第2章 量词
2.1 一般形式
根据上一章的介绍，可以用字符组[0-9]或者\d 匹配单个数字字符。现在用正则表达式来验证更复杂的字符串，比如大陆地区的邮政编码。
粗略来看，邮政编码并没有特殊的规定，只是6位数字构成的字符串，比如201203、100858，所以用正则表达式来表示就是\d\d\d\d\d\d，如例2-1所示，只有同时满足“长度是6个字符”和“每个字符都是数字”两个条件，匹配才成功（同样，这里不能忽略^和$）。
例2-1匹配邮政编码
re.search(r"^\d\d\d\d\d\d$", "100859") != None # => True
re.search(r"^\d\d\d\d\d\d$", "201203") != None # => True
re.search(r"^\d\d\d\d\d\d$", "20A203") != None # => False
re.search(r"^\d\d\d\d\d\d$", "20103") != None # => False
re.search(r"^\d\d\d\d\d\d$", "2012036") != None # => False
虽然这不难理解，但\d重复了6次，读写都不方便。为此，正则表达式提供了量词（quantifier），比如上面匹配邮政编码的表达式，就可以如例2-2那样，简写为\d{6}，它使用阿拉伯数字，更简洁也更直观。
例2-2使用量词简化字符组
re.search(r"^\d{6}$", "100859") != None # => True
re.search(r"^\d{6}$", "201203") != None # => True
re.search(r"^\d{6}$", "20A203") != None # => False
re.search(r"^\d{6}$", "20103") != None # => False
re.search(r"^\d{6}$", "2012036") != None # => False
量词还可以表示不确定的长度，其通用形式是{m,n}，其中m和n 是两个数字（有些人习惯在代码中的逗号之后添加空格，这样更好看，但是量词中的逗号之后绝不能有空格），它限定之前的元素![在上一章提到，字符组是正则表达式的基本“结构”之一，而此处提到之前的“元素”，在此做一点解释。在本书中，“结构”一般指的是正则表达式所提供功能的记法。比如字符组就是一种结构，下一章要提到的括号也是一种结构；而“元素”指的是具体的正则表达式中的某个部分，比如某个具体表达式中的字符组[a-z]，可以算作一个元素，“元素”也叫“子表达式”（sub-expression）。](https://epubservercos.yuewen.com/47B7ED/3590447603818201/epubprivate/OEBPS/Images/note.png?sign=1734294677-Fz56p3UpnvYeFVIrDV86D5BrkGMSbtnH-0-f7c1255bfc7277f15750b6fc298d03c0)
能够出现的次数，m是下限，n是上限（均为闭区间）。比如\d{4,6}，就表示这个数字字符串的长度最短是4个字符（“单个数字字符”至少出现4次），最长是6个字符。
如果不确定长度的上限，也可以省略，只指定下限，写成\d{m,}，比如\d{4,}表示“数字字符串的长度必须在4个字符以上”。
量词限定的出现次数一般都有明确下限，如果没有，则默认为0。有一些语言（比如Ruby）支持{,n}的记法，这时候并不是“不确定长度的下限”，而是省略了“下限为0”的情况，比如\d{,6}表示“数字字符串最多可以有6个字符”。不过，这种用法并不是所有语言中都通用的，比如Java就不支持这种写法，所以必须写明{0,n}。我推荐的做法是：最好使用{0,n}的记法，因为它是广泛支持的。表2-1集中说明了这几种形式的量词，例2-3展示了它们的使用。
表2-1 量词的一般形式
例2-3表示不确定长度的量词
re.search(r"^\d{4,6}$", "123") != None # => False
re.search(r"^\d{4,6}$", "1234") != None # => True
re.search(r"^\d{4,6}$", "123456") != None # => True
re.search(r"^\d{4,6}$", "1234567") != None # => False
re.search(r"^\d{4,}$", "123") != None # => False
re.search(r"^\d{4,}$", "1234") != None # => True
re.search(r"^\d{4,}$", "123456") != None # => True
re.search(r"^\d{0,6}$", "12345") != None # => True
re.search(r"^\d{0,6}$", "123456") != None # => True
