正则

一个模块的测试需求大体可以分为四大块：UI需求、功能需求、用户场景需求、性能与稳定性需求

 

• UI需求

指的是，页面操作需求，不涉及到具体的业务，仅仅是页面操作的功能。这里面其实就包含有一些通用的隐性UI需求。

• 最好的产品是不管是多么小白的用户，拿到产品后能不使用用户手册或不需要旁人的指导下就能上手使用。UI要能指导用户如何去使用或用户能根据返回的提示完成他想要完成的操作。
• 页面是用户使用感受最直观的体现，一个功能的UI做得好不好，用起来提示容不容易理解，是体现一个产品好不好用的一个关键。基本上每个产品线每个功能模块多多少少都会涉及到UI的改动，交互的设计。
• UI需求大体可以从UI限制和UI显示这两大块来考虑 :

1. UI限制指的是页面上都有哪些限制，如输入框的限制，容量的限制，格式的限制；
2. UI显示指的是特定条件下UI的展示效果。

 

• 功能需求

指的是，我们做一个什么功能，要实现什么样的效果。一般每个功能模块都会有需求文档（或需求矩阵）。若比较规范的产品线会对每个功能模块有一个比较详细的需求规格说明书，需求规格说明书里会明确规定这个功能模块需要实现什么功能，解决什么场景下的什么问题。

• 举个升级的例子：如升级需求：支持在线升级，支持离线导入升级。
• 在线升级可以根据升级的流程进行细分：下载升级包、升级过程这两个大过程，
• 下载升级包又可以细分：从哪里下载，怎么下载(下载的方式)；
• 升级过程又可以细分:升级前判断、升级过程中处理、升级结果检查三个大点。

（以上的细分都是根据升级流程来进行细化，每个功能模块除了关注自己本身的功能，还要关注与其关联的功能或模块。）但程序或客户的环境不可能永远都是这么理想的情况，为了程序健壮性，功能稳定可靠性，我们还需要考虑下可靠性方面的需求，如升级可靠性可以从升级的流程上去细分，分为下载可靠性和升级可靠性。其中下载就会涉及到三个节点：存放升级包的服务器，中间传输网络，要升级的设备。根据这三个节点之间的联系，可靠性又可以分为网络可靠性、设备可靠性、环境可靠性。升级过程也可以分为设备可靠性和环境可靠性。

 

• 用户场景需求

用户场景，即：用户的使用场景，大致可以从新用户，老用户以及用户业务这三个方面来分析用户场景。

• 新用户即：所有东西都是新的，需要模拟全新安装，全新部署上架的过程。
• 老用户即：已经在使用该产品的用户，对这些用户来说他们是更新，是升级。更新和升级就会涉及到用户已经在使用了哪些产品，已经配置了哪些策略。而这些使用和配置就要考虑与当前版本改动的兼容性。
• 用户业务即：用户会如何来使用这个功能，中间可能会有哪些操作。

（这里需要注意区分用户场景与功能案例，功能案例是从单个模块功能层面考虑，如何使用功能，出现什么问题如何处理。但很多情况下在客户那边，不会单单使用一个功能，它会连着其他功能一起使用。所以用户场景考虑得更多的是整体的使用场景，考虑的是更加全面的操作。）

 

• 性能与稳定性需求

模块的性能可以根据各自模块的特性进行考虑是否需要进行性能的设计。若是服务器，基本可以从前端性能和后台性能两大块来考虑

 

 

这里对正则表达式做一个总结

[ 参考链接：https://www.cnblogs.com/dreamer-fish/p/5282679.html] 

• 简单的使用

1 import re
2 re.match       #从开始位置开始匹配，如果开头没有则无
3 re.search      #搜索整个字符串
4 re.findall     #搜索整个字符串，返回一个list5 # r 用在pattern之前，表示单引号中的字符串为原生字符，不会进行任何转义

 

• 修饰符 描述

• re.I 使匹配对大小写不敏感
• re.L 做本地化识别（locale-aware）匹配
• re.M 多行匹配，影响 ^ 和 $
• re.S 使 . 匹配包括换行在内的所有字符
• re.U 根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B.
• re.X 该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。

