通用正则表达式：
正则表达式：可以用在限制用户输入的范围、长度，也可以在搜寻时给定一个指定的范围和长度。
您正在编写应用程序，并且您希望在用户选择用户名时设置规则。我们希望用户名可以包含字母，数字，下划线和连字符。 为了让它看起来不丑，我们还想限制用户名中的字符数量。
应用场景：1、搜索
2、限制用户输入。
功能：1、设置字符长度
2、设置输入的范围。
匹配介绍：
基础匹配：
这一部份就是基于你输入的一个一个匹配，如：
"cat" => The cat sat on the mat这里的含义是在文段中找到一个为cat的字符串。这里需要注意查询遵从大小写，如这里的cat，就无法匹配CAT、Cat等。
这种最直接、最简单，但一般不适合编写项目，如：我想获取用户合理的qq邮箱，qq邮箱除了尾缀固定为@qq.com，但前面的不可能一致。
元字符：
| 元字符 | 描述 |
|---|---|
| . | 匹配除换行符以外的任意字符。 |
| [ ] | 字符类，匹配方括号中包含的任意字符。 |
| [^ ] | 否定字符类。匹配方括号中不包含的任意字符 |
| * | 匹配前面的子表达式零次或多次 |
| + | 匹配前面的子表达式一次或多次 |
| ? | 匹配前面的子表达式零次或一次，或指明一个非贪婪限定符。 |
| {n,m} | 花括号，匹配前面字符至少 n 次，但是不超过 m 次。 |
| (xyz) | 字符组，按照确切的顺序匹配字符 xyz。 |
| | | 分支结构，匹配符号之前的字符或后面的字符。 |
| \ | 转义符，它可以还原元字符原来的含义，允许你匹配保留字符 [ ] ( ) { } . * + ? ^ $ \ | |
| ^ | 匹配行的开始 |
| $ | 匹配行的结束 |
对“.”的应用：
.号可以匹配除了换行和新行字符的所有字符
本例子中.ar表示任意，找到（任意字符）+a+r即可。
如：
".ar" => The car parked in the garage.
字符集
对字符集[]的应用。
字符集和字符组是两个不一样的概念，字符集表示在只要数据是在范围内即可。如：[0~9],表示数字在0到9就符合要求。
下面的例子中，表示：T/t两个选其中一个即可+h+e；
"[Tt]he" => The car parked in the garage.
对否定字符^的应用
^字符的使用，这里有一个注意点这个^要写在[]中，例如：[^0~9],表示除了0和9其他都可以，若写在外面^[0~9]表示开头为0到9，
例子：这里匹配来除了c以外 ，其他字符后续接了ar的字符串。
"[^c]ar" => The car parked in the garage.
重复：重复分三种情况。
这三种修饰都是对前面的符号的修饰，
如：abc？d 这个？修饰c，表示c可有可无，正确匹配时abd和abcd都对。
对*的应用：
*表示可以匹配0次到多次。
下面例子中他会去匹配多次匹配在a-z的字符
"[a-z]*" => The car parked in the garage #21.
还可以和一些转义字符如：\s搭配，\s表示空格，这里表示可以输入0到多次的空格。
"\s*cat\s*" => The fat cat sat on the cat.
这里应该是 cat 和 cat两个部分被框住。
对+号的应用：
+则表示出现一次到多次。如：
"c.+t" => The fat cat sat on the mat.
对比*和+ 我们以上面的例子为例。c.+t 分别搜索下面的几个词语 cat sat caaaat ct. 有两个可以被选中，分别为：cat caaat
若是c.*t则可以有三个可能，分别为：ct、cat、caaat，这里可以看出*只是比+多出了一种可能。
对？的应用：
表示？前面的可有可无。
下面的例子不难看出，只要字符符合he即可，前面有无T只是框不框住的区别。
"[T]?he" => The car is parked in the garage.
对花括号{}的应用：
{}他起到了设置字符的上下限。实例中日常用户名，一般会让我们输入三个字符，没超过就会被提醒是同一个道理。
{}分为三种情况:
{x,y} 其中x<y 表示你最少需要输入x个字符，但最多不能超过y个字符
"[T]?he" => The car is parked in the garage.
{x,} 表示：最少输入x个字符，但无上限的限制
"[0-9]{2,}" => The number was 9.9997 but we rounded it off to 10.0.
{x} 失去了,则表示你只能输入这个恰好的字符数，如：电话号码是11位，这里就可以写[0~9]+{11}，表示你只能输入11位数字。
"[0-9]{2}" => The number was 9.9997 but we rounded it off to 10.0.
对字符组（）的应用：
字符组要和字符集区分开来（abc）和{abc}，括号表示只能匹配到abc连续的，{abc}表示出现abc中一个字符即可，（）也可以与|搭配使用表示分支。如：
"(c|g|p)ar" => The car is parked in the garage.
