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上一篇文章中，我们讲到了贪婪匹配和非贪婪匹配，我们在这篇文章中，主要讲的就是贪婪匹配和非贪婪匹配的剩下的部分，话不多说，让我们开始吧。
我们先来看几个例子，大家可以相一下这个打印出来的结果是什么。
import re
print(re.findall(r"a\w+",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"\w+b",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"a\w+b",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
这个就是打印出来的结果。
这个前面第一个正则表达式的意思是说，从a开始，中间进行贪婪匹配，直到结束。
第二个正则表达式的意思直接进行贪婪匹配，然后到b结束。
第三个正则表达式的意思是说，从a开始，中间进行贪婪匹配，然后到b结束。
你看，虽然这三个打印出来的结果是相同的，但是，其中表达的意思并不相同。
我们再来看下一个例子：
print(re.findall(r"a\w+?",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"\w+?b",'afbsfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"a\w+?b",'afbsfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
这个是我们这次打印出来的结果，你看是不是有很大的不同。
对于贪婪匹配后面加一个?，这样子就变成了非贪婪匹配。
所以，对于第一个正则表达式而言，要找到的，是所有以a开头的字符串，并且由于是非贪婪匹配，并不无限向后找，碰到下一个a的时候，就构成了一个新的字符串。
对于第二个正则表达式而言，找到的是所有以b结尾的字符串。
对于第三个正则表达式而言，找到的是所有的以a开头，以b结尾的字符串作为元素。
我们再来看下一组表达式
print(re.findall(r"a\w*?",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"\w*?b",'afbsfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"a\w*?b",'afbsfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))print(re.findall(r"a\w*",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"\w*b",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
print(re.findall(r"a\w*b",'afasfadasafa464646_fafdasda_dasdasdfb'))
这个当中，其实需要强调的是，*表示的是0个或者多个，因为后面加上了?，所以只能找到a
我们再来看下一组代码。
import re
print(re.findall(r"\d+","fhig346-gh465464nm"))
print(re.findall(r"[a-z]+","fhig346-gh465464nm"))
# 正则1 |正则2
print(re.findall(r"\d+|[a-z]+","fhig346-gh465464nm"))
通过这个代码，我们可以了解到的是，这个|，其实就是或的意思。
我们来看下一组代码
import re
print(re.findall(r"(\d+)|[a-z]+","fhig346-gh465464nm"))
# ['', '346', '', '465464', '']
print(re.findall(r"\d+|([a-z]+)","fhig346-gh465464nm"))
print(re.findall(r"(\d+)|([a-z]+)","fhig346-gh465464nm"))
默认情况下，如果正则表达式中出现()，结合findall查找，最终的结果中只显示()的结果。这个也叫做捕获组
有捕获组，那肯定也存在着非捕获组，我们来看一下非捕获组的示例。
# b、非捕获组：（?:正则）
print(re.findall(r"(?:\d+)|[a-z]+","fhig346-gh465464nm"))
# ['fhig', '346', 'gh', '465464', 'nm']
print(re.findall(r"\d+|(?:[a-z]+)","fhig346-gh465464nm"))
# ['fhig', '346', 'gh', '465464', 'nm']
你看，这个就是非捕获组，在这种情况下面，()是不会起作用的。
练习，已知一个字符串data，检索其中合法的邮箱
data = 'yz@163.comhellodasdasda@sina.com146747@qq.com4654654@xxx.com'
import re
mall_list=re.findall(r"\w+@(?:163|126|qq|sina)\.com",data)
print(mall_list)
这样子，我们就拿到了我们想要的结果。
我们接下来讲一下正则表达式中的几个常用的函数。
1. compile():将正则字符串编译成正则对象，一般都是为了结合其他函数使用的2. match():用正则匹配指定字符串中的内容，如果匹配上，返回Match对象
如果未匹配上，则返回None
应用：判断用户名或密码是否合法3. search()：用正则搜索指定字符串中的内容，如果匹配上，返回Match对象，如果未匹配，返回None
注意，只会查找一次4. findall():用正则搜索指定字符串中的内容，如果匹配上，返回非空列表，如果未匹配，返回空列表
注意：查找所有
应用：全局搜索数据，在爬虫中一般使用findall5.finditer()：用正则搜索指定字符串中的内容，返回一个迭代器，
如果匹配上，则返回一个Match对象
注意，查找所有下面，我们来写一下对应的应用这些函数的代码。
首先，我们来看第一个例子：
import re
r=re.findall(r"a\d","6a8ghjkasda3asdaa8")
print(r)
r=re.finditer(r"a\d","6a8ghjkasda3asdaa8")