 

• 正则表达式模式 -- http://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html

1. 字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。
2. 多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。
3. 标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。
4. 反斜杠本身需要使用反斜杠转义。

 

• 模式 描述

• ^ 匹配字符串的开头
• $ 匹配字符串的末尾。
• . 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
• [...] 用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k'
• [^...] 不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
• re* 匹配0个或多个的表达式。
• re+ 匹配1个或多个的表达式。
• re? 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
• re{ n}
• re{ n,} 精确匹配n个前面表达式。
• re{ n, m} 匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
• a|b 匹配a或b
• (re) G匹配括号内的表达式，也表示一个组
• (?imx) 正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
• (?-imx) 正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
• (?: re) 类似 (...), 但是不表示一个组
• (?imx: re) 在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
• (?-imx: re) 在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
• (?#...) 注释.
• (?= re) 前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
• (?! re) 前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功
• (?> re) 匹配的独立模式，省去回溯。
• \w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'
• \W  匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'
• \s 匹配任意空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v].
• \S 匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]
• \d 匹配任意数字，等价于 [0-9].
• \D 匹配任意非数字，等价于 [^0-9]
• \A 匹配字符串开始
• \Z 匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。c
• \z 匹配字符串结束
• \G 匹配最后匹配完成的位置。
• \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
• \B 匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。
• \n, \t, 等. 匹配一个换行符。匹配一个制表符。等
• \1...\9 匹配第n个分组的子表达式。
• \10 匹配第n个分组的子表达式，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

 

• 正则表达式实例

• [Pp]ython    匹配 "Python" 或 "python"
• rub[ye]    匹配 "ruby" 或 "rube"
• [aeiou]    匹配中括号内的任意一个字母
• [0-9]        匹配任何数字。类似于 [0123456789]
• [a-z]        匹配任何小写字母
• [A-Z]       匹配任何大写字母
• [a-zA-Z0-9]   匹配任何字母及数字
• [^aeiou]        除了aeiou字母以外的所有字符
• [^0-9]            匹配除了数字外的字符

 

• Python 正则式的基本用法

• Python 的正则表达式的模块是 ‘re’, 它的基本语法规则就是指定一个字符序列，比如你要在一个字符串 s=’123abc456’ 中查找字符串 ’abc’, 只要这样写：

1 >>> import re
2 >>> s='123abc456eabc789'
3 >>> re.findall(r’abc’,s)
4 
5 结果就是：
6 ['abc', 'abc']

这里用到的函数 ”findall(rule , target [,flag] )” 是个比较直观的函数，就是在目标字符串中查找符合规则的字符串。第一个参数是规则，第二个参数是目标字符串，后面还可以跟一个规则选项。返回结果结果是一个列表， 中间存放的是符合规则的字符串。如果没有符合规则的字符串被找到，就返回一个空列表。

 

• 为什么要用 r’ ..‘ 字符串（ raw 字符串） -----  表示单引号中的字符串为原生字符，不会进行任何转义

 

• 基本规则

• ‘[‘ ‘]’ 字符集合设定符

1. 首先说明一下字符集合设定的方法。由一对方括号括起来的字符，表明一个字符集合，能够匹配包含在其中的任意一个字符。比如 [abc123] ，表明字符 ’a’ ‘b’ ‘c’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ 都符合它的要求。可以被匹配。
2. 在 ’[‘ ‘]’ 中还可以通过 ’-‘ 减号来指定一个字符集合的范围，比如可以用 [a-zA-Z] 来指定所以英文字母的大小写，因为英文字母是按照从小到大的顺序来排的。你不可以把大小的顺序颠倒了，比如写成 [z-a] 就不对了。
3. 如果在 ’[‘ ‘]’ 里面的开头写一个 ‘^’ 号，则表示取非，即在括号里的字符都不匹配。如 [^a-zA-Z] 表明不匹配所有英文字母。但是如果 ‘^’ 不在开头，则它就不再表示取非，而表示其本身，如 [a-z^A-Z] 表明匹配所有的英文字母和字符 ’^’ 。

