大家好，对Python 正则表达式基础示例感兴趣的小伙伴，下面一起跟随三零脚本的小编来看看Python 正则表达式基础示例的例子吧。
正则表达式是搜索、替换和解析复杂字符串的一种强大而标准的方法，Python中的正则相关的东西全在re模块下。
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# coding: utf-8
# Purpose:正则表达式
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# Author: zdk
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# Created: 26/02/2013
# Copyright: (c) zdk 2013
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import re
if __name__== '__main__':
addr= "100 BROAD ROAD APT.3"
print(re.sub("ROAD","RD",addr))# 100 BRD RD APT.3
print(re.sub(r"\bROAD\b","RD",addr))# 100 BROAD RD APT.3
pattern= ".*B.*(ROAD)?"
print(re.search(pattern,"ROAD"))#None
print(re.search(pattern,"B"))#<_sre.SRE_Match object at 0x0230F020><span style="background-color:#FAFAFA;font-family:Monaco, 'DejaVu Sans Mono', 'Bitstream Vera Sans Mono', Consolas, 'Courier New', monospace;font-size:1em;line-height:1.5;"> </span>
（1）re.sub("ROAD","RD",addr) 利用re.sub函数对字符串addr进行搜索，满足表达式"ROAD"的用“RD”替换
（2）re.sub(r"\bROAD\b","RD",addr) ，“\b”含义是“单词的边界”，在Python中，由于字符“\”在字符串中必须转义，这会变得非常麻烦，所以Python用前缀r表示字符串中的所有字符都不转义。
（3）re.search(pattern,"ROAD") re模块有一个search函数，该函数有两个参数，一个是正则表达式，一个是字符串，search函数返回一个拥有多种方法可以描述这个匹配的对象，如果没有发现匹配，则返回None。
上面均是“紧凑”类型的表达式，它比较难以阅读，即使现在清楚表达式的含义，也不能保证几个月后还能记得。所以Python允许用户利用所谓的松散正则表达式来完成内联文档的需要，和一般的表达式有以下两个方面的主要区别
忽略空白符。空格符、制表符、回车符不匹配它们自身（如果你想在松散正则表达式中匹配一个空格符，你不须在它前面添加一个反斜杠符号对它进行转义）
忽略注释。和普通的Python代码一样，注释开始于#符号，结束于行尾。
#松散带有内联注释的正则表达式
pattern= """
^ # begin of string
M{0,3} # 0 to 3 M
(CM|CD|D?C{0,3}) #CM or CD or D or D 0 to 3 C
$ #end of string
"""
print(re.search(pattern,"MCM",re.VERBOSE))#<_sre.SRE_Match object at 0x021BAF60>
print(re.search(pattern,"M99",re.VERBOSE))#None
（1）当使用松散正则表达式时，最重要的一件事就是：必须传递一个额外的参数re.VERBOSE，它是re模块的一个常量，标志着待匹配的正则表达式是一个松散正则表达式。pattern的空格和注释都是被忽略的，但同时具有更好的可读性。
必须匹配如下电话号码：
格式比较多，我们需要知道的是800为区号，干线号为555，电话号的其他数字为1212，对于有分机号的，我们需要知道分机号为1234
#三零脚本 www.q3060.com
phonePattern= re.compile(r'''
# don't match beginging of string
(\d{3}) # 3 digits
\D* #any number of non-digits
(\d{3}) # 3 digits
\D* #any number of non-digits
(\d{4}) # 4 digits
\D* #any number of non-digits
(\d*) #any number of digits
''',re.VERBOSE)
print(phonePattern.search('work 1-(800)555.1212 #1234').groups()) #('800','555','1212','1234')
print(phonePattern.search('work 1-(800)555.1212 #1234').groups()) #('800', '555', '1212', '1234')
（1）一个松散正则表达式如上， 首先匹配3个数字区号（不一定从第一个字符开始，所以没有用^），接着后面匹配任意多个非数字的字符，接着匹配3个数字干线号，接着匹配任意多个非数字的字符，接着匹配4个数字号码，接着匹配任意多个非数字的字符，接着匹配任意多个数字的分机号，然后用groups函数分组，得到正确的电话号码。