print(r) 在这个打印结果当中，第一个打印出来的是字典，第二个是迭代器对象。
那我们应该怎么获取迭代器当中的数据呢？
首先，使用循环。
# 方式一
for obj in r:print(obj)print(obj.group()) # 获取Match对象的文本内容
# <re.Match object; span=(1, 3), match='a8'>
# a8
# <re.Match object; span=(10, 12), match='a3'>
# a3
# <re.Match object; span=(16, 18), match='a8'>
# a8方式二，使用next.
# 方式二
print(next(r)) # <re.Match object; span=(1, 3), match='a8'>
print(next(r)) # <re.Match object; span=(10, 12), match='a3'>
print(next(r)) # <re.Match object; span=(16, 18), match='a8'>
while True:try:obj=next(r)print(obj.group())except StopIteration as e:# 如果出现异常，则说明迭代器中的元素已经获取完毕break
# <re.Match object; span=(1, 3), match='a8'>
# <re.Match object; span=(10, 12), match='a3'>
# <re.Match object; span=(16, 18), match='a8'>接下来，我们来说一下split()，用正则指定的规则分割指定字符串，返回一个列表。
str1='one1two1three1four'
l1 = str1.split("1") # 字符串.split(分隔符)，返回一个列表
print(l1) # ['one', 'two', 'three', 'four']str1='one1two2three3four'
l1=re.split(r'\d+',str1) # re.split(正则分割符，字符串)
print(l1) # ['one', 'two', 'three', 'four']l1=re.split(r'\d+',str1,2) # re.split(正则分割符，字符串,次数)
print(l1) # ['one', 'two', 'three3four']我们接下来讲一下sub和subn
sub是将正则匹配到的子字符串用指定字符串进行替换
str1="one111two111three111four"
l1=str1.replace("111","-")
print(l1) # one-two-three-four# 可以指定替换的次数
str2="one31324two46465three4651four"
l1=re.sub(r"\d+","-",str2)
print(l1) # one-two-three-fourstr2="one31324two46465three4651four"
l1=re.sub(r"\d+","-",str2,2)
print(l1) # one-two-three4651four而subn返回的是一个元组，格式：（新字符串，替换的次数）
str2="one31324two46465three4651four"
l1=re.subn(r"\d+","-",str2,2)
print(l1) # ('one-two-three4651four', 2)str2="one31324two46465three4651four"
l1=re.subn(r"\d+","-",str2)
print(l1) # ('one-two-three-four', 3)接下来，我们说一下match，search，findall之间的区别
r1=re.match(r"\d+",'as1das2')
print(r1) # None 从左往右匹配
r1=re.search(r"\d+",'as1das2')
print(r1) # <re.Match object; span=(2, 3), match='1'>
r1=re.findall(r"\d+",'as1das2')
print(r1) # ['1', '2']
注意，在正则中不要随便使用空格
print(re.search(r"\d+[a-z]+","3sdaasda-dasdad4")) # \d+ 数字可以出现一个或者多个
print(re.search(r"\d + [a-z]+","3sdaasda-dasdad4")) # \d +空格可以出现一个或者多个
flags的用法
re.I表示不区分大小写
# # flags的用法
# # re.I表示不区分大小写
print(re.split(r"a","dashjkhadAdashjkdkajaHJKHKHJAdashjkdh",re.I))
# 为了区分flasg，尽量使用关键字参数的方式给flags传参
print(re.split(r"a","dashjkhadAdashjkdkajaHJKHKHJAdashjkdh",flags=re.I))
好了，我们今天的文章就到这里，我们明天再见。