 

• ‘|’ 或规则

1. 将两个规则并列起来，以‘ | ’连接，表示只要满足其中之一就可以匹配。比如 [a-zA-Z]|[0-9] 表示满足数字或字母就可以匹配，这个规则等价于 [a-zA-Z0-9]
2. 注意 ：关于 ’|’ 要注意两点：

• 第一， 它在 ’[‘ ‘]’ 之中不再表示或，而表示他本身的字符。如果要在 ’[‘ ‘]’ 外面表示一个 ’|’ 字符，必须用反斜杠引导，即 ’/|’ ;
• 第二， 它的有效范围是它两边的整条规则，比如‘ dog|cat’ 匹配的是‘ dog’ 和 ’cat’ ，而不是 ’g’ 和 ’c’ 。如果想限定它的有效范围，必需使用一个无捕获组 ‘(?: )’ 包起来。比如要匹配 ‘ I have a dog’ 或 ’I have a cat’ ，需要写成 r’I have a (?:dog|cat)’ ，而不能写成 r’I have a dog|cat’

 

• ‘.’ 匹配所有字符

匹配除换行符 ’/n’ 外的所有字符。如果使用了 ’S’ 选项，匹配包括 ’/n’ 的所有字符。

例：

1 >>> s=’123 /n456 /n789’
2 >>> findall(r‘.+’,s)
3 ['123', '456', '789']
4 
5 >>> re.findall(r‘.+’ , s , re.S)
6 ['123/n456/n789']

• ‘^’ 和 ’$’ 匹配字符串开头和结尾

注意 ’^’ 不能在‘ [ ] ’中，否则含意就发生变化。 在多行模式下，它们可以匹配每一行的行首和行尾。

 

• ‘\d’ 匹配数字

这是一个以 ’\’ 开头的转义字符， ’\d’ 表示匹配一个数字，即等价于 [0-9]

 

• ‘\D’ 匹配非数字

这个是上面的反集，即匹配一个非数字的字符，等价于 [^0-9] 。注意它们的大小写。

 

• ‘\w’ 匹配字母和数字

匹配所有的英文字母和数字，即等价于 [a-zA-Z0-9] 。

 

• ‘\W’ 匹配非英文字母和数字

即 ’\w’ 的补集，等价于 [^a-zA-Z0-9] 。

 

• ‘\s’ 匹配间隔符

即匹配空格符、制表符、回车符等表示分隔意义的字符，它等价于 [ /t/r/n/f/v] 。（注意最前面有个空格 )

 

• ‘/S’ 匹配非间隔符

即间隔符的补集，等价于 [^ /t/r/n/f/v]

 

• ‘\A’ 匹配字符串开头

匹配字符串的开头。它和 ’^’ 的区别是， ’\A’ 只匹配整个字符串的开头，即使在 ’M’ 模式下，它也不会匹配其它行的很首。

 

• ‘\Z’ 匹配字符串结尾

匹配字符串的结尾。它和 ’$’ 的区别是， ’\Z’ 只匹配整个字符串的结尾，即使在 ’M’ 模式下，它也不会匹配其它行的行尾。

 

• ‘\b’ 匹配单词边界

它匹配一个单词的边界，比如空格等，不过它是一个‘ 0 ’长度字符，它匹配完的字符串不会包括那个分界的字符。而如果用 ’\s’ 来匹配的话，则匹配出的字符串中会包含那个分界符。

 

• ‘\B’ 匹配非边界

和 ’\b’ 相反，它只匹配非边界的字符。它同样是个 0 长度字符。

 

• ‘(?:)’ 无捕获组

当你要将一部分规则作为一个整体对它进行某些操作，比如指定其重复次数时，你需要将这部分规则用 ’(?:’ ‘)’ 把它包围起来，而不能仅仅只用一对括号，那样将得到绝对出人意料的结果。

 

• ‘(?# )’ 注释

Python 允许你在正则表达式中写入注释，在 ’(?#’ ‘)’ 之间的内容将被忽略。

 

