处理引号也可以用转义字符：Python 并不明确区分单双引号，只要要匹配使用就行；如要表示一个字面意义上的引号，需用另外一种引号来嵌套，或者转义字符：
"'" # use another kind of qoute
"\"" # use escape character
输入这些符号时需要多次敲键盘，但 Python 都把它们当成长度为1的字符来处理：
In [1]: len("\017")
Out[1]: 1
In [2]: len("\n")
Out[2]: 1
In [3]: len("\\")
Out[3]: 1
1.2 Python 中转义序列标志符
反斜杠是 Python 中转义序列标志符，它有如下特性需要注意：
表示一个字面意义的\需要转义序列标志符\
Python 中显示一个字面意义上\则是\\
In [1]: len("")
Out[1]: 0
In [2]: len("\")
File "<ipython-input-2-553b6950c0a1>", line 1
len("\")
SyntaxError: EOL while scanning string literal
In [3]: len("\\")
Out[3]: 1
In [4]: "\\"[0]
Out[4]: "\\"
转义序列标志只有在特定的字符组合前才有效果，如果后面的字符组合不能组合为转义，则只会被当成简单的字符。
比如\n是特殊含义，而\m没有，\m只会被看成是一个字面上的\和m组成的长度为 2 的字符串。
1.3 原始字符串
在某些特定情况下希望字符是所见即所得。一个\和n组合在一起就是表示两个字符，而不是换行符。此时可以用 Python 的原始字符串（Raw String），在要处理的字符前面加上r：
In [1]: len(r"\n")
Out[1]: 2
In [2]: len(r"\")
File "<ipython-input-6-aa225c032aa6>", line 1
len(r"\")
SyntaxError: EOL while scanning string literal
In [3]: len(r"\\")
Out[3]: 2
原始字符串并非万能：单独的反斜杠\没法用原始字符串表示，2 中把最后的引号给转义掉，3 是一个原始字符串，但表示两个反斜杠。无法用原始字符串表是转义序列。
2 Python 正则引擎
用于匹配的程序叫正则表达式引擎，Python 自带re的模块。当然还有些第三方库正则引擎，但并不是主要介绍的对象。需要提前导入re模块：
In [1]: import re
同时，关于匹配的详细细节也不是本文介绍的重点。本文主要介绍正则引擎常用函数的使用，常见函数有两种用法：
re.func(REG, string, flag) # call the func with re directly
re.compile(REG, flag).func(string) # call the compiled object
通常认为先 compile（compile是re模块的函数），后运算可以提升效率。但实际上并不特别关注效率问题：
某些高效的正则表达式可能难以理解
Python 本身运行就想对慢一些
本文主要介绍使用，并不过分关注原理
函数参数意义如下：
REG（regular expression）就是正则表达式，第三部分会详细介绍。
string 是要匹配的字符串，Python 字符串。
flag 是正则运算时候的参数，会在介绍具体函数时候介绍。
常见的func是：
match 匹配字符串的开始，返回一个re.Match（匹配上）或None（没匹配上）
search 找到一个匹配就返回，即使有多个也只返回第一个，返回一个re.Match（匹配上）或者None（没匹配上）
findall 找到所有匹配，返回一个列表（第四部分详细介绍这个列表）
finditer 找到所有匹配，返回一个迭代器
split 对字符串按照一定规则切分，返回一个列表
sub 对字符串进行替换，返回替换后的字符串
subn 对字符串进行替换，返回 tuple，前面是替换后的字符，后面是总共替换次数
所谓re.Match，有如下方法：
re.match.span() # span, tuple
re.match.start() # start index
re.match.end() # end index
re.match.group() # match group
re.match.group_dict() # match group
其中group表示匹配的组， 会在后面捕获组一节中详细介绍。这里可以通过一个例子就re.Match进行简单说明。由于使用例子要用到正则表达式，这里先给出正则表达式的一条规则：大部分字符都匹配自身。
In [1]:x = re.search("abc", 'zyxabcdre')
In [2]: x
Out[2]: <re.Match object; span=(3, 6), match='abc'>
In [3]: x.start()
Out[3]: 3
In [4]: x.end()
Out[4]: 6
In [5]: x.span()
Out[5]: (3, 6)
In [6]: x.group()
Out[6]: 'abc'
In [7]: x.group(0)
Out[7]: 'abc'
In [8]: x.groupdict()
Out[8]: {}
In [9]: re.match("abc", 'zyxabcdre')
match匹配的是开始，如果开始没有匹配到，就返回None；而search可以匹配字符串的中间部分，匹配到一个就返回。
flag可以给匹配添加更多选项，常见的flag如下：
3 正则表达式语法
这也是通常说的正则表达式，正则表达式用 Python 字符串实现，它们属于 Python 字符串，正则引擎处理正则表达式时候有额外的语法。
从第二部分知道，大部分字符都匹配它们自己，少数字符可以匹配其它字符串，它们需要被重点关注：
3.1 匹配单个字符
3.1.1 大部分字符匹配自己
匹配大小写敏感，可添加re.IGNORECASE通配大小写
In [1]: re.search('a', 'ABCD')
In [2]: re.search('a', 'ABCD', re.IGNORECASE)
Out[2]: <re.Match object; span=(0, 1), match='A'>