re.search(r"^\d{0,6}$", "1234567") != None # => False
2.2 常用量词
{m,n}是通用形式的量词，正则表达式还有三个常用量词，分别是+、?、*。它们的形态虽然不同于{m,n}，功能却是相同的（也可以把它们理解为“量词简记法”），具体说明见表2-2。
表2-2 常用量词
在实际应用中，在很多情况只需要表示这三种意思，所以常用量词的使用频率要高于{m,n}，下面分别说明。
大家都知道，美国英语和英国英语有些词的写法是不一样的，比如traveler和traveller，如果希望“通吃”traveler和traveller，就要求第2个l是“至多出现1次，也可能不出现”的，正好使用?量词：travell?er，如例2-4所示。
例2-4量词?的应用
re.search(r"^travell?er$", "traveler") != None # => True
re.search(r"^travell?er$", "traveller") != None # => True
其实这样的情况还有很多，比如favor和favour、color和colour。此外还有很多其他应用场合，比如http和https，虽然是两个概念，但都是协议名，可以用https?匹配；再比如表示价格的字符串，有可能是100也有可能是¥100，可以用￥?100匹配。
量词也广泛应用于解析HTML代码。HTML是一种“标签语言”，它包含各种各样的tag（标签），比如<head>、<img>、<table>等，这些tag的名字各异，形式却相同：从<开始，到>结束，在<和>之间有若干字符，“若干”的意思是长度不确定，但不能为0（<>并不是合法的tag），也不能是>字符。如果要用一个正则表达式匹配所有的tag，需要用<匹配开头的<，用>匹配结尾的>，用[^>]+匹配中间的“若干字符”，所以整个正则表达式就是<[^>]+>，程序如例2-5所示。
例2-5量词+的应用
re.search(r"^<[^>]+>$", "<bold>") != None # => True
re.search(r"^<[^>]+>$", "</table>") != None # => True
re.search(r"^<[^>]+>$", "<>") != None # => False
类似的，也可以使用正则表达式匹配双引号字符串。不同的是，双引号字符串的两个双引号之间可以没有任何字符，""也是一个完全合法的双引号字符串，应该使用量词*，于是整个正则表达式就成了"[^"]*"，程序见例2-6。
例2-6量词*的应用
re.search(r"^\"[^\"]*\"$", "\"some\"") != None # => True
re.search(r"^\"[^\"]*\"$", "\"\"") != None # => True
注：字符串之中表示双引号需要转义写成\"，这并不是正则表达式中的规定，而是为字符串转义考虑。
量词的使用有很多学问，不妨多看几个tag匹配的例子：tag可以粗略分为open tag和close tag，比如<head>就是open tag，而</html>就是close tag；另外还有一类标签是self-closing tag，比如<br/>。现在来看分别匹配这三类tag的正则表达式。
open tag的特点是以<开头，然后是“若干字符”（但不能以/开头），最后是>，所以对应的正则表达式是<[^/][^>]*>；注意：因为[^/]必须匹配一个字符，所以“若干字符”中其他部分必须写成[^>]*，否则它无法匹配名字为单个字符的标签，比如<b>。
close tag的特点是以<开头，之后是/字符，然后是“若干字符（但不能以/开头）”，最后是>，所以对应的正则表达式是</[^>]+>；
self-closing tag的特点是以<开头，中间是“若干字符”，最后是/>，所以对应的正则表达式是<[^>]+/>。注意：这里不是<[^>/]+/>，排除型字符组只排除>，而不排除/，因为要确认的只是在结尾的>之前出现/，如果写成<[^>/]+/>，则要求tag内部不能出现/，就无法匹配<img src="http://somehost/picture" />这类的tag了。
表2-3列出了匹配几类tag的表达式。
表2-3 各类tag的匹配
对比表格中“匹配所有tag的表达式”和“匹配分类tag的表达式”，可以发现它们的模式是相近的，只是细节上有差异。也就是说，通过变换字符组和量词，可以准确控制正则表达式能匹配的字符串的范围，达到不同的目的。这其实是使用正则表达式时的一条根本规律：使用合适的结构（包括字符组和量词），精确表达自己的意图，界定能匹配的文本。
再仔细观察，你或许会发现，匹配open tag的表达式，也可以匹配self-closing tag：<[^/][^>]*>能够匹配<br/>，因为[^>]*并不排除对/的匹配。那么将表达式改为<[^/][^>]*[^/]>，就保证匹配的open tag不会以/>结尾了。
