正则表达式相关，python的re库

import re
# #正则模块很重要

# f=open("tanghao.txt","r",encoding="utf-8")
# data=f.read()
# phone=re.findall("1[0-9]{10}",data)     #用正则来查找我们要的数据，很方便
# #得到列表了['13056611687', '13056611127', '13056611687', '13236611687']
# print(phone)

#re匹配语法：
 # re.match()      从头开始匹配
 # re.search()     匹配包含
 # re.findall()    把所有匹配到的值放到列表中返回
 #
    # re.split()    按什么分开   eg:re.split("\d",str)按数字分开
 # re.sub()        匹配字符并替换
 # re.fullmatch()  全部匹配

#eg:
# str="1sfa23d44sfkkf"
# res=re.match("[0-9]",str)   #从第一个字符开始找，找不到就返回None,
# if res:
#     print(res.group())        #分组就用groups()
# print(re.search("[0-9]",str))   #只要有一个就行，一个都没有返回None
# print(re.findall("[0-9]",str))  #返回符合的列表，没有返回[]空的列表

#匹配规则：
# "." 所有字符，除\n
# "^" 匹配字符开头，eg:^a
# "$" 匹配字符结尾，eg:a$
# "*" 匹配*号前的字符0次或多次，eg:a*
# "+" 匹配前一个字符一次或多次
# "?" 匹配前一个字符一次或0次
# "{m}"   匹配前一个字符m次
# "{n,m}" 匹配前一个字符n到m次
# "|"     匹配|左或|右
# "(...)" 分组匹配
# "[0-9]"[a-z]"范围匹配

# "\A"    从开头匹配，同"^"
# "\Z"    从尾匹配，同"$"
# "\d"    同[0-9]
# "\D"     匹配非数字，与"\d"反
# "\w"    匹配"a-zA-Z0-9"
# "\W"    匹配非"a-zA-Z0-9"，与"\w"反
# "\s"    匹配空白字符，"\t""\n""\r"


# 分组演示：
# res=re.search("([a-z]*)([0-9]*)","tanghao1234")
# print(res.groups()) #('tanghao', '1234')分开成元组了
# print(res.groups()[0])

# 高级分组演示"(?P<myname>)"：
# s="abcd1233tanghao"
# res=re.search("(?P<str>[a-z]{4})(?P<num>\d{4})(?P<myname>[a-z]{7})",s)
# if res:
#     print(res.groups())              # ('abcd', '1233', 'tanghao')
#     print(res.groupdict())           # {'str': 'abcd', 'num': '1233', 'myname': 'tanghao'}
#     print(res.groupdict()["myname"])    # tanghao

#邮箱格式：
#eg:[email protected]
#   re.fullmatch("\w+@\w+\.(com|cn|edu)","[email protected]")

#规则与匹配分离，提高效率,
# aa=re.compile("规则")
# aa.fullmatch("str") #规则与匹配分离，某种地方可以提高效率


#flag标签
# re.I    忽略大小写
# re.M    多行
# re.S    特殊字符
# re.X    加注释