re中主要通过正则相关的方法
import re
1.什么是正则
正则是字符串匹配的一种工具，拥有自己的语法。语法中主要是包含各种符号的使用
2.正则语法
re.fullmatch(正则表达式，字符串) - 检查字符串是否完全符合正则表达规则(完全匹配)； 匹配成功，返回匹配对象，匹配失败，返回None
正则表达式 - python中的正则表达式是写在引号中(可以是单引号也可以是双引号)，但是一般情况下会在引号前面加r - (r'正则表达式')
(1)普通字符 - 除了正则中有特殊功能和特殊意义以外的其他所有字符
例如：a, b, c, 1, 你，......
普通字符在正则中表示字符本身
表示一个字符串有3个字符，每个字符分别是a, b, c
re_str = r'abc'
result = re.fullmatch(re_str, 'abc')
print(result)
(2) . - 匹配任意字符
正则中出现.的位置可以匹配任意字符,一个.只能匹配一个任意字符
# 匹配一个长度是3的字符串，字符串开头是a，结尾是b，中间一个任意字符
re_str = r'a.b'
result = re.fullmatch(re_str, 'a0b')
print(result)
(3)\w - 匹配数字，字母或者下划线(只针对ASCII码有效)
一个\w只能匹配一个字符
注意：Unicode码中除了ASCII码表以外的其他字符都能匹配
re_str = r'a\wb.'
result = re.fullmatch(re_str, 'a9b9')
print(result)
(4) \s - 匹配一个空白字符
空白：空格，回车/换行，制表符
result = re.fullmatch(r'abc\s123', 'abc\t123')
print(result)
(5) \d - 匹配一个数字字符
result = re.fullmatch(r'a\d\db', 'a99b')
print(result)
(6) \大写字母 - 匹配非\小写字母匹配到的内容
\W - 匹配非数字，字母，下划线
\S - 匹配非空白字符
\D - 匹配非数字字符
(7) [] - 匹配字符集
a.普通用法：
[字符集] - 匹配字符集中的任意一个字符
例：[az1+] - 匹配一个字符是a或者z或1或+
[\dabc] - 匹配一个字符是数字或者a或者b或者c
b.表示范围的字符集: [字符1-字符2] - 从字符1到字符2中的任意一个字符
注意：字符2的编码值必须大于字符1
[5-9] - 匹配数字字符5到9的一个
[a-z] - 匹配小写字母a到z的一个
[a-zA-Z] - 匹配任意一个字母
[a-zA-Z\d_] - 匹配字母数字下划线
c.反向选中：[^字符集] - 选中除了字符集中以外的其他的任意一个字符
print(re.fullmatch(r'[a-zA-Z\d_][A-Z]abc', '9Rabc'))
一个匹配符号必须对应一个具体的字符；检测符号只是对符号所在的位置进行检查，不会影响字符串长度
(1) \b - 检测是否是单词边界
单词边界：一个可以将两个单词区分开的符号都是单词边界，例如：单词开头，单词结尾，空白标点符号等
匹配一个字符串是'howare'，然后检查w的后面是否是单词边界
print(re.fullmatch(r'how\b are', 'how are'))
(2) ^ - 检查 ^ 所在的位置是否是字符串开头
print(re.fullmatch(r'^abc', 'abc')) # 等同于print(re.fullmatch(r'abc', 'abc'))
(3) 
所在的位置是否是字符串结尾
print(re.fullmatch(r'abc$', 'abc')) # 等同于print(re.fullmatch(r'abc', 'abc'))
1.匹配次数
(1) * - 匹配0次或多次
字符* - 前的字符出现0次或多次
例：r'a' - '','a','aa','aaa',...