不过这会产生新的问题：<[^/][^>]*[^/]>能匹配的tag，在<和>之间出现了两个[^/]，上一章已经讲过，排除型字符组表示“在当前位置，匹配一个没有列出的字符”，所以tag里的字符串必须至少包含两个字符，这样就无法匹配<u>了。
仔细想想，真正要表达的意思是，在tag内部的字符串不能以/开头，也不能以/结尾，如果这个字符串只包含一个字符，那么它既是开头，又是结尾，使用两个排除型字符组显然是不合适的，看起来没办法解决了。实际上，只是现有的知识还不足够解决这个问题而已，在第68 页有这个问题的详细解法。
2.3 数据提取
正则表达式的功能很多，除去之前介绍的验证（字符串能否由正则表达式匹配），还可以从某个字符串中提取出某个字符串能匹配的所有文本。
上一章提到，re.search()如果匹配成功，返回一个 MatchObject 对象。这个对象包含了匹配的信息，比如表达式匹配的结果，可以像例2-7那样，通过调用MatchObject.group(0)来获得。这个方法以后详细介绍，现在只需要了解一点：调用它可以得到表达式匹配的文本。
例2-7通过MatchObject获得匹配的文本
#注意这里使用链式编程
print re.search(r"\d{6}", "ab123456cd").group(0)
123456
print re.search(r"^<[^>]+>$", "<bold>").group(0)
<bold>
这里再介绍一个方法：re.findall(pattern,string)。其中pattern是正则表达式，string是字符串。这个方法会返回一个数组，其中的元素是在string中依次寻找pattern能匹配的文本。
以邮政编码的匹配为例，假设某个字符串中包含两个邮政编码：zipcode1:201203, zipcode2:100859，仍然使用之前匹配邮政编码的正则表达式\d{6}，调用 re.findall()可以将这两个邮政编码提取出来，如例2-8。注意，这次要去掉表达式首尾的^和$，因为要使用正则表达式在字符串中寻找匹配，而不是验证整个字符串能否由正则表达式匹配。
例2-8使用re.findall()提取数据
print re.findall(r"\d{6}", "zipcode1:201203, zipcode2:100859")
['201203', '100859']
#也可以逐个输出
for zipcode in re.findall(r"\d{6}", "zipcode1:201203, zipcode2:100859"):
print zipcode
201203
100859
借助之前的匹配各种tag的正则表达式，还可以通过re.findall()将某个HTML页面中所有的tag提取出来，下面以Yahoo首页为例。
首先要读入http://www.yahoo.com/的HTML源代码，在Python中先获得URL对应页面的源代码，保存到htmlSource变量中，然后针对匹配各类tag的正则表达式，分别调用re.findall()，获得各类tag的列表（因为这个页面中包含的tag太多，每类tag只显示前3个）。
因为这段程序的输出很多，在交互式界面下不方便操作和观察，建议将这些代码单独保存为一个.py文件，比如findtags.py，然后输入python findtags.py运行。如果输入python没有结果（一般在Windows下会出现这种情况），需要准确设定 PATH变量，比如 d:\Python\python。之后，就会看到例2-9显示的结果。
例2-9使用re.findall()提取tag
#导入需要的package
import urllib
import re
#读入HTML源代码
sock = urllib.urlopen("http://yahoo.org/")
htmlSource = sock.read()
sock.close()
#匹配，输出结果（[0:3]表示取前3个）
print "open tags:"
print re.findall(r"<[^/>][^>]*[^/>]>", htmlSource)[0:3]
print "close tags:"
print re.findall(r"</[^>]+>", htmlSource) [0:3]
print "self-closing tags:"
print re.findall(r"<[^>/]+/>", htmlSource) [0:3]
open tags:
['<!DOCTYPE html>', '<html lang="en-US" class="y-fp-bg y-fp-pg-grad
bkt701">', '<!-- m2 template 0-->']
close tags:
['</title>', '</script>', '</script>']
self-closing tags:
['<br/>', '<br/>', '<br/>']
2.4 点号
上一章讲到了各种字符组，与它相关的还有一个特殊的元字符：点号.。一般文档都说，点号可以匹配“任意字符”，点号确实可以匹配“任意字符”，常见的数字、字母、各种符号都可以匹配，如例2-10所示。
