Python中的正则表达式（五）
其他分组
分组的形式多种多样，以上简要介绍了几种最基本的，在上述内容基础上，可以进一步探讨其他分组形式。
(?P<name><regex>)
在前面的操作中，如果有多个正则表达式分组，可以用从1开始（注意不是从0开始）的需要，获得相应分组捕获的对象。例如：
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group(1, 2, 3)
('foo', 'quux', 'baz')此外，为了意义更明确，我们也可以用(?P<name><regex>)方式，给每个分组命名，之后通过命名得到每组捕获的对象。
>>> m = re.search('(?P<w1>\w+),(?P<w2>\w+),(?P<w3>\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'quux', 'baz')以上为每个分组分别命名为w1、w2、w3，m.groups()的执行结果没有变化。重点看下面操作：
>>> m.group('w1')
'foo'
>>> m.group('w3')
'baz'
>>> m.group('w1', 'w2', 'w3')
('foo', 'quux', 'baz')这样，通过分组的名称，得到了相应分组捕获的对象。
有了分组名称的命名之后，原有序号依然有效，你可以混合使用。
>>> m = re.search('(?P<w1>\w+),(?P<w2>\w+),(?P<w3>\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.group('w1')
'foo'
>>> m.group(1)
'foo'
>>> m.group('w1', 'w2', 'w3')
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group(1, 2, 3)
('foo', 'quux', 'baz')(?P=<name>)
(?P=<name>)匹配向后引用的字符串，类似\<n>，但是这里给出了名称。例如：
>>> m = re.search(r'(\w+),\1', 'foo,foo')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'>
>>> m.group(1)
'foo'这是前面已经熟悉的\<n>模式，如果按照序号，可以捕获向后引用所对应的字符。
同样的操作，下面对分组命名，然后用(?P=<name>)模式向后引用。
>>> m = re.search(r'(?P<word>\w+),(?P=word)', 'foo,foo')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'>
>>> m.group('word')
'foo'(?P=<word>\w+)匹配字符串'foo'，并将它保存为word这个命名的捕获，然后，逗号后面表示的向后引用(?P=word)，再次匹配和捕获一个字符串'foo'。
注意在向后引用的那部分分组命名的写法，不要在名称外面用尖括号包裹。
>>> m = re.match(r'(?P<num>\d+)\.(?P=num)', '135.135')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='135.135'>
>>> m.group('num')
'135'(?:<regex>)
(?:<regex>)与(<regex>)类似，都是在<regex>中指定匹配的正则表达式，但是(?:<regex>)不会捕获所匹配的字符，以后也无法检索到。
>>> m = re.search('(\w+),(?:\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'baz')
>>> m.group(1)
'foo'
>>> m.group(2)
'baz'在上面的示例中，中间的字符串quux就没有被捕获，与它对应的就会前面正表达式中的(?:\w+)。
根据条件匹配
根据条件匹配的方式有两种：
(?(<n>)<yes-regex>|<no-regex>)：如果存在<n>，则匹配<yes-regex>，否则，它将匹配<no-regex>。(?(<name>)<yes-regex>|<no-regex>)：如果存在<name>，则匹配<yes-regex>，否则，它将匹配<no-regex>。
例如：
regex = r'^(###)?foo(?(1)bar|baz)'这个正则表达式示例，含义为：
^(###)?表示要匹配以###开头的字符串，如果找到，就根据###的分组括号创建编号为1的组。否则，不存在改组。- 后面的
foo，表示匹配字符串中的foo。 - 最后，
(?(1)bar|baz)，如果组1存在，就匹配bar，否则baz。
将上面的正则表达式用在下面的示例中。
>>> re.search(regex, '###foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='###foobar'>###foobar是以###开头，因此创建组1，然后匹配bar，字符串中也有此匹配对象，最后返回匹配结果。
>>> print(re.search(regex, '###foobaz'))
None###foobar是以###开头，因此创建组1，然后匹配bar，但是，字符串中后面是baz，没有匹配成功，最后返回None。
>>> print(re.search(regex, 'foobar'))
Nonefoobar不是###开头，没有创建组1，根据条件，就要匹配baz，但字符串中是bar，所以返回None。
>>> re.search(regex, 'foobaz')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobaz'>foobar不是###开头，没有创建组1，根据条件，就要匹配baz，字符串中后面恰好是bar。
下面的正则表达式，与上面不同之处在于，对所创建的组进行了命名。
>>> regex = r'^(?P<ch>\W)?foo(?(ch)(?P=ch)|)$'将这个正则表达式分解，并说明其含义：
^：字符串的开始(?P<ch>\W)：匹配一个非字母字符，并将改组捕获对象命名为ch。(?P<ch>\W)?：以上情况，匹配0个或1个。foo：匹配字符串foo。(?(ch)(?P=ch)|)：如果ch的组存在，匹配的内容和ch组一样，否则为空。$：字符串的结尾
如果非字母字符位于foo之前，则解析器创建一个名为ch的组，其中包含该字符。然后，条件匹配匹配<yes-regex>，它是(?P=ch)，还是同样的字符。这意味着相同的字符也必须跟在foo后面，这样整个匹配才会成功。
如果foo前面没有非字母字符，那么解析器就不会创建ch组，<no-regex>是空字符串，这意味着在foo后面必须没有任何内容，整个匹配才会成功。因为^和$锚定整个正则表达式，所以字符串必须恰好等于foo。
通过下面示例，进一步演示上述正则表达式的应用：
>>> re.search(regex, 'foo')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
>>> re.search(regex, '#foo#')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='#foo#'>
>>> re.search(regex, '@foo@')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='@foo@'>
>>> print(re.search(regex, '#foo'))
None
>>> print(re.search(regex, 'foo@'))
None
>>> print(re.search(regex, '#foo@'))
None
>>> print(re.search(regex, '@foo#'))
None比照前面的解释，理解上述操作结果。
Python中条件正则表达式有点深奥和具有挑战性的，替代它的一个方法，就是使用多个单独的re.search()调用来实现相同的目标，这样代码就不会那么复杂了。
（未完，待续）
参考资料：https://realpython.com/regex-python/