Python中的正则表达式库`re`提供了丰富的功能来处理字符串中的模式匹配和搜索替换。在本篇文章中，我们将深入探讨`re.match`, `re.search`以及`re.sub`这三个核心函数的用法。
`re.match(pattern, string, flags=0)`函数用于尝试从字符串的起始位置匹配一个模式。如果起始位置匹配成功，它会返回一个匹配对象，否则返回`None`。`pattern`参数是你要匹配的正则表达式，`string`是你要在其中寻找匹配的字符串，而`flags`则可以设置一些匹配选项，例如是否区分大小写、多行匹配等。例如：
```python
import re
print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 输出 (0, 3)
print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 输出 None
```
这里`re.match()`只检查字符串开始是否符合模式，因此第二个例子中，'com'不在起始位置，所以返回`None`。
`re.search(pattern, string, flags=0)`与`re.match()`类似，但它会扫描整个字符串以找到第一个匹配项。如果找到匹配项，它会返回一个匹配对象；否则返回`None`。这与`re.match()`的区别在于，`re.search()`会在整个字符串中查找，而不局限于起始位置：
```python
print(re.search('www', 'www.runoob.com').span()) # 输出 (0, 3)
print(re.search('com', 'www.runoob.com').span()) # 输出 (11, 14)
```
在这个例子中，'com'在字符串的中间被找到，所以`re.search()`返回了匹配结果。
`re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)`用于在字符串`string`中查找所有与`pattern`匹配的子串，并用`repl`进行替换。`repl`可以是一个字符串或者一个函数，`count`参数可以限制替换的次数，默认值为0表示替换所有匹配项。例如：
```python
import re
phone = "2004-959-559#"
num = re.sub(r'#.*$', "", phone) # 删除字符串中的 Python注释
print("电话号码是: ", num) # 输出 "电话号码是: 2004-959-559"
num = re.sub(r'\D', "", phone) # 删除非数字(-)的字符串
print("电话号码是 : ", num) # 输出 "电话号码是 : 2004959559"
```
在这个例子中，`re.sub()`将字符串中的所有非数字字符移除。
正则表达式模式的描述：
- `^`匹配字符串的开头
- `$`匹配字符串的末尾
- `.`匹配任意字符（除换行符），`re.DOTALL`模式下可匹配包括换行符的任意字符
- `[abc]`匹配'a', 'b'或'c'
- `[^abc]`匹配除'a', 'b'和'c'之外的任何字符
- `*`匹配前面的表达式零次或多次
- `+`匹配前面的表达式一次或多次
- `?`匹配前面的表达式零次或一次
- `{n}`精确匹配前面表达式n次
- `{n,}`匹配前面表达式n次或更多次
- `{n,m}`匹配前面表达式n到m次
- `(re)`表示一个捕获组
- `(?:re)`非捕获组
- `(?imx)`开启局部的i, m, 或 x标志
- `(?-imx)`关闭局部的i, m, 或 x标志
- `(?=re)`前向肯定界定符，用于预查
- `(?!re)`前向否定界定符，用于反查
- `(?>re)`独立匹配模式，防止回溯
- `\w`匹配字母数字及下划线，等同于`[A-Za-z0-9_]`
- `\W`匹配非字母数字及下划线，等同于`[^A-Za-z0-9_]`
- `\s`匹配任意空白字符，等同于`[\t\n\r\f]`
- `\S`匹配任意非空字符
这些正则表达式模式和函数结合使用，可以帮助我们高效地处理和分析字符串数据，实现强大的文本处理能力。
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