转义序列也包含其中，但不包含反斜杠
In [1]: re.search('\n', 'ab\ncd')
Out[1]: <re.Match object; span=(2, 3), match='\n'>
对反斜杠的特殊处理
确实存在匹配单个字面意义上的反斜杠的情况，如匹配如下$LaTeX$：
\section{back slash}
若按普通转义序列一样处理反斜杠，即用\\作为正则表达式，则会报错：
In [1]: re.search("\\", "\\x")
---------------------------------------------------------------------------
error Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-ace9affb99aa> in <module>
----> 1 re.search("\\", "\\x")
/usr/local/lib/python3.10/re.py in search(pattern, string, flags)
199 """Scan through string looking for a match to the pattern, returning
200 a Match object, or None if no match was found."""
--> 201 return _compile(pattern, flags).search(string)
203 def sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0):
/usr/local/lib/python3.10/re.py in _compile(pattern, flags)
302 if not sre_compile.isstring(pattern):
303 raise TypeError("first argument must be string or compiled pattern")
--> 304 p = sre_compile.compile(pattern, flags)
305 if not (flags & DEBUG):
306 if len(_cache) >= _MAXCACHE:
/usr/local/lib/python3.10/sre_compile.py in compile(p, flags)
762 if isstring(p):
763 pattern = p
--> 764 p = sre_parse.parse(p, flags)
765 else:
766 pattern = None
/usr/local/lib/python3.10/sre_parse.py in parse(str, flags, state)
940 # parse 're' pattern into list of (opcode, argument) tuples
--> 942 source = Tokenizer(str)
944 if state is None:
/usr/local/lib/python3.10/sre_parse.py in __init__(self, string)
230 self.index = 0
231 self.next = None
--> 232 self.__next()
233 def __next(self):
234 index = self.index
/usr/local/lib/python3.10/sre_parse.py in __next(self)
243 char += self.decoded_string[index]
244 except IndexError:
--> 245 raise error("bad escape (end of pattern)",
246 self.string, len(self.string) - 1) from None
247 self.index = index + 1
error: bad escape (end of pattern) at position 0
原因如下：正则引擎首先对正则表达式处理，把\\（两个连续反斜杠）翻译为\（一个反斜杠），此时正则表达式变成\"（一个反斜杠结合后面的引号），正则表达式缺少字符串结束标志符--引号"，报错。（正则引擎对正则表达式还会有其它处理，后面会介绍。）正确姿势是用四个反斜杠：
In [1]: re.search("\\\\", "\\subgraph")
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match='\\'>
好家伙！为匹配一个字面意义上的反斜杠，需要在正则表达式中用四个连续反斜杠。这也是所谓的反斜杠灾难。为了避免复杂的写法，正则表达式中也有原始字符串（Raw String），作用是：正则引擎处理正则表达式时候，不把连续两个反斜杠\\翻译为一个反斜杠\。
In [1]: re.search(r"\\", "\\x")
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match='\\'>
为了让正则表达式和 Python 字符串更加接近，一条推荐的规则是：不管多么简单的规则，都采用原始字符串的方式进行匹配。
3.1.2 点.匹配所有字符
点.匹配所有字符，这个和通配符中星号*表示所有字符一样。通常点并不能匹配换行符，加入re.DOTALL就可以了。
需要注意的是这里说的是单个字符。
3.1.3 []表示集合
中括号（[]）表示范围，匹配中括号中任意一个元素。中间是或的关系，元素之间不需要隔开。
In [1]: re.search(r'[1234]','843')
Out[1]: <re.Match object; span=(1, 2), match='4'>
中括号中的元素可以重复，但是并没有特殊意义：
In [1]: re.search(r'[ddxs]','d')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match='d'>
中括号中大部分字符（包含转移序列）都只表示原本意思，除了特殊字符：点（.）可以匹配任意字符，但在中括号（[]）中却只匹配字面上的点（.）：