• 重复

正则式需要匹配不定长的字符串，那就一定需要表示重复的指示符。 Python 的正则式表示重复的功能很丰富灵活。重复规则的一般的形式是在一条字符规则后面紧跟一个表示重复次数的规则，已表明需要重复前面的规则一定的次数。重复规则有：

• ‘*’ 0 或多次匹配

表示匹配前面的规则 0 次或多次。

 

• ‘+’ 1 次或多次匹配

表示匹配前面的规则至少 1 次，可以多次匹配

 

• ‘?’ 0 或 1 次匹配

只匹配前面的规则 0 次或 1 次。

 

• ‘{m}’ 精确匹配 m 次

 

• ‘{m,n}’ 匹配最少 m 次，最多 n 次。 (n>m)

 

• 如果你只想指定一个最少次数或只指定一个最多次数，你可以把另外一个参数空起来。比如你想指定最少 3 次，可以写成 {3,} （注意那个逗号），同样如果只想指定最大为 5 次，可以写成 { ， 5} ，也可以写成 {0,5} 。

 

• ‘*?’ ‘+?’ ‘??’ 最小匹配

 

•  前向界定与后向界定

有时候需要匹配一个跟在特定内容后面的或者在特定内容前面的字符串， Python 提供一个简便的前向界定和后向界定功能，或者叫前导指定和跟从指定功能。它们是：

• ‘(?<=…)’ 前向界定

括号中 ’…’ 代表你希望匹配的字符串的前面应该出现的字符串。

• ‘(?=…)’ 后向界定

括号中的 ’…’ 代表你希望匹配的字符串后面应该出现的字符串。

• 例： 你希望找出 c 语言的注释中的内容，它们是包含在 ’/*’ 和 ’*/’ 之间，不过你并不希望匹配的结果把 ’/*’ 和 ’*/’ 也包括进来，那么你可以这样用：

 1 >>> s=r’/* comment 1 */ code /* comment 2 */’
 2 >>> re.findall( r’(?<=//*).+?(?=/*/)’ , s )
 3 [' comment 1 ', ' comment 2 ']
 4 
 5 >>> s = ‘aaa111aaa , bbb222 , 333ccc ‘
 6 >>> re.findall( r’(?<=[a-z]+)/d+(?=[a-z]+)' , s ) # 错误的用法
 7 它会给出一个错误信息：
 8 error: look-behind requires fixed-width pattern
 9 
10 >>> re.findall( r’/d+(?=[a-z]+)’, s )
11 ['111', '333']

 

• 前向非界定和后向非界定，它的写法为：

• ‘(?<!...)’ 前向非界定

只有当你希望的字符串前面不是’…’ 的内容时才匹配

• ‘(?!...)’ 后向非界定

只有当你希望的字符串后面不跟着 ’…’ 内容时才匹配。

 

• 组的基本知识

• ‘(‘’)’ 无命名组

最基本的组是由一对圆括号括起来的正则式。比如上面匹配包夹在字母中间的数字的例子中使用的 (/d+) 

1 >>> s = ‘aaa111aaa , bbb222 , 333ccc ‘
2 >>> re.findall (r'[a-z]+(/d+)[a-z]+' , s )
3 ['111']
4 
5 可以看到 findall 函数只返回了包含在 ’()’ 中的内容，而虽然前面和后面的内容都匹配成功了，却并不包含在结果中。

 

• ‘(?P<name>…)’ 命名组

‘(?P’ 代表这是一个 Python 的语法扩展 ’<…>’ 里面是你给这个组起的名字，比如你可以给一个全部由数字组成的组叫做 ’num’ ，它的形式就是 ’(?P<num>/d+)’ 。起了名字之后，我们就可以在后面的正则式中通过名字调用这个组，它的形式是 ‘(?P=name)’ 调用已匹配的命名组。要注意，再次调用的这个组是已被匹配的组，也就是说它里面的内容是和前面命名组里的内容是一样的。