例2-10点号.的匹配
re.search(r"^.$", "a") != None # => True
re.search(r"^.$", "0") != None # => True
re.search(r"^.$", "*") != None # => True
有一个字符不能由点号匹配，就是换行符\n。这个字符平时看不见，却存在，而且在处理时并不能忽略（下一章会给出具体的例子）。
如果非要匹配“任意字符”，有两种办法：可以指定使用单行匹配模式，在这种模式下，点号可以匹配换行符（☞84）；或者使用上一章的介绍“自制”通配字符组[\s\S]（也可以使用[\d\D]或[\w\W]），正好涵盖了所有字符。例2-11清楚地说明，这两个办法都可以匹配换行符。
例2-11换行符的匹配
re.search(r"^.$", "\n") != None # => False
#单行模式
re.search(r"(?s)^.$", "\n") != None # => True
#自制“通配字符组”
re.search(r"^[\s\S]$", "\n") != None # => True
2.5 滥用点号的问题
因为点号能匹配几乎所有的字符，所以实际应用中许多人图省事，随意使用.*或.+，结果却事与愿违，下面以双引号字符串为例来说明。
之前我们使用表达式"[^"]*"匹配双引号字符串，而“图省事”的做法是".*"。通常这么用是没有问题的，但也可能有意外，例2-12就说明了一种如此。
例2-12 “图省事”的意外结果
#字符串的值是"quoted string"
print re.search(r"\".*\"", "\"quoted string\"").group(0)
"quoted string"
#字符串的值是string" and another"
print re.search(r"\".*\"", "\"quoted string\" and another\"").group(0)
"quoted string" and another"
用".*"匹配双引号字符串，不但可以匹配正常的双引号字符串"quoted string"，还可以匹配格式错误的字符串"quoted string" and another"。这是为什么呢？
这个问题比较复杂，现在只简要介绍，以说明图省事导致错误的原因，更深入的原因涉及正则表达式的匹配原理，在第8章详细介绍。
在正则表达式".*"中，点号.可以匹配任何字符，*表示可以匹配的字符串长度没有限制，所以.*在匹配过程结束以前，每遇到一个字符（除去无法匹配的\n），.*都可以匹配，但是到底是匹配这个字符，还是忽略它，将其交给之后的"来匹配呢？
答案是，具体选择取决于所使用的量词。在正则表达式中的量词分为几类，之前介绍的量词都可以归到一类，叫做匹配优先量词（greedy quantifier，也有人翻译为贪婪量词）。匹配优先量词，顾名思义，就是在拿不准是否要匹配的时候，优先尝试匹配，并且记下这个状态，以备将来“反悔”。
来看表达式".*"对字符串"quoted string"的匹配过程。
一开始，"匹配"，然后轮到字符q，.*可以匹配它，也可以不匹配，因为使用了匹配优先量词，所以.*先匹配q，并且记录下这个状态【q也可能是.*不应该匹配的】；
接下来是字符 u，.*可以匹配它，也可以不匹配，因为使用了匹配优先量词，所以.*先匹配u，并且记录下这个状态【u也可能是.*不应该匹配的】；
……
现在轮到字符 g，.*可以匹配它，也可以不匹配，因为使用了匹配优先量词，所以.*先匹配g，并且记录下这个状态【g也可能是.*不应该匹配的】；
最后是末尾的"，.*可以匹配它，也可以不匹配，因为使用了匹配优先量词，所以.*先匹配"，并且记录下这个状态【"也可能是.*不应该匹配的】。
这时候，字符串之后已经没有字符了，但正则表达式中还有"没有匹配，所以只能查询之前保存备用的状态，看看能不能退回几步，照顾"的匹配。查询到最近保存的状态是：【"也可能是.*不应该匹配的】。于是让.*“反悔”对"的匹配，把"交给"，测试发现正好能匹配，所以整个匹配宣告成功。这个“反悔”的过程，专业术语叫做回溯（backtracking），具体的过程如图2-1所示。
图2-1 表达式".*"对字符串"quoted string"的匹配过程
如果把字符串换成"quoted string" and another"，.*会首先匹配第一个双引号之后的所有字符，再进行回溯，表达式中的"匹配了字符串结尾的字符"，整个匹配宣告完成，过程如图2-2所示。
图2-2 表达式".*"的匹配过程
如果要准确匹配双引号字符串，就不能图省事使用".*"，而要使用"[^"]*"，过程如图2-3所示。
图2-3 表达式"[^"]*"的匹配过程
2.6 忽略优先量词
也有些时候，确实需要用到.*（或者[\s\S]*），比如匹配HTML代码中的JavaScript示例就是如此。
<script type="text/javascript">…</script>