In [1]: re.search(r'.', ',')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match=','>
In [2]: re.search(r'[.]', ',')
In [3]: re.search(r'[\n]', 'x\n')
Out[3]: <re.Match object; span=(1, 2), match='\n'>
对某些需要转义表示的字符，也可以放到中括号中来避免使用转义符号，比如反斜杠：
In [1]: re.search(r"[\\]", '\\x')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match='\\'>
需要特殊关注的字符是 ^、 -、 [，规则如下：
^符号表示取反，但是^一定要添加在最开始
In [1]: re.search(r'[^1234]','1843')
Out[1]: <re.Match object; span=(1, 2), match='8'>
如果^在中间，则只会被当成是一个普通字符
In [1]: re.search(r'[7^1234]','1843')
Out[1]: <re.Match object; span=(2, 3), match='1'>
中括号中使用-表示范围，实现对表达式的精简
r"[0-9]" # equal r"[0123456789]" in regular expression
r"[a-z]" # equal r"[abcdefghijklmnopqrstuvwxyz]"in regular expression
需注意若-前后不是范围，则只会匹配普通的-符号：
In [1]: re.search("[-a]", "b-")
Out[1]: <re.Match object; span=(1, 2), match='-'>
中括号开始标志[
如果非要表示字面意义上左中括号（[），则要使用\[：
In [1]: re.search(r"[]]", ']')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match=']'>
In [2]: re.search(r"[[]", ']')
<ipython-input-44-863737df3ef5>:1: FutureWarning: Possible nested set at position 1
re.search(r"[[]", ']')
当要处理（字面意义）中括号时候，最好通通用转义序列。
3.1.4 正则表达式转义序列
它们虽然是反斜杠（\）和某个字符的组合，但不是Python 转义序列：只有正则引擎会对它们特殊处理，而在其它情况下只会被看成是普通字符串。它们也可看成对中括号（[]）的扩展。如下正则表达式含义比较清楚：
r1 = "[0-9]"
r2 = "[a-zA-Z_]"
r1表示一位十进制数，r2表示任意字母数字或下划线。可以用正则表达式转义序列进一步简写：
r1 = "\d"
r2 = "\w"
更多的正则表达式转义序列如下：
前面介绍正则表达式原始字符串时候提到，正则引擎会对首先正则表达式分析，所谓的正则表达式转义字符就是被正则引擎进行处理。
3.2 字符串匹配
实际中更有用的是字符串的匹配。如同字符串对字符的扩展方式，正则表达式并列排布，则匹配并列排布的字符和字符串：
若正则表达式regA、regB分别匹配字符chaA、chaB，则正则表达式regAregB匹配字符串chaAchaB
若正则表达式regA、regB分别匹配字符串strA、strB，则正则表达式regAregB匹配字符串strAstrB
reg1 = r"\d"
reg2 = r"\d\d"
reg3 = r"\d\w"
re.search(reg1, "56") # 5
re.search(reg2, "56") # 55
re.search(reg3, "5x") # 5x
3.2.1 小括号界定正则表达式范围
并列排布的运算并不都是从左往右计算，而是依据运算的优先级从高到低进行运算。为了说明优先级会影响匹配的结果，这里引入一个优先级极低的运算符号|，它表示或的关系。
In [1]: reg1, reg2 = r'a', r'b|c'
In [2]: re.match(r'ab|c', 'ac')
In [3]: re.match(r'ab|c', 'c')
Out[3]: <re.Match object; span=(0, 1), match='c'>
In [4]: re.match(r'ab|c', 'ab')
Out[4]: <re.Match object; span=(0, 2), match='ab'>
直接把reg1和reg2组合到一起，并不能匹配ac，只能匹配ab或者c了。实际上匹配的优先级被修改。字符组合优先级高于或（|）运算。此时如果要实现匹配ac，可以添加小括号(实现：
In [1]: re.match(r'a(b|c)', 'ac')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 2), match='ac'>
小括号界定正则表达式的范围，改变了匹配优先级。添加非字面意思的小括号并不是匹配小括号的意思。
In [1]: re.search(r'x|y|z', "z")
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 1), match='z'>
In [2]: re.search(r'(x)|(y)|(z)', "z")
Out[2]: <re.Match object; span=(0, 1), match='z'>
同时，小括号可以把一个正则表达式界定为一个组（group）。后续可以对这个组进行操作。下一节中将对组进行说明。
3.2.2 重复匹配
根据前面的规则，下面的正则表达式用于匹配多位十进制数：
\d\d
\d\d\d
\d\d\d\d
如果要匹配位数更多的数，则需要加长正则表达式。显然这样并不方便，于是就有了如下简写：
(REG){m,n} # 至少m次，至多n次
(REG){,n} # 至少0次，至多n次
(REG){m,} # 至少m次
(REG){m} # 只能是m次
特殊情况下可继续简写：
(REG){0,1} -> (REG)?
