在本文中，我读了记录和总结《Python标准库》一本书，本节课文的学习和理解。

事实上，在Python于，使用一些方法这段文字是一回事，尤其是经常使用。在一般情况下，会用String这样的类，应考虑Python个标准类了。



1.3.6 用组解析匹配



match.groups()会依照表达式中与字符串匹配的组的顺序返回一个字符串序列。



使用group()能够得到某个组的匹配。

    #组解析

    text='This is a text -- with punctuation.'

    print 'Input text:  ', text

    regex=re.compile(r'(\bt\w+)\W+(\w+)')

    print 'pattern:  ', regex.pattern

    match=regex.search(text)

    print 'Entire match: ',match.group(0)

    print 'Word starting with t: ',match.group(1)

    print 'Word after t word: ',match.group(2)

Python对基本分组的语法进行了拓展，添加了命名组（named group）。通过名字来指示组。方便能够更easy的改动模式，而不必同一时候改动使用了该匹配结果的代码。

语法：(?

P<name>pattern)

    #命名组

    print '-'*30

    for pattern in [r'^(?

P<first_word>\w+)',

                   r'(?P<last_word>\w+)\S*$',

                   r'(?

P<t_word>\bt\w+)\W+(?P<other_word>\w+)',

                   r'(?P<ends_with_t>\w+t)\b'

        ]:

        regex=re.compile(pattern)

        match=regex.search(text)

        print 'Matching "%s"' % pattern

        print ' ',match.groups()

        print ' ',match.groupdict()

        print '\n'

使用groupdict()能够获取一个字典，它将组名映射到匹配的子串。

    #更新后的test_pattern()

    print '-'*30

    def test_pattern(text, patterns=[]):

    """

    Given the source text and a list of patters,

    look for matches for each pattern within the text and print them to stdout.

    """

    #look for each pattern in the text and print the results

    for pattern, desc in patterns:

        print 'pattern %r (%s) \n' %(pattern, desc)

        print '%r' % text

        for match in re.finditer(pattern,text):

            s=match.start()

            e=match.end()

            prefix=' '*(s)

            print '  %s%r%s' % (prefix,text[s:e],' '*(len(text)-e))

            print match.groups()

            if match.groupdict():

                print '%s%s'%(' '*(len(text)-s),match.groupdict())

        print

    return

    test_pattern(

             'abbaabbba',

             [ (r'a((a*)(b*))','a followed by 0-n a and 0-n b'),]

             )