匹配的模式仍然是：匹配open tag和close tag，以及它们之间的内容。open tag是<script type="text/javascript">，close tag是</script>，这两段的内容是固定的，非常容易写出对应的表达式，但之间的内容怎么匹配呢？在JavaScript代码中，各种字符都可能出现，所以不能用排除型字符组，只能用.*。比如，用一个正则表达式匹配下面这段HTML源代码：
<script type="text/javascript">
alert("some punctuation <>/");
</script>
开头和结尾的tag都容易匹配，中间的代码要比较麻烦，因为点号.不能匹配换行符，所以必须使用[\s\S]（或者[\d\D]、[\w\W]）。
<script type="text/javascript">[\s\S]*</script>
这个表达式确实可以匹配上面的JavaScript代码。但是如果遇到更复杂的情况就会出错，比如针对下面这段HTML代码，程序运行结果如例2-13。
<script type="text/javascript">
alert("1");
</script>
<br />
<script type="text/javascript">
alert("2");
</script>
例2-13匹配JavaScript代码的错误
#假设上面的JavaScript代码保存在变量htmlSource中
jsRegex = r"<script type=\"text/javascript\">[\s\S]*</script>"
print re.search(jsRegex, htmlSource).group(0)
<script type="text/javascript">
alert("1");
</script>
<br />
<script type="text/javascript">
alert("2");
</script>
用<script type="text/javascript">[\s\S]*</script>来匹配，会一次性匹配两段JavaScript代码，甚至包含之间的非JavaScript代码。
按照匹配原理，[\s\S]*先匹配所有的文本，回溯时交还最后的</script>，整个表达式的匹配就成功了，逻辑就是如此，无可改进。而且，这个问题也不能模仿之前双引号字符串匹配，用[^"]*匹配<script…>和</script>之间的代码，因为排除型字符组只能排除单个字符，[^</script>]不能表示“不是</script>的字符串”。
换个角度来看，通过改变[\s\S]*的匹配策略解决问题：在不确定是否要匹配的场合，先尝试不匹配的选择，测试正则表达式中后面的元素，如果失败，再退回来尝试.*匹配，如此就没问题了。
循着这个思路，正则表达式中还提供了忽略优先量词（lazy quantifier或reluctant quantifier，也有人翻译为懒惰量词），如果不确定是否要匹配，忽略优先量词会选择“不匹配”的状态，再尝试表达式中之后的元素，如果尝试失败，再回溯，选择之前保存的“匹配”的状态。
对[\s\S]*来说，把*改为*?就是使用了忽略优先量词，*?限定的元素出现次数范围与*完全一样，都表示“可能出现，也可能不出现，出现次数没有上限”。区别在于，在实际匹配过程中，遇到[\s\S]能匹配的字符，先尝试“忽略”，如果后面的元素（具体到这个表达式中，是</script>）不能匹配，再尝试“匹配”，这样就保证了结果的正确性，代码见例2-14。
例2-14准确匹配JavaScript代码
#仍然假设JavaScript代码保存在变量htmlSource中
jsRegex = r"<script type=\"text/javascript\">[\s\S]*?</script>"
print re.search(jsRegex, htmlSource) .group(0)
<script type="text/javascript">
alert("1");
</script>
#甚至也可以逐次提取出两段JavaScript代码
jsRegex = r"<script type=\"text/javascript\">[\s\S]*?</script>"
for jsCode in re.findall(jsRegex, htmlSource) :
print jsCode + "\n"
<script type="text/javascript">
alert("1");
</script>
<script type="text/javascript">
alert("2");
</script>
从表2-4可以看到，匹配优先量词与忽略优先量词逐一对应，只是在对应的匹配优先量词之后添加?，两者限定的元素能出现的次数也一样，遇到不能匹配的情况同样需要回溯；唯一的区别在于，忽略优先量词会优先选择“忽略”，而匹配优先量词会优先选择“匹配”。
表2-4 匹配优先量词与忽略优先量词
忽略优先量词还可以完成许多其他功能，典型的例子就是提取代码中的C语言注释。