(REG){1,} -> (REG)+
(REG){0,} -> (REG)*
上面检索都是贪婪的：会尽可能长地匹配。在正则表达式后面加上?实现非贪婪搜索：
In [1]: re.search(r'm{2,3}', "mmm")
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 3), match='mmm'>
In [2]: re.search(r'm{2,3}?', "mmm")
Out[2]: <re.Match object; span=(0, 2), match='mm'>
除了对单个字符这样操作，也可以把用括号，把多个正则表达式作为一组进行操作：
In [1]: re.search(r'(ab)+', 'abababxxx')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 6), match='ababab'>
In [2]: re.search(r'ab+', 'abababxxx')
Out[2]: <re.Match object; span=(0, 2), match='ab'>
1 把ab看成一个整体，进行重复匹配；2 是匹配a和多个b。这里括号让一系列正则表达式组成一个组，然后对整个组进行操作。
3.3 捕获组、非捕获组与命名组
3.3.1 小括号与捕获组
总结一下小括号作用：
界定正则表达式范围
改变匹配的优先级
把一系列正则表达式匹配的结果对应到组（group）中
REG是一个合法的正则表达式：
(REG)
此时REG匹配到的结果就会存到一个 group 中，可以通过group函数进行访问。
In [1]: x = re.search(r'((\d)\w(\d))', "a1b3x")
In [2]: x.group(0)
Out[2]: '1b3'
In [3]: x.group(1)
Out[3]: '1b3'
In [4]: x.group(2)
Out[5]: '1'
In [5]: x.group(3)
Out[5]: '3'
In [6]: x.group(4)
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-b8b09168b4e1> in <module>
----> 1 x.group(4)
IndexError: no such group
In [7]: x.group(1, 3)
Out[7]: ('1b3', '3')
以正则表达式最左边为1，从左往右开始计数，（非转义）左括号（(）排列的顺序就是 group 函数访问时候的参数，此时返回当前左括号和对应右括号中的正则表达式匹配的结果。group()和group(0)等价，都表示整个正则表达是匹配的结果。
In [1]: x = re.search(r'\d', '5')
In [2]: x.group(0)
Out[2]: '5'
In [3]: x.group()
Out[3]: '5'
这种用小括号包围正则表达式得到的组就是捕获组（Capture Group）。捕获组的结果会存储到内存中，可以通过 group 的 index 进行访问。
3.3.2 非捕获组
对于组而言，存储匹配结果并且访问并非一定必要：有时仅仅想知道有这么个匹配（并不想知道具体匹配结果），或者说存储结果这个过程占用空间、影响速度而变得不可以。此时就引入非捕获组（Non Capture Group），只表示匹配关系，不存储具体结果：
(?:REG)
非捕获组也使用了小括号()来界定范围，单非捕获组正则表达式前面会有问号（?）和冒号（:）。
问号（?）来自 Perl（大部分语言的正则表达式实现都受 Perl 影响）。Perl 从 4 升级到 5 时，为了保持兼容性引入了(?的写法：对一个非转义的左括号（(）用问号（?）进行重复匹配没有意义，换言之(?并不会引起歧义；
从另一个角度来看，不会有一个合法的正则表达式以问号（?）开头。
冒号（:）表示普通非捕获组，表示匹配当前位置的字符（串）。当然，还有其它非捕获组，如后向断言（lookbehind）和前向断言（lookahead）。
非捕获组不会计入捕获组的 index 中，无论是否同时存在捕获组：
In [1]: x = re.search(r'((?:\d)\w(\d))', "a1b3x")
In [2]: x.group(0,1,2)
Out[2]: ('1b3', '1b3', '3')
In [3]: x.group(3)
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-6cd92edb32bb> in <module>
----> 1 x.group(3)
IndexError: no such group
group(2)匹配最后一个3，没有group(3)。非捕获组不计入 group 结果只针对非捕获组所在的括号，但对非捕获组外面或者内部的捕获组并没有影响：
In [1]: x = re.search(r'([a-c])(?:[d-f]([g-h]))','adg')
In [2]: x.group(0,1,2)
Out[2]: ('adg', 'a', 'g')
3.3.3 命名组
有时除了用 index 来访问匹配内容，还希望赋予匹配一个有意义的名字。此时可以用命名组（Named Group），它属于捕获组，主要解决组命名的问题。
(?P<name>REG)
P表示这是Python 正则表达式的语法（而非来自 Perl）。命名组是一种捕获组，之前捕获组使用 index 来访问 group 的方式依旧有效。命名组在此之外添加了用名字访问的方式，同时会获得一个非空的groupdict：
In [1]: x = re.search(r'(?P<hh>[a-c])(?:[d-f]([g-h]))','adg')
In [2]: x
