python正则表达式简介（2）

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贪婪与非贪婪模式

在重复匹配时，正则表达式默认总是尽可能多的匹配，这被称为贪婪模式。例如，针对文本dxxxdxxxd，表达式(d)(\w+)(d)中的\w+将匹配第一个d和最后一个d之间的所有字符xxxdxxx。可见，\w+在匹配的时候，总是尽可能多的匹配符合它规则的字符。同理，带有?、*和{m,n}的重复匹配表达式都是尽可能地多匹配。

校验数字的相关表达式：

特殊场景的表达式：

re模块常用方法

compile⽅法是re模块的工厂法，⽤于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern模式对象，可以实现更加效率的匹配。第二个参数flag是匹配模式 使用compile()完成一次转换后，再次使用该匹配模式的时候就不能进行转换了。经过compile()转换的正则表达式对象也能使用普通的re⽅法。
flag匹配模式：

• search(pattern, string, flags=0)
  在文本内查找，返回第一个匹配到的字符串。它的返回值类型和使用方法与match()是一样的，唯一的区别就是查找的位置不用固定在文本的开头
• findall(pattern, string, flags=0)
  作为re模块的三大搜索函数之一，findall()和match()、search()的不同之处在于，前两者都是单值匹配，找到一个就忽略后面，直接返回不再查找了。而findall是全文查找，它的返回值是一个匹配到的字符串的列表。这个列表没有group()方法，没有start、end、span，更不是一个匹配对象，仅仅是个列表！如果一项都没有匹配到那么返回一个空列表
• split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
  re模块的split()方法和字符串的split()方法很相似，都是利用特定的字符去分割字符串。但是re模块的split()可以使用正则表达式，因此更灵活，更强大
  split有个参数maxsplit，用于指定分割的次数
• sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
  sub()方法类似字符串的replace()方法，用指定的内容替换匹配到的字符，可以指定替换次数

分组功能

Python的re模块有一个分组功能。所谓的分组就是去已经匹配到的内容再筛选出需要的内容，相当于二次过滤。实现分组靠圆括号()，而获取分组的内容靠的是group()、groups()，其实前面我们已经展示过。re模块里的积个重要方法在分组上，有不同的表现形式，需要区别对待

csv模块

# 文件的写入
import csv

titles = ('n', 'age', 'height')
persons = [{
     'n': 'a', 'age': 30, 'height': 181},
           {
     'n': 'b', 'age': 33, 'height': 185},
           {
     'n': 'c', 'age': 18, 'height': 190}]
with open('persons.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file_obj:
    writer = csv.DictWriter(file_obj, titles)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(persons)

# 读取数据
with open('persons.csv', 'r', encoding='utf-8') as file_obj:
    reader = csv.reader(file_obj)
    for x in reader:
        print(x[0])

with open('persons.csv', 'r', encoding='utf-8') as file_obj:
    reader = csv.DictReader(file_obj)
    for x in reader:
        print(x['n'])