C语言的注释有两种：一种是在行末，以//开头；另一种可以跨多行，以/*开头，以*/结束。第一种注释很好匹配，使用//.*即可，因为点号.不能匹配换行符，所以//.*匹配的就是从//直到行末的文本，注意这里使用了量词*，因为//可能就是该行最后两个字符；第二种注释稍微复杂一点，因为/*…*/的注释和JavaScript一样，可能分成许多段，所以必须用到忽略优先量词；同时因为注释可能横跨多行，所以必须使用[\s\S]。因此，整个表达式就是/\*[\s\S]*?\*/（别忘了*的转义）。
另一个典型的例子是提取出HTML代码中的超链接。常见的超链接形似<a href="http://somehost/somepath">text</a>。它以<a开头，以</a>结束，href属性是超链接的地址。我们无法预先判断<a>和</a>之间到底会出现哪些字符，不会出现哪些字符，只知道其中的内容一直到</a>结束，程序代码见例2-15。
例2-15提取网页中所有的超链接tag
#仍然获得yahoo网站的源代码，存放在htmlSource中
for hyperlink in re.findall(r"<a\s[\s\S]+?</a>", htmlSource):
print hyperlink
#更多结果未列出
<a href="http://search.yahoo.com/">Web</a>
<a href="http://images.search.yahoo.com/images">Images</a>
<a href="http://video.search.yahoo.com/video">Video</a>
值得注意的是，在这个表达式中的<a之后并没有使用普通空格，而是使用字符组简记法\s。HTML语法并没有规定此处的空白只能使用空格字符，也没有规定必须使用一个空白字符，所以我们用\s保证“至少出现一个空白字符”（但是不能没有这个空白字符，否则就不能保证匹配tag name是a）。
之 前 匹 配JavaScript的 表 达 式 是<script language="text/javascript">[\s\S]*?</script>，它能应对的情况实在太少了：在<script之后可能不是空格，而是空白字符；再之后可能是type="text/javascript"，也可能是type="application/javascript"，也可能用language取代type（实际上language是以前的写法，现在大都用type），甚至可能没有属性，直接是<script>。
所以必须改造这个表达式，将条件放宽：在script之后，可能出现空白字符，也可能直接是>，这部分可以用一个字符组[\s>]来匹配，之后的内容统一用[\s\S]+?匹配，忽略优先量词保证了匹配进行到到最近的</script>为止。最终得到的表达式就是<script[\s>] [\s\S]+?</script>。
对这个表达式稍加改造，就可以写出匹配类似tag的表达式。在解析页面时，常见的需求是提取表格中各行、各单元（cell）的内容。表格的tag是<tag>，行的tag是<tr>，单元的tag是<td>，所以，它们可以分别用下面的表达式匹配，请注意其中的[\s>]，它兼顾了可能存在的其他属性（比如<table border="1">），同时排除了可能的错误（比如<tablet>）。
匹配table <table[\s>][\s\S]+?</table>
匹配tr <tr[\s>][\s\S]+?</tr>
匹配td <td[\s>][\s\S]+?</td>
在实际的HTML代码中，table、tr、td这三个元素经常是嵌套的，它们之间存在着包含关系。但是，仅仅使用正则表达式匹配，并不能得到“某个table包含哪些tr”、“某个td属于哪个tr”这种信息。此时需要像例2-16的那样，用程序整理出来。
例2-16用正则表达式解析表格
# 这里用到了Python中的三重引号字符串，以便字符串跨越多行，细节可参考第14章
htmlSource = """<table>
<tr><td>1-1</td></tr>
<tr><td>2-1</td><td>2-2</td></tr>
</table>"""
for table in re.findall(r"<table[\s>][\s\S]+?</table>", htmlSource):
for tr in re.findall(r"<tr[\s>][\s\S]+?</tr>", table):
for td in re.findall(r"<td[\s>][\s\S]+?</td>", tr):
print td,
#输出一个换行符，以便显示不同的行
print ""
<td>1-1</td>
<td>2-1</td> <td>2-2</td>
注：因为tag是不区分大小写的，所以如果还希望匹配大写的情况，则必须使用字符组，table 写成[tT][aA][bB][lL][eE]，tr写成[tT][rR]，td写成[tT][dD]。
这个例子说明，正则表达式只能进行纯粹的文本处理，单纯依靠它不能整理出层次结构；如果希望解析文本的同时构建层次结构信息，则必须将正则表达式配合程序代码一起使用。