Out[2]: <re.Match object; span=(0, 3), match='adg'>
In [3]: x.group(0,1,2)
Out[3]: ('adg', 'a', 'g')
In [4]: x.group('hh')
Out[4]: 'a'
In [5]: x.groupdict()
Out[5]: {'hh': 'a'}
3.3.4 组的应用--匹配重复的字符（串）
如果要匹配连续重复的字符串，则可以用\{num}，其中{num}是数字，一定要是一个存在的 index，且不能是0，这也要求要重复的对象一定要在小括号中。
In [1]: re.search(r'(\d)\1{2}', '21112121211')
Out[1]: <re.Match object; span=(1, 4), match='111'>
上面的\1中的1就是 group 的 index。
In [1]: re.search(r'(\d)\0{2}', '21112121211')
In [2]: re.search(r'\d\0{2}', '21112121211')
In [3]: re.search(r'(\d)\2{2}', '21112121211')
---------------------------------------------------------------------------
error Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-86e83c2fdb65> in <module>
----> 1 re.search(r'(\d)\2{2}', '21112121211')
/usr/lib64/python3.9/re.py in search(pattern, string, flags)
199 """Scan through string looking for a match to the pattern, returning
200 a Match object, or None if no match was found."""
--> 201 return _compile(pattern, flags).search(string)
203 def sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0):
/usr/lib64/python3.9/re.py in _compile(pattern, flags)
302 if not sre_compile.isstring(pattern):
303 raise TypeError("first argument must be string or compiled pattern")
--> 304 p = sre_compile.compile(pattern, flags)
305 if not (flags & DEBUG):
306 if len(_cache) >= _MAXCACHE:
/usr/lib64/python3.9/sre_compile.py in compile(p, flags)
762 if isstring(p):
763 pattern = p
--> 764 p = sre_parse.parse(p, flags)
765 else:
766 pattern = None
/usr/lib64/python3.9/sre_parse.py in parse(str, flags, state)
947 try:
--> 948 p = _parse_sub(source, state, flags & SRE_FLAG_VERBOSE, 0)
949 except Verbose:
950 # the VERBOSE flag was switched on inside the pattern. to be
/usr/lib64/python3.9/sre_parse.py in _parse_sub(source, state, verbose, nested)
441 start = source.tell()
442 while True:
--> 443 itemsappend(_parse(source, state, verbose, nested + 1,
444 not nested and not items))
445 if not sourcematch("|"):
/usr/lib64/python3.9/sre_parse.py in _parse(source, state, verbose, nested, first)
524 if this[0] == "\\":
--> 525 code = _escape(source, this, state)
526 subpatternappend(code)
/usr/lib64/python3.9/sre_parse.py in _escape(source, escape, state)
421 state.checklookbehindgroup(group, source)
422 return GROUPREF, group
--> 423 raise source.error("invalid group reference %d" % group, len(escape) - 1)
424 if len(escape) == 2:
425 if c in ASCIILETTERS:
error: invalid group reference 2 at position 5
3.4 关系匹配
有时候希望匹配的字符串前面或者后面满足一些条件，但是对条件本身的内容并不关心。此时就要用到关系匹配。
关系匹配也可以认为是零宽度匹配，返回宽度为零的字符串。
3.4.1 开头结尾匹配
^和$分别匹配开头和结尾：