这里出现c或g或p+a+r都可以。
对分支结构“|”的应用:
在正则表达式中垂直条 | 用来定义分支结构，分支结构就像多个表达式之间的条件。现在你可能认为这个字符集和分支结构的工作方式一样。 但是字符集和分支结构巨大的区别是字符集只在字符级别上有作用，然而分支结构在表达式级别上依然可以使用。 例如正则表达式 (T|t)he|car，表示：匹配大写字母 T 或小写字母 t，后面跟小写字母 h，后跟小写字母 e，或匹配小写字母 c，后跟小写字母 a，后跟小写字母 r。
"(T|t)he|car" => The car is parked in the garage.
分支结构是一种选择，在两种或多种之间满足其中一个即可。 这里显示：The、the、car只要出现都可以。
转义字符\的应用：
{}、[]等我们都被赋予了特殊含义，那我们怎么表示我们要找[]字符呢？加入\即可，如：\[，表示找[字符。
"(f|c|m)at\.?" => The fat cat sat on the mat.
上例中\.就表示找到.这个符号
定位符的^和$应用:
^表示起始符，如一句话 ：
"(T|t)he" => The car is parked in the garage.
"^(T|t)he" => The car is parked in the garage.
在未加^的时候我们选中了the和The，选中后只有The是在文章开头，故只有The被选中
$表示结尾符号：
"(at\.)" => The fat cat. sat. on the mat.
"(at\.)$" => The fat cat sat on the mat.
对比两个例子，不难发现$修饰的符号只会去审核最后的几位符不符合目标。
简写字符集：
用\加字符表示一个类型的字符。一般小写表示一个范围。大写表示取反。
正则表达式为常用的字符集和常用的正则表达式提供了简写。简写字符集如下：
| 简写 | 描述 |
|---|---|
| . | 匹配除换行符以外的任意字符 |
| \w | 匹配所有字母和数字的字符：[a-zA-Z0-9_] |
| \W | 匹配非字母和数字的字符：[^\w] |
| \d | 匹配数字：[0-9] |
| \D | 匹配非数字：[^\d] |
| \s | 匹配空格符：[\t\n\f\r\p{Z}] |
| \S | 匹配非空格符：[^\s] |
断言：断言分四种。
| 符号 | 描述 |
|---|---|
| ?= | 正向先行断言 |
| ?! | 负向先行断言 |
| ?<= | 正向后行断言 |
| ?<! | 负向后行断言 |
断言是什么呢？
他是作为一个判定的范围，出现在查询过程中，但不出现在结果中，
简单的例子，我想找坐在小明前面的小红， 假设班里有两个小明，那么被找到的则是其中一个小明，判断依据是这个小明必须在小红前面。
其中这个小红就是我们的断言，她是我们判断的依据，而不是结果
下面四种断言直接上例子在解析。
正向先行断言：
"(T|t)he(?=\sfat)" => The fat cat sat on the mat.
不难看出，如果看前半段The和the都是我们的搜索字段，但后半段表示，前面的the和The后面要跟着fat才被选中，故只有The符合。
负向先行断言
"(T|t)he(?!\sfat)" => The fat cat sat on the mat.
不难看出，如果看前半段The和the都是我们的搜索字段，但后半段表示，前面的the和The后面不跟着fat才被选中，故只有the符合。
正向后行断言：
"(?<=(T|t)he\s)(fat|mat)" => The fat cat sat on the mat.
不难看出，如果看后半段fat和mat都是我们的搜索字段，但前半段表示，fat和mat前面需要跟着The或the才被选中，故两个都符合符合。
负向后行断言：
"(?<!(T|t)he\s)(cat)" => The cat sat on cat.
不难看出，如果看后半段cat和The cat都是我们的搜索字段，但前半段表示，cat前面不能被The或the修饰才被选中，故选择了cat而不是The cat。
总结：
先后行表示断言出现在我要找的目标的前面还是后面，正向表示断言出现了，则那个是我的目标字段，负向表示断言出现了，那么设置的搜索字符不是我们目标字符。
标记：
标记也称为修饰符，因为它会修改正则表达式的输出。这些标志可以以任意顺序或组合使用，并且是正则表达式的一部分。
常见的格式是：/ 中间是我们的内容 /《标记符号》
常用的三种标记。
| 标记 | 描述 |
|---|---|
| i | 不区分大小写：将匹配设置为不区分大小写。 |
| g | 全局搜索：搜索整个输入字符串中的所有匹配。 |
| m | 多行匹配：会匹配输入字符串每一行。 |
不区分大小写：i标记
"The" => The fat cat sat on the mat.
"/The/gi" => The fat cat sat on the mat.
在我们没有使用i标记时，他仅能匹配The，但我们加入i之后他就所有都能匹配了，为什么会加g呢？因为需要全局搜索。如果没有g，他找到第一个The就停下了。
全局搜索：g标记
".(at)" => The fat cat sat on the mat.
"/.(at)/g" => The fat cat sat on the mat.