 1 我们可以看更多的例子：请注意下面这个字符串各子串的特点。
 2 >>>s='aaa111aaa,bbb222,333ccc,444ddd444,555eee666,fff777ggg'
 3 >>> re.findall( r'([a-z]+)/d+([a-z]+)' , s ) # 找出中间夹有数字的字母
 4 [('aaa', 'aaa'), ('fff', 'ggg')]
 5 
 6 >>> re.findall( r '(?P<g1>[a-z]+)/d+(?P=g1)' , s ) # 找出被中间夹有数字的前后同样的字母
 7 ['aaa']
 8 
 9 >>> re.findall( r'[a-z]+(/d+)([a-z]+)' , s ) # 找出前面有字母引导，中间是数字，后面是字母的字符串中的中间的数字和后面的字母
10 [('111', 'aaa'), ('777', 'ggg')]
11  
12 
13 我们再看一个例子:
14 >>> s='111aaa222aaa111 , 333bbb444bb33'
15 >>> re.findall( r'(/d+)([a-z]+)(/d+)(/2)(/1)' , s ) # 找出完全对称的 数字－字母－数字－字母－数字 中的数字和字母
16 [('111', 'aaa', '222', 'aaa', '111')]

 

• re 模块的基本函数

• findall(rule , target [,flag] )

1. 在目标字符串中查找符合规则的字符串。
2. 第一个参数是规则，第二个参数是目标字符串，后面还可以跟一个规则选项。
3. 返回结果结果是一个列表， 中间存放的是符合规则的字符串。如果没有符合规则的字符串，就返回一个空列表。

 

• 使用 compile 加速 - compile( rule [,flag] )

1. 将正则规则编译成一个 Pattern 对象，以供接下来使用。
2. 第一个参数是规则式，第二个参数是规则选项。
3. 返回一个 Pattern 对象
4. 直接使用 findall ( rule , target ) 的方式来匹配字符串，一次两次没什么，如果是多次使用的话，由于正则引擎每次都要把规则解释一遍，而规则的解释又是相当费时间的，所以这样的效率就很低了。如果要多次使用同一规则来进行匹配的话，可以使用 re.compile 函数来将规则预编译，使用编译过返回的 Regular Expression Object 或叫做 Pattern 对象来进行查找。

例：

1 >>> s='111,222,aaa,bbb,ccc333,444ddd'
2 >>> rule=r’/b/d+/b’
3 >>> compiled_rule=re.compile(rule)
4 >>> compiled_rule.findall(s)
5 ['111', '222']

 

• match 与 search
• match(rule , targetString [,flag] )
• search(rule , targetString [,flag] )

1. 按照规则在目标字符串中进行匹配。
2. 第一个参数是正则规则，第二个是目标字符串，第三个是选项（同 compile 函数的选项）
3. 返回：若成功返回一个 Match 对象，失败无返回
4. 不过它们的返回不是一个简单的字符串列表，而是一个 MatchObject （如果匹配成功的话），失败无返回 。通过操作这个 matchObject ，我们可以得到更多的信息。需要注意的是，如果匹配不成功，它们则返回一个 NoneType 。所以在对匹配完的结果进行操作之前，你必需先判断一下是否匹配成功了
5. 这两个函数唯一的区别是： match 从字符串的开头开始匹配，如果开头位置没有匹配成功，就算失败了；而 search 会跳过开头，继续向后寻找是否有匹配的字符串。

例：

 1 >>> s= 'Tom:9527 , Sharry:0003'
 2 >>> m=re.match( r'(?P<name>/w+):(?P<num>/d+)' , s )
 3 >>> m.group()
 4 'Tom:9527'
 5 
 6 >>> m.groups()
 7 ('Tom', '9527')
 8 
 9 >>> m.group(‘name’)
10 'Tom'
11 
12 >>> m.group(‘num’)
13 '9527'

 

• 字符串的替换和修改
• sub (rule , replace , target [,count] )
• subn(rule , replace , target [,count] )

