Python的正则表达式模块是re。要使用它，需要先导入re模块。下面是一些常用的正则表达式操作：
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re.match(pattern, string): 从字符串的开始位置匹配一个模式，并返回匹配对象。如果匹配成功，则返回匹配对象；如果匹配失败，则返回None。
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re.search(pattern, string): 在字符串中搜索匹配模式的第一个位置，并返回匹配对象。如果匹配成功，则返回匹配对象；如果匹配失败，则返回None。
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re.findall(pattern, string): 在字符串中搜索匹配模式的所有位置，并返回一个列表。列表中的每个元素都是一个匹配对象。
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re.sub(pattern, repl, string): 将字符串中匹配模式的部分替换为指定的字符串，并返回替换后的字符串。
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re.split(pattern, string): 根据匹配模式分割字符串，并返回一个列表。
下面是一些常用的正则表达式元字符和修饰符：
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元字符：
- . : 匹配除换行符之外的任意字符。
- \d : 匹配任意数字。
- \D : 匹配任意非数字。
- \w : 匹配任意字母、数字和下划线。
- \W : 匹配任意非字母、数字和下划线。
- \s : 匹配任意空白字符，包括空格、制表符、换行符等。
- \S : 匹配任意非空白字符。
- \b : 匹配一个单词边界，即单词和非单词之间的位置。
- \B : 匹配一个非单词边界。
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修饰符：
- re.I : 忽略大小写匹配。
- re.M : 多行匹配，^和$可以匹配每一行的开始和结束。
- re.S : 单行匹配，.可以匹配换行符。
除了以上介绍的常用操作、元字符和修饰符，还有更多的正则表达式操作和特殊字符可以在Python的re模块中使用。
判断以某个内容为开始，某个内容为结束的字符串
例如：
# coding=utf-8import reinput_str = input()a = re.search(r'^lxj', input_str)if a is not None:print(a.span())
else:print(a)b = re.search(r'lxj$', input_str)if b is not None:print(b.span())
else:print(b)
在Python的正则表达式中，有几个通配符可以用来匹配不同类型的字符。
- "."（句点）：匹配任意单个字符，除了换行符（\n）以外的任何字符。
例如，正则表达式"a.b"可以匹配"acb"、"axb"、"a6b"等。
- "*"（星号）：匹配前面的字符零次或多次。
例如，正则表达式"ab*c"可以匹配"ac"、"abc"、"abbc"、"abbbc"等。
- "+"（加号）：匹配前面的字符至少一次或多次。
例如，正则表达式"ab+c"可以匹配"abc"、"abbc"、"abbbc"等，但不能匹配"ac"。
- "?"（问号）：匹配前面的字符零次或一次。
例如，正则表达式"ab?c"可以匹配"ac"、"abc"，但不能匹配"abbc"。
这些通配符可以与其他正则表达式元字符和字符类一起使用，以匹配更复杂的模式。
例如：
# coding=utf-8import reinput_str = input()a = re.findall(r'.ython', input_str)print(a)
# coding=utf-8import reinput_str = input()# 编写获取she或者he的字符串，并存储到变量a中
a = re.findall(r's?he', input_str)print(a)重复次数
在正则表达式中，我们可以使用 `{N}` 来表示一个字符组连续匹配 N 次。例如：
import rea = re.findall(r'[\d]{4}-[\d]{7}', '张三：0731-8825951，李四：0733-8794561')
print(a)输出为：
['0731-8825951', '0733-8794561']
重复区间
有时候，我们不知道具体匹配字符组要重复的次数，可以使用 `{M,N}` 来表示重复的区间，其中 M 是下界，N 是上界。例如：
import rea = re.search(r'[\d]{3,4}', '0731')
b = re.search(r'[\d]{3,4}', '073')
print(a)
print(b)执行结果输出如下：
<re.Match object; span=(0, 4), match='0731'>
<re.Match object; span=(0, 3), match='073'>
非贪婪模式
默认情况下，正则表达式是贪婪模式，即尽可能多地匹配字符。要使用非贪婪模式，可以在表达式后面加上 `?`。例如：
import rea = re.search(r'[\d]{3,4}?', '0731')
b = re.search(r'[\d]{3,4}?', '073')
print(a)
print(b)执行结果输出如下：
<re.Match object; span=(0, 3), match='073'>
<re.Match object; span=(0, 3), match='073'>
# coding=utf-8import reinput_str = input()
# 1、基于贪心模式匹配字符串中重复出现2个数字的子字符串，并存储到变量a。a = re.findall(r'[\d]{2}', input_str)print(a)# 2、基于贪心模式匹配字符串中重复出现4-7个数字的子字符串，并存储到变量b。b = re.findall(r'[\d]{4,7}', input_str)print(b)在正则表达式中，我们经常会遇到需要匹配一个或多个重复的字符的情况。为了简化这种常见需求，正则表达式提供了两个特殊的符号：
* `+`：表示匹配一次或多次重复的字符。例如，`[\d]+` 可以匹配一个或多个数字字符。
* `*`：表示匹配零次或多次重复的字符。例如，`[\d]*` 可以匹配零个或多个数字字符。
使用这两个符号来匹配字符串中的连续数字，例如：
import re# 使用 + 符号匹配至少一个数字
a = re.findall(r'\d+', '0731-8859456')
print(a) # 输出： ['0731', '8859456']# 使用 * 符号匹配零个或多个数字
b = re.findall(r'\d*', '0731-8859456')
print(b) # 输出： ['0731', '8859456']在这个例子中，我们使用了 `re.findall()` 函数来查找所有匹配的数字序列。通过使用 `+` 和 `*` 符号，我们可以更简洁地表示匹配一个或多个数字的需求。
# coding=utf-8import reinput_str = input()
# 1、基于贪心模式匹配字符串中连续出现5个数字以上的子字符串，并存储到变量a。
a = re.findall(r'[\d]{5,}', input_str)print(a)# 2、匹配字符串中都为数字的子字符串，并存储到变量b。
b = re.findall(r'[\d]+[0-9]', input_str)print(b)
