使用正则表达式
现在我们开始来写一些简单的正则表达式吧。Python 通过 re 模块为正则表达式引擎提供一个接口，同时允许你将正则表达式编译成模式对象，并用它们来进行匹配。
解释：re 模块是使用 C 语言编写，所以效率比你用普通的字符串方法要高得多；将正则表达式进行编译（compile）也是为了进一步提高效率；后边我们会经常提到“模式”，指的就是正则表达式被编译成的模式对象。
编译正则表达式
正则表达式被编译为模式对象，该对象拥有各种方法供你操作字符串，如查找模式匹配或者执行字符串替换。
>>> import re
>>> p = re.compile('ab*')
>>> p
<_sre.SRE_Pattern object at 0x...>re.compile() 也可以接受 flags 参数，用于开启各种特殊功能和语法变化，我们会在后边一一介绍。
现在我们先来看个简单的例子：
>>> p = re.compile('ab*', re.IGNORECASE)正则表达式作为一个字符串参数传给 re.compile()。由于正则表达式并不是 Python 的核心部分，因此没有为它提供特殊的语法支持，所以正则表达式只能以字符串的形式表示。（有些应用根本就不需要使用到正则表达式，所以 Python 社区的小伙伴们认为没有必要将其纳入 Python 的核心。）相反，re 模块仅仅是作为 C 的扩展模块包含在 Python 中，就像 socket 模块和 zlib 模块。
使用字符串来表示正则表达式保持了 Python 简洁的一贯风格，但也因此有一些负面影响，下边我们就来谈一谈。
麻烦的反斜杠
上一篇中我们已经提到了，正则表达式使用 '\' 字符来使得一些普通的字符拥有特殊的能力（例如 \d 表示匹配任何十进制数字），或者剥夺一些特殊字符的能力（例如 \[ 表示匹配左方括号 '['）。这会跟 Python 字符串中实现相同功能的字符发生冲突。
解释：挺拗口，接着看例子你就懂了~
现在的情况是，你需要在 LaTeX 文件中使用正则表达式匹配字符串 '\section'。因为反斜杠作为需要匹配的特殊字符，所以你需要再它前边加多一个反斜杠来剥夺它的特殊功能。所以我们会把正则表达式的字符写成 '\\section'。
但不要忘了，Python 在字符串中同样使用反斜杠来表示特殊意义。因此，如果我们想将 '\\section' 完整地传给 re.compile()，我们需要再次添加两个反斜杠......
| 匹配字符 | 匹配阶段 |
| \section | 需要匹配的字符串 |
| \\section | 正则表达式使用 '\\' 表示匹配字符 '\' |
| "\\\\section" | 不巧，Python 字符串也使用 '\\' 表示字符 '\' |
简而言之，为了匹配反斜杠这个字符，我们需要在字符串中使用四个反斜杠才行。所以，在正则表达式中频繁地使用反斜杠，会造成反斜杠风暴，进而导致你的字符串极其难懂。
解决方法是使用 Python 的原始字符串来表示正则表达式（就是在字符串前边加上 r，大家还记得吧...）：
| 正则字符串 | 原始字符串 |
| "ab*" | r"ab*" |
| "\\\\section" | r"\\section" |
| "\\w+\\s+\\1" | r"\w+\s+\1" |
解释：强烈建议使用原始字符串来表达正则表达式。
实现匹配
当你将正则表达式编译之后，你就得到一个模式对象。那你拿他可以用来做什么呢？模式对象拥有很多方法和属性，我们下边列举最重要的几个来讲：
| 方法 | 功能 |
| match() | 判断一个正则表达式是否从开始处匹配一个字符串 |
| search() | 遍历字符串，找到正则表达式匹配的第一个位置 |
| findall() | 遍历字符串，找到正则表达式匹配的所有位置，并以列表的形式返回 |
| finditer() | 遍历字符串，找到正则表达式匹配的所有位置，并以迭代器的形式返回 |
如果没有找到任何匹配的话，match() 和 search() 会返回 None；如果匹配成功，则会返回一个匹配对象（match object），包含所有匹配的信息：例如从哪儿开始，到哪儿结束，匹配的子字符串等等。
接下来我们一步步讲解：
>>> import re
>>> p = re.compile('[a-z]+')
>>> p
re.compile('[a-z]+')现在，你可以尝试使用正则表达式 [a-z]+ 去匹配各种字符串。
例如：
>>> p.match("")
>>> print(p.match(""))
None因为 + 表示匹配一次或者多次，所以空字符串不能被匹配。因此，match() 返回 None。
我们再尝试一个可以匹配的字符串：
>>> m = p.match('fishc')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='fishc'>在这个例子中，match() 返回一个匹配对象，我们将其存放在变量 m 中，以便日后使用。
接下来让我们来看看匹配对象里边有哪些信息吧。匹配对象包含了很多方法和属性，以下几个是最重要的：
| 方法 | 功能 |
| group() | 返回匹配的字符串 |
| start() | 返回匹配的开始位置 |
| end() | 返回匹配的结束位置 |
| span() | 返回一个元组表示匹配位置（开始，结束） |
大家看：
>>> m.group()
'fishc'
>>> m.start()
0
>>> m.end()
5
>>> m.span()
(0, 5)由于 match() 只检查正则表达式是否在字符串的起始位置匹配，所以 start() 总是返回 0。
然而，search() 方法可就不一样咯：
>>> print(p.match('^_^fishc'))
None
>>> m = p.search('^_^fishc')
>>> print(m)
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 8), match='fishc'>
>>> m.group()
'fishc'
>>> m.span()
(3, 8)在实际应用中，最常用的方式是将匹配对象存放在一个局部变量中，并检查其返回值是否为 None。
形式通常如下：
p = re.compile( ... )
m = p.match( 'string goes here' )
if m:
print('Match found: ', m.group())
else:
print('No match')有两个方法可以返回所有的匹配结果，一个是 findall()，另一个是 finditer()。
findall() 返回的是一个列表：
>>> p = re.compile('\d+')
>>> p.findall('3只小甲鱼，15条腿，多出的3条在哪里？')
['3', '15', '3']findall() 需要在返回前先创建一个列表，而 finditer() 则是将匹配对象作为一个迭代器返回：
>>> iterator = p.finditer('3只小甲鱼，15条腿，还有3条去了哪里？')
>>> iterator
<callable_iterator object at 0x10511b588>
>>> for match in iterator:
print(match.span())
(0, 1)
(6, 8)
(13, 14)解释：如果列表很大，那么返回迭代器的效率要高很多。迭代器的相关知识请看：《零基础入门学习Python》048 | 魔法方法：迭代器
（未完待续）