1. 在目标字符串中规格规则查找匹配的字符串，再把它们替换成指定的字符串。你可以指定一个最多替换次数，否则将替换所有的匹配到的字符串。
2. 第一个参数是正则规则，第二个参数是指定的用来替换的字符串，第三个参数是目标字符串，第四个参数是最多替换次数。
3. 这两个函数的唯一区别是返回值。

• sub 返回一个被替换的字符串
• subn 返回一个元组，第一个元素是被替换的字符串，第二个元素是一个数字，表明产生了多少次替换。

 1 例，将下面字符串中的 ’dog’ 全部替换成 ’cat’
 2 >>> s=’ I have a dog , you have a dog , he have a dog ‘
 3 >>> re.sub( r’dog’ , ‘cat’ , s )
 4 ' I have a cat , you have a cat , he have a cat '
 5 
 6 如果我们只想替换前面两个，则
 7 >>> re.sub( r’dog’ , ‘cat’ , s , 2 )
 8 ' I have a cat , you have a cat , he have a dog '
 9 
10 或者我们想知道发生了多少次替换，则可以使用 subn
11 >>> re.subn( r’dog’ , ‘cat’ , s )
12 (' I have a cat , you have a cat , he have a cat ', 3)

 

• split( rule , target [,maxsplit] )

1. 切片函数。使用指定的正则规则在目标字符串中查找匹配的字符串，用它们作为分界，把字符串切片。
2. 第一个参数是正则规则，第二个参数是目标字符串，第三个参数是最多切片次数
3. 返回一个被切完的子字符串的列表

 

• 更深入的了解 re 的组与对象

• 编译后的 Pattern 对象

将一个正则式，使用 compile 函数编译，不仅是为了提高匹配的速度，同时还能使用一些附加的功能。编译后的结果生成一个 Pattern 对象，这个对象里面有很多函数，他们看起来和 re 模块的函数非常象，它同样有 findall , match , search ,finditer , sub , subn , split 这些函数，只不过它们的参数有些小小的不同。一般说来， re 模块函数的第一个参数，即正则规则不再需要了，应为规则就包含在 Pattern 对象中了，编译选项也不再需要了，因为已经被编译过了。因此 re 模块中函数的这两个参数的位置，就被后面的参数取代了。

findall , match , search 和 finditer 这几个函数的参数是一样的，除了少了规则和选项两个参数外，它们又加入了另外两个参数，它们是：查找开始位置和查找结束位置，也就是说，现在你可以指定查找的区间，除去你不感兴趣的区间。它们现在的参数形式是：

findall ( targetString [, startPos [,endPos] ] )

finditer ( targetString [, startPos [,endPos] ] )

match ( targetString [, startPos [,endPos] ] )

search ( targetString [, startPos [,endPos] ] )

 

• 组的名字与序号

正则式中的每个组都有一个序号，它是按定义时从左到右的顺序从 1 开始编号的。其实， re 的正则式还有一个 0 号组，它就是整个正则式本身。

我们来看个例子：

 1 >>> p=re.compile( r’(?P<name>[a-z]+)/s+(?P<age>/d+)/s+(?P<tel>/d+).*’ , re.I )
 2 >>> p.groupindex
 3 {'age': 2, 'tel': 3, 'name': 1}
 4 
 5 >>> s=’Tom 24 88888888 <=’
 6 >>> m=p.search(s)
 7 >>> m.groups() # 看看匹配的各组的情况
 8 ('Tom', '24', '8888888')
 9 
10 >>> m.group(‘name’) # 使用组名获取匹配的字符串
11 ‘Tom’
12 >>> m.group( 1 ) # 使用组序号获取匹配的字符串，同使用组名的效果一样
13 
14 >>> m.group(0) # 0 组里面是什么呢？
15 'Tom 24 88888888 <='
16 原来 0 组就是整个正则式 , 包括没有被包围到组里面的内容。当获取 0 组的时候，你可以不写这个参数。 m.group(0) 和 m.group() 的效果是一样的：
17 
18 >>> m.group()
19 'Tom 24 88888888 <='

 

来源：https://www.cnblogs.com/zhanghan123/p/11677032.html