回过头想想双引号字符串的匹配，之前使用的正则表达式是"[^"]*"，其实也可以使用忽略优先量词解决".*?"（如果双引号字符串中包含换行符，则使用"[\s\S]*?"）。两种办法相比，哪个更好呢？
一般来说，"[^"]*"更好。首先，[^"]本身能够匹配换行符，涵盖了点号.可能无法应付的情况，出于习惯，很多人更愿意使用点号.而不是[\s\S]；其次，匹配优先量词只需要考虑自己限定的元素能否匹配即可，而忽略优先量词必须兼顾它所限定的元素与之后的元素，效率自然大大降低，如果字符串很长，两者的速度可能有明显的差异。
而且，有些情况下确实必须用到匹配优先量词，比如文件名的解析就是如此。UNIX/Linux下的文件名类似这样/usr/local/bin/python，它包含两个部分：路径是/usr/local/bin/；真正的文件名是python。为了在/usr/local/bin/python中解析出两个部分，使用匹配优先量词是非常方便的。从字符串的起始位置开始，用.*/匹配路径，根据之前介绍的知识，它会回溯到最后（最右）的斜线字符/，也就是文件名之前；在字符串的结尾部分，[^/]*能匹配的就是真正的文件名。前一章介绍过^和$，它们分别表示“定位到字符串的开头”和“定位到字符串的结尾”，所以应该把^加在匹配路径的表达式之前，得到^.*/，而把$加在匹配真正文件名的表达式之后，得到[^/]*$，代码见例2-17。
例2-17用正则表达式拆解Linux/UNIX的路径
print re.search(r"^.*/", "/usr/local/bin/python").group(0)
/usr/local/bin
print re.search(r"[^/]*$", "/usr/local/bin/python").group(0)
python
Windows下的路径分隔符是\，比如C:\Program Files\Python 2.7.1\python.exe，所以在正则表达式中，应该把斜线字符/换成反斜线字符\。因为在正则表达式中反斜线字符\是用来转义其他字符的，为了表示反斜线字符本身，必须连写两个反斜线，所以两个表达式分别改为^.*\\和[^\\]*$，代码见例2-18。
例2-18用正则表达式拆解Windows的路径
#反斜线\必须转义写成\\
print re.search(r"^.*\\", "C:\\Program Files\\Python 2.7.1\\python.exe").group(0)
C:\Program Files\Python 2.7.1\
print re.search(r"[^\\]*$", "C:\\Program Files\\Python 2.7.1\\python.exe").group(0)
python.exe
2.7 转义
前面讲解了匹配优先量词和忽略优先量词，现在介绍量词的转义。
在正则表达式中，*、+、?等作为量词的字符具有特殊意义，但有些情况下只希望表示这些字符本身，此时就必须使用转义，也就是在它们之前添加反斜线\。
对常用量词所使用的字符+、*、?来说，如果希望表示这三个字符本身，直接添加反斜线，变为\+、\*、\?即可。但是在一般形式的量词{m,n}中，虽然具有特殊含义的字符不止一个，转义时却只需要给第一个{添加反斜线即可，也就是说，如果希望匹配字符串{m,n}，正则表达式必须写成\{m,n}。
另外值得一提的是忽略优先量词的转义，虽然忽略优先量词也包含不只一个字符，但是在转义时却不像一般形式的量词那样，只转义第一个字符即可，而需要将两个量词全部转义。举例来说，如果要匹配字符串*?，正则表达式就必须写作\*\?，而不是\*?，因为后者的意思是“*这个字符可能出现，也可能不出现”。
表2-5列出了常用量词的转义形式。
表2-5 各种量词的转义
之前还介绍了点号.，所以还必须讲解点号的转义：点号.是一个元字符，它可以匹配除换行符之外的任何字符，所以如果只想匹配点号本身，必须将它转义为\.。
因为未转义的点号可以匹配任何字符，其中也可以包含点号，所以经常有人忽略了对点号的转义。如果真的这样做了，在确实需要严格匹配点号时就可能出错，比如匹配小数（如3.14）、IP地址（如192.168.1.1）、E-mail地址（如someone@somehost.com）。所以，如果要匹配的文本包含点号，一定不要忘记转义正则表达式中的点号，否则就有可能出现例2-19那样的错误。
例2-19忽略转义点号可能导致错误
#错误判断浮点数
print re.search(r"^\d+.\d+$", "3.14") != None # => True
print re.search(r"^\d+.\d+$", "3a14") != None # => True
#准确判断浮点数
print re.search(r"^\d+\.\d+$", "3.14") != None # => True
print re.search(r"^\d+\.\d+$", "3a14") != None # => False