【整理】Python中的re.search和re.findall之间的区别和联系 + re.finall中带命名的组，不带命名的组，非捕获的组，没有分组四种类型之间的区别
之前自己曾被搞晕过很多次。
后来使用这些函数次数多了之后，终于比较清楚的弄懂了两者之间的区别和关系了。
尤其是一些细节方面的注意事项了。
在看下面的总结和代码之前，请先确保你对如下基本概念已经有所了解了：
【教程】详解Python正则表达式之： (…) group 分组
【教程】详解Python正则表达式之： (?P<name>…) named group 带命名的组
下面，简单总结如下：
re.search和re.findall的区别和联系
| 函数返回结果 | 常见的获得对应的值的方法 | 常见疑问及解答 | |
| re.search | 一个Match对象 | 通过Match对象内的group编号或命名，获得对应的值 | 问：为何search只匹配到一项，而不是所有匹配的项？ 答：因为search本身的功能就是: 从左到右，去计算是否匹配，如果有匹配，就返回。 即只要找到匹配，就返回了。 所以，最多只会匹配一个， 而不会匹配多个。 想要匹配多个，请去使用re.findall |
| re.findall | 一个列表；
| 直接获得对应的列表 每个列表中的值，一般就是你想要的值了 | 参见下面的详细解释，需要注意四种不同类型的正则表达式的效果的区别。 |
其中，对于re.findall，又需要特殊注意四种不同类型的正则表达式的效果，都不太一样：
| re.finall使用正则表达式的类型 | 返回值的类型 相同点 | 返回值的区别 | 用途 |
| 不分组=no group | 都是返回列表类型的值 | 列表中每个值，都是完整匹配的字符串 | 适用于，先通过此种方法获得对应的完整匹配到的字符串，然后再针对每个字符串，提取所需的（对应的每个域，每个组）的值 |
| 非捕获分组=non-capturing group | 都是返回列表类型的值 | 列表中每个值，都是完整匹配的字符串 | 同上，只不过是从正则表达式的形式上，和分组的类型（不带命名的组或带命名的组）中，一一对应，方便逻辑是理解后续所要处理的值 |
| 不带命名的分组=unnamed group | 都是返回列表类型的值 | 列表中每个值，都是元祖（tuple）类型的值，内容是每个分组的值的组合 | 适用于，直接通过findall，就可以获得多个匹配的字符串中，每个字符串中特定的组的内容，省却了再次通过re.search再去提取的工作了 |
| 带命名的分组=named group | 都是返回列表类型的值 | 列表中每个值，都是元祖（tuple）类型的值，内容是每个分组的值的组合 | 同上，但是在正则表达式的形式上，更容易看清楚各个分组的含义 |
如何深入理解上述的含义，则需要代码详细的演示：
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#非捕获的组 == non-capturing group singlePicUrlP_namedGroup = "http://(?P<field1>\w+)\.(?P<field2>\w+)\.(?P<field3>\w+).+?/(?P<filename>\w+?).jpg" ; #带命名的group == named group singlePicUrlP_unnamedGroup = "http://(\w+)\.(\w+)\.(\w+).+?/(\w+?).jpg" ; #不带命名的group == unnamed group # 1. re.search #通过search，只能获得单个的字符串 #因为search不像findall，会去搜索所有符合条件的 foundSinglePicUrl = re.search(singlePicUrlP_namedGroup, searchVsFindallStr); #searc只会在找到第一个符合条件的之后，就停止搜索了 print "foundSinglePicUrl=" ,foundSinglePicUrl; #foundSinglePicUrl= <_sre.SRE_Match object at 0x01F75230> #然后返回对应的Match对象 print "type(foundSinglePicUrl)=" , type (foundSinglePicUrl); #type(foundSinglePicUrl)= <type '_sre.SRE_Match'> if (foundSinglePicUrl): #对应的，如果带括号了，即带group，是可以通过group来获得对应的值的 field1 = foundSinglePicUrl.group( "field1" ); field2 = foundSinglePicUrl.group( "field2" ); field3 = foundSinglePicUrl.group( "field3" ); filename = foundSinglePicUrl.group( "filename" ); group1 = foundSinglePicUrl.group( 1 ); group2 = foundSinglePicUrl.group( 2 ); group3 = foundSinglePicUrl.group( 3 ); group4 = foundSinglePicUrl.group( 4 ); #field1=1821, filed2=img, field3=pp, filename=u121516081_136ae35f9d5g213 print "field1=%s, filed2=%s, field3=%s, filename=%s" % (field1, field2, field3, filename); #此处也可以看到，即使group是命名了，但是也还是对应着索引号1,2,3,4的group的值的 #两者是等价的，只是通过名字去获得对应的组的值，相对更加具有可读性，且不会出现搞混淆组的编号的问题 #group1=1821, group2=img, group3=pp, group4=u121516081_136ae35f9d5g213 print "group1=%s, group2=%s, group3=%s, group4=%s" % (group1, group2, group3, group4); # 2. re.findall - no group #通过findall，想要获得整个字符串的话，就要使用不带括号的，即没有分组 foundAllPicUrl = re.findall(singlePicUrlP_noGroup, searchVsFindallStr); #findall会找到所有的匹配的字符串 print "foundAllPicUrl=" ,foundAllPicUrl; #foundAllPicUrl= ['http://1821.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae35f9d5g213.jpg', 'http://1881.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae35ee46g213.jpg', 'http://1802.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae361ac6g213.jpg'] #然后作为一个列表返回 print "type(foundAllPicUrl)=" , type (foundAllPicUrl); #type(foundAllPicUrl)= <type 'list'> if (foundAllPicUrl): for eachPicUrl in foundAllPicUrl: print "eachPicUrl=" ,eachPicUrl; # eachPicUrl=http://1821.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae35f9d5g213.jpg #此处，一般常见做法就是，针对每一个匹配到的，完整的字符串 #再去使用re.search处理，提取我们所需要的值 foundEachPicUrl = re.search(singlePicUrlP_namedGroup, eachPicUrl); print "type(foundEachPicUrl)=" , type (foundEachPicUrl); #type(foundEachPicUrl)= <type '_sre.SRE_Match'> print "foundEachPicUrl=" ,foundEachPicUrl; #foundEachPicUrl= <_sre.SRE_Match object at 0x025D45F8> if (foundEachPicUrl): field1 = foundEachPicUrl.group( "field1" ); field2 = foundEachPicUrl.group( "field2" ); field3 = foundEachPicUrl.group( "field3" ); filename = foundEachPicUrl.group( "filename" ); #field1=1821, filed2=img, field3=pp, filename=u121516081_136ae35f9d5g213 print "field1=%s, filed2=%s, field3=%s, filename=%s" % (field1, field2, field3, filename); # 3. re.findall - non-capturing group #其实，此处通过非捕获的组，去使用findall的效果，其实和上面使用的，没有分组的效果，是类似的： foundAllPicUrlNonCapturing = re.findall(singlePicUrlP_nonCapturingGroup, searchVsFindallStr); #findall同样会找到所有的匹配的整个的字符串 print "foundAllPicUrlNonCapturing=" ,foundAllPicUrlNonCapturing; #foundAllPicUrlNonCapturing= ['http://1821.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae35f9d5g213.jpg', 'http://1881.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae35ee46g213.jpg', 'http://1802.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae361ac6g213.jpg'] #同样作为一个列表返回 print "type(foundAllPicUrlNonCapturing)=" , type (foundAllPicUrlNonCapturing); #type(foundAllPicUrlNonCapturing)= <type 'list'> if (foundAllPicUrlNonCapturing): for eachPicUrlNonCapturing in foundAllPicUrlNonCapturing: print "eachPicUrlNonCapturing=" ,eachPicUrlNonCapturing; #eachPicUrlNonCapturing=http://1821.img.pp.sohu.com.cn/images/blog/2012/3/7/23/28/u121516081_136ae35f9d5g213.jpg #此处，可以根据需要，和上面没有分组的例子中类似，再去分别处理每一个字符串，提取你所需要的值 # 4. re.findall - named group #接着再来演示一下，如果findall中，使用了带命名的group（named group）的结果： foundAllPicGroups = re.findall(singlePicUrlP_namedGroup, searchVsFindallStr); #则也是可以去查找所有的匹配到的字符串的 #然后返回的是列表的值 print "type(foundAllPicGroups)=" , type (foundAllPicGroups); #type(foundAllPicGroups)= <type 'list'> #只不过，列表中每个值，都是对应的，各个group的值了 print "foundAllPicGroups=" ,foundAllPicGroups; #foundAllPicGroups= [('1821', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae35f9d5g213'), ('1881', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae35ee46g213'), ('1802', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae361ac6g213')] if (foundAllPicGroups): for eachPicGroups in foundAllPicGroups: #此处，不过由于又是给group命名了，所以，就对应着 #(?P<field1>\w+) (?P<field2>\w+) (?P<field3>\w+) (?P<filename>\w+?) 这几个部分的值了 print "eachPicGroups=" ,eachPicGroups; #eachPicGroups= ('1821', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae35f9d5g213') #由于此处有多个group，此处类型是tuple，其中由上述四个group所组成 print "type(eachPicGroups)=" , type (eachPicGroups); #type(eachPicGroups)= <type 'tuple'> #此处，可以根据需要，和上面没有分组的例子中类似，再去分别处理每一个字符串，提取你所需要的值 # 5. re.findall - unnamed group #此处再来演示一下，findall中，如果使用带group，但是是没有命名的group（unnamed group）的效果： foundAllPicGroupsUnnamed = re.findall(singlePicUrlP_unnamedGroup, searchVsFindallStr); #此处，肯定也是返回对应的列表类型 print "type(foundAllPicGroupsUnnamed)=" , type (foundAllPicGroupsUnnamed); #type(foundAllPicGroupsUnnamed)= <type 'list'> #而列表中每个值，其实也是对应各个组的值的组合 print "foundAllPicGroupsUnnamed=" ,foundAllPicGroupsUnnamed; #foundAllPicGroupsUnnamed= [('1821', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae35f9d5g213'), ('1881', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae35ee46g213'), ('1802', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae361ac6g213')] if (foundAllPicGroupsUnnamed): for eachPicGroupsUnnamed in foundAllPicGroupsUnnamed: #可以看到，同样的，每个都是一个tuple变量 print "type(eachPicGroupsUnnamed)=" , type (eachPicGroupsUnnamed); #type(eachPicGroupsUnnamed)= <type 'tuple'> #每个tuple中的值，仍是各个未命名的组的值的组合 print "eachPicGroupsUnnamed=" ,eachPicGroupsUnnamed; #eachPicGroupsUnnamed= ('1821', 'img', 'pp', 'u121516081_136ae35f9d5g213') #此处，可以根据需要，和上面没有分组的例子中类似，再去分别处理每一个字符串，提取你所需要的值 |
【总结】
最简单的总结为：
re.search用来查找，单个的字符串，从中提取所需的，不同域值，即不同group的值；
re.findall，一次性提前多个匹配到
- 单个完整的字符串（可以后续接着用re.search再去提取不同group的值）
- 一个tuple值，其中包括了每个group的值 -> 省却了在用re.search提起不同组的值
各位可以根据自己的需要，选择不同的函数。
另外，再提醒一点，我之前就是遇到过一个情况：
即需要获得多个匹配的，每个单个的完整字符串（图片的地址）；
也需要针对每个图片的地址，下载对应的图片，并且提取出其中不同的域值；
此时，就没法使用 re.findall+带命名的分组，去实现了。
只能是通过上述的：
先用re.findall，获得匹配的，每个的单个字符串；
然后针对每个单个字符串，再去做对应的下载图片，用re.search提取所需域值。
所以，还是那句话，需要根据你自己的实际需求，选择合适的函数，实现你所要的功能。
