匹配时使用的文本
print(m.re)#获取匹配时使用的pattern对象
print(m.pos)#文本中开始搜索的位置
print(m.endpos)#返回结束搜索的位置
print(m.lastindex)#最后一个被捕获的分组在文本中的索引
print(m.lastgroup)#最后一个最捕获的分组的别名
print(m.group())#获得一个或多个分组截获的字符串，如果指定多个参数，将会以元祖形式返回
print(m.group(1,2))#指定多个参数
print(m.groups())#以元组形式返回所有分组截获的字符串
print(m.groupdict())#返回具有别名的组的别名为Key，字符串为value的字典，不包含别名的组不统计
print(m.start(2))#返回指定的组截获的子串在string中的起始索引
print(m.end(2))#返回指定的组在string中的结束索引
print(m.span(2))#返回(start(group),end(group))hello world!
re.compile('(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)')
0
12
3
sign
hello world!
('hello', 'world')
('hello', 'world', '!')
{'sign': '!'}
6
11
(6, 11)类似与match方法，但是match会检测re是不是在string的开始位置就能够匹配到，而search会扫描整个string来匹配。match方法只有在0位置匹配成功的话才会返回，如果不是开始i位置，即使后面由匹配，也会返回None。
import re
pattern=re.compile(r'world')
match=re.search(pattern,'hello world!')
if match:
print(match.group())world
https://blog.csdn.net/fjb2080/article/details/79712380