4. 使用 re.findall – 所有匹配对象 目前为止在Python中我使用的最多的查找方法是findall()方法。当我们调用findall()方法，我们可以非常简单的得到一个所有匹配模式的列表，而不是得到match的对象（我们会在接下来更多的讨论match对象）。对我而言这更加简单。对示例字符串调用findall()方法我们得到：
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['dog', 'dog']>>> re.findall(r'cat', 'dog cat dog')['cat'] |
5. 使用 match.start 和 match.end 方法
那么，先前search()和match()方法先前返回给我们的‘match'对象”到底是什么呢？
和只简单的返回字符串的匹配部分不同，search()和match()返回的“匹配对象”，实际上是一个关于匹配子串的包装类。
先前你看到我可以通过调用group()方法得到匹配的子串，（我们将在下一个部分看到，事实上匹配对象在处理分组问题时非常有用），但是匹配对象还包含了更多关于匹配子串的信息。
例如，match对象可以告诉我们匹配的内容在原始字符串中的开始和结束位置：
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>>> match = re.search(r'dog', 'dog cat dog')>>> match.start()>>> match.end() |
知道这些信息有时候非常有用。
6. 使用 mathch.group 通过数字分组
就像我之前提到的，匹配对象在处理分组时非常得心应手。
分组是对整个正则表达式的特定子串进行定位的能力。我们可以定义一个分组做为整个正则表达式的一部分，然后单独的对这部分对应匹配到的内容定位。
让我们来看一下它是怎么工作的：
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>>> contactInfo = 'Doe, John: 555-1212' |
我刚才创建的字符串类似一个从某人的地址本里取出来的一个片段。我们可以通过这样一个正则表达式来匹配这一行：
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>>> re.search(r'w+, w+: S+', contactInfo)<_sre.SRE_Match object at 0xb74e1ad8< |
通过用圆括号来（字符‘('和‘)'）包围正则表达式的特定部分，我们可以对内容进行分组然后对这些子组做单独处理。
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>>> match = re.search(r'(w+), (w+): (S+)', contactInfo) |
这些分组可以通过用分组对象的group()方法得到。它们可以通过其在正则表达式中从左到右出现的数字顺序来定位（从1开始）：
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>>> match.group(1)'Doe'>>> match.group(2)'John'>>> match.group(3)'555-1212' |
组的序数从1开始的原因是因为第0个组被预留来存放所有匹配对象（我们在之前学习match()方法和search()方法到时候看到过）。
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>>> match.group(0)'Doe, John: 555-1212' |
7. 使用 match.group 通过别名来分组 有时候，特别是当一个正则表达式有很多分组的时候，通过组的出现次序来定位就会变的不现实。Python还允许你通过下面的语句来指定一个组名：
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>>> match = re.search(r'(?P<last>w+), (?P<first>w+): (?P<phone>S+)', contactInfo) |
我们还是可以用group()方法获取分组的内容，但这时候我们要用我们所指定的组名而不是之前所使用的组的所在位数。
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>>> match.group('last')'Doe'>>> match.group('first')'John'>>> match.group('phone')'555-1212' |