r'\d' - '','1','2','112','22434'
r'[abc]' - '','a','ab','abbc','aaccbb'
print(re.fullmatch(r'a\d*b', 'a975935835b'))
(2) + -- 匹配1次或多次
print(re.fullmatch(r'a\db', 'ab')) # None
(3) ? - 匹配0次或1次
print(re.fullmatch(r'[+-]?\d+', '293'))
(4) {}
{N} - 匹配N次
{M, N} - 匹配M到N次
{M,} - 匹配至少M次
{,N} - 最多匹配N次
print(re.fullmatch(r'a{3}123', 'aaa123'))
print(re.fullmatch(r'a{2,5}123', 'aaa123'))
print(re.fullmatch(r'\d{3,}', '394292944242'))
print(re.fullmatch(r'\d{,5}', ''))
2.贪婪和非贪婪
,+,?,{}对应匹配次数是贪婪的；在匹配次数不确定的时候才有贪婪和非贪婪的区分
在匹配次数不确定的符号后面加?问号，就会变为非贪婪：?, +?, ??, {M,N}?, {M,}?, {,N}?
贪婪：在匹配成功的前提下，尽可能多的匹配
非贪婪：在匹配成功的前提下，尽可能少的匹配
3.| - 分之
正则表达式1 | 正则表达式2
4. () - 分组
1.分组 - 将正则中的一部分看做一个整体进行操作
2.重复 - 添加分组后，可以在分组的后面通过\M来重复前面第M个分组匹配到的结果
print(re.fullmatch(r'(\d+)abc\1', '100abc100'))
5.转义符号 - 在正则符号前加 \ ，让符号功能消失
正则中的转义符号和字符串的转义字符是两回事
独立的特殊符号放在[]中特殊意义会自动消失，但是除了：-,[]
re_str = r'\.abc'
print(re.fullmatch(re_str, '.abc'))
1.创建正则对象
compile(正则表达式) - 根据正则表达式创建正则对象
2.匹配
fullmatch(正则表达式，字符串) - 让整个字符串与正则表达式进行匹配
match(正则表达式，字符串) - 匹配字符串开头
返回值：匹配成功是匹配结果对象，匹配失败是None
result = re.match(r'(\d{3})([a-z]{2})', '945sdfjsfk-----+++')
print(result)
匹配结果
(1)匹配结果对应的字符串
匹配对象.group() - 获取整个正则匹配到的结果
匹配对象.group(N) - 获取第N个分组匹配到的结果
print(result.group())
print(result.group(1)) # 取第一个分组的结果
print(result.group(2)) # 取第2个分组的结果
(2)获取匹配位置
匹配对象.span(group=0)
匹配对象.start(group=0)
匹配对象.end(group=0)
print(result.span(1)) # 取第一个分组的位置
print(result.start(1))
print(result.end(1))
(3)获取原字符串
print(result.string)
3.查找
search(正则表达式，字符串) - 匹配出字符串中第一个满足正则表达式的子串，结果是匹配对象
findall(正则表达式，字符串) - 获取字符串中所有满足正则表达式的子串，结果是列表，列表中的元素是字符串
finditer(正则表达式，字符串) - 获取字符串中满足正则表达式的所有的子串，结果是迭代器，迭代器的元素是匹配对象
result = re.search(r'\d{3}', 'sfsfjsf,43,fsfsfsf3435,dgsg5433')
print(result)
result = re.findall(r'\d{3}', 'sfsfjsf,43,fsfsfsf3435,dgsg5433')
print(result)
result = re.findall(r'(\d{3})a', 'sfsfjsf,43,fsfsfsf3435a,dgsg543a3')
print(result)
result = re.finditer(r'(\d{3})a', 'sfsfjsf,43,fsfsfsf3435a,dgsg543a3')
print(result)
print(next(result))
4.切割
split(正则表达式，字符串) - 按照满足正则表达式的子串对字符串进行切割，返回列表
str1 = 'aaabbbsssjfsfjjdjkkdjjkfi9dsfs99fsf83rsf743jdf'
print(re.split(r'\d+', str1))
5.替换
sub(正则表达式，字符串1，字符串2，替换次数=0) - 将字符串2中满足正则表达式的子串替换成字符串1,替换次数为0的时候全部替换
str1 = 'aaabbbsssjfsfjjdjkkdjjkfi9dsfs99fsf83rsf743jdf'
new_str = re.sub(r'\d+', '+', str1)
print(new_str)