In [1]: re.search(r"^c\w", 'cacb')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 2), match='ca'>
In [2]: re.search(r"\w$", 'cacb')
Out[2]: <re.Match object; span=(3, 4), match='b'>
In [3]: re.search(r"https|http","https")
Out[3]: <re.Match object; span=(0, 4), match='http'>
In [4]: re.search(r"(http)|(https)", "https")
Out[4]: <re.Match object; span=(0, 4), match='http'>
更宽泛的条件是边界匹配，可用\b来表示正则表达式。
3.4.2 后向断言（lookbehind）
实际上要求字符串前面满足一些条件。
这翻译容易让人迷惑，估计这里是说要着重观察后面的结果并且返回。
(:<=REG) # positive
(:<!REG) # negative
In [1]: re.search(r'(?<=\d)abc', 'abc1abcdabc\n')
Out[1]: <re.Match object; span=(4, 7), match='abc'>
In [2]: re.search(r'(?<!\d)abc', 'abc1abcdabc\n')
Out[2]: <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
In [3]: re.search(r'(?<=c)(?<=\d)abc', 'abc1abcdabc\n')
1 要求前面一定要有一个 \d；而 2 正好相反，只返回 4~7 处的abc。
后向断言是一种零宽度匹配，它匹配长度为零的字符（串）。按照前面正则表达式的排列规则，多个正则表达式并列排布表示一起匹配。由于零宽度字符相加还是零款度字符，多个后向断言并列排布，还是匹配一个结果。此时就起到了一个与运算的效果。
In [1]: re.search(r'(?<=c\d)abc', 'abc1abcdabc\n')
Out[1]: <re.Match object; span=(4, 7), match='abc'>
3.4.2 前向断言（lookahead）
后向断言对称操作，表达式后面要满足一定条件。
(?=REG) # positive
(?!REG) # negative
这两种断言也可以联合使用：
In [1]: re.search(r'(?<!\d)abc(?=\d)', 'abc1abcdabc\n')
Out[1]: <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
3.4.3 用断言来拼凑正则表达式取反
如何用正则表达式来确认一个字符串中没有另外的字符串？
3.5 正则表达式优先级
如同编程语言的运算都有运算优先级一样，正则表达式也有优先级，当正则表达式遇到一起时，就需要考虑其优先级。
下表列出了优先级，从上到下递减，从左到右递减：
\ 转义字符
(), (?:), (?=), (?!),[]
\*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}
^, $, \任何元字符、任何字符 定位点和序列（即：位置和顺序）
| "或"操作字符
4 其它函数
4.1 re.findall找到所有匹配
re.findall返回所有匹配结果组成的列表：
In [1]: re.findall(r'[a-z][A-Z]', 'aAxxxxxxbBxxxxxx')
Out[1]: ['aA', 'bB']
In [2]: re.findall(r'([a-z])([A-Z])', 'aAxxxxxxbBxxxxxx')
Out[2]: [('a', 'A'), ('b', 'B')]
若正则表达中没有捕获组，返回列标的元素是整个匹配（group()或group(0)），如上面的 1；如果有捕获组，则列表元素是所有 group 组成的 tuple，如上面的 2。
4.2 re.split分割字符串
re.split用于对字符串进行切片。比 Python 自带的str.split功能更加强大。
re.split(reg, string, maxsplit=0)
maxsplit的意思是最多切分次数，默认值0表示所有都切分。
In [1]: re.split(r"\d", "20python21")
Out[1]: ['', '', 'python', '', '']
In [2]: re.split(r"\d", "20python21", 1)
Out[2]: ['', '0python21']
split的结果包含空字符串。
4.3 re.sub替换字符串
re.sub 用于匹配对象替换，sub是 substring 的意思。
re.sub(reg, repl, string)
其中repl是替换方式，可以是固定字符串、函数或者lambda表达式，对于后面两种情况，操作的对象是match group：
In [1]: re.sub(r'\d', 'NUM', "hello world 5")
Out[1]: 'hello world NUM'
In [1]: re.sub(r'\d', lambda x: str(int(x.group()) + 3), "hello world 5")
Out[1]: 'hello world 8'
字符串替换函数replace替换对象只能是固定的字符串，而正则表达式扩展了替换的对象。多次调用replace的结果并不一定和re.sub等价。
和sub相似的函数是subn，返回一个 tuple，两个元素依次是替换后的字符串和替换次数：