全局搜索和是全部符合条件的都搜索一遍。
上例中是搜索任意字符+a+t即可。
多行匹配：m标记：
m 修饰符被用来执行多行的匹配。正如我们前面讨论过的 (^, $)，使用定位符来检查匹配字符是输入字符串开始或者结束。但是我们希望每一行都使用定位符，所以我们就使用 m 修饰符。 例如正则表达式 /at(.)?$/gm，表示：小写字母 a，后跟小写字母 t，匹配除了换行符以外任意字符零次或一次。而且因为 m 标记，现在正则表达式引擎匹配字符串中每一行的末尾。
"/.at(.)?$/gm" => The fat cat sat on the mat.
常用正则表达式：可以将这些作为练习进行总结。
- 正整数：
^\d+$ - 负整数：
^-\d+$ - 电话号码：
^+?[\d\s]{3,}$ - 电话代码：
^+?[\d\s]+(?[\d\s]{10,}$ - 整数：
^-?\d+$ - 用户名：
^[\w\d_.]{4,16}$ - 字母数字字符：
^[a-zA-Z0-9]*$ - 带空格的字母数字字符：
^[a-zA-Z0-9 ]*$ - 密码：
^(?=^.{6,}$)((?=.*[A-Za-z0-9])(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z]))^.*$ - 电子邮件：
^([a-zA-Z0-9._%-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,4})*$ - IPv4 地址：
^((?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?))*$ - 小写字母：
^([a-z])*$ - 大写字母：
^([A-Z])*$ - 网址：
^(((http|https|ftp):\/\/)?([[a-zA-Z0-9]\-\.])+(\.)([[a-zA-Z0-9]]){2,4}([[a-zA-Z0-9]\/+=%&_\.~?\-]*))*$ - VISA 信用卡号码：
^(4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?)*$ - 日期（MM/DD/YYYY）：
^(0?[1-9]|1[012])[- /.](0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])[- /.](19|20)?[0-9]{2}$ - 日期（YYYY/MM/DD）：
^(19|20)?[0-9]{2}[- /.](0?[1-9]|1[012])[- /.](0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])$ - 万事达信用卡号码：
^(5[1-5][0-9]{14})*$
python中使用正则表达式：
1、使用前导入import re包。
正则表达式的规则和上面的一样。
re.match():
功能： 从字符串开头匹配，返回从开始匹配成功的位置，若从开始未匹配到或不在开始位置匹配到，返回None
原型：match(pattern, string, flags=0)
pattern: 匹配的正则表达式
string: 要匹配的字符串
flags: 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式
标志位设置的功能：
- re.I 忽略大小写
- re.L 做本地户识别
- re.M 多行匹配，影响^和$
- re.S 使.匹配包括换行符在内的所有字符
- re.U 根据Unicode字符集解析字符，影响\w,\W,\b,\B
- re.X 使我们以更灵活的格式理解正则表达式
例子：
//搜索代码：
import re
addr = "Www.baidu.com"
re.match("www", addr, re.I) //www表示要搜索的东西，addr被赋予了Www.baidu.com ，re.I表示忽略大小写。
//结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='Www'>re.search():
原型：search(pattern, string, flags=0)
功能：扫描整个字符串，并返回第一个成功的匹配
//例子：
import re
addr = "www.baidu.com"
print(re.match("bai", addr))
print(re.search("bai", addr))
//结果：
None
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bai'>
//这里可以看出区别，search不需要考虑是开头还是结尾的问题，找到即可返回答案。re.findall()
原型： findall(pattern, string, flafs=0)
功能： 扫描整个字符串，并返回所有结果的列表
//例子：
import re
addr = "www.baidu.com"
print(re.findall("w", addr))
//结果：
['w', 'w', 'w']
//本例返回的是所有符合的结果，和全局搜索g很像。字符串切割：
本质上是将字符串中按空格为分割依据，进行切割。
//例子：
import re
str1 = 'wang is a good man'
print(str1.split())
print(str1.split(" "))
print(re.split(r" +", str1))
//结果：
['wang', 'is', 'a', 'good', 'man']
['wang', '', '', '', 'is', 'a', 'good', 'man']
['wang', 'is', 'a', 'good', 'man']
re.finditer()：
原型： finditer(pattern, string, flags=0)
功能： 与findall类似，扫描整个字符串，但返回的是一个迭代器
//迭代器：相当于里面会存一些匹配的数据，通过循环模式获取。
//例子：
import re
strs = "wang is a good man! wang is a nice man! wang is a very handsome man!"
d = re.finditer(r"wang", strs) //将搜索到的符合的字符存入迭代器中，被赋值于d中
for i in d: //i会顺序的去d中读取数据。
print(i.group())
//结果：
wang
wang
wang字符串的替换和修改：
**sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0) **
- pattern: 正则
- repl: 指定的用来替换的字符串
- string: 目标字符串
- count: 最多替换次数，默认为0，表示替换所有匹配到的字符串
- 功能： 在目标字符串中以正则匹配字符串，把匹配到的替换成指定字符串
//例子：
import re
str2 = "wang is a good good good boy"
print(re.sub("good", "nice", str2))
print(re.subn("good", "nice", str2, count=2))
//结果：
wang is a nice nice nice boy
('wang is a nice nice good boy', 2)