## 總結(jié)
## ^ 匹配字符串的開始。
## $ 匹配字符串的結(jié)尾。
## \b 匹配一個(gè)單詞的邊界。
## \d 匹配任意數(shù)字。
## \D 匹配任意非數(shù)字字符。
## x? 匹配一個(gè)可選的 x 字符 (換言之，它匹配 1 次或者 0 次 x 字符)。
## x* 匹配0次或者多次 x 字符。
## x+ 匹配1次或者多次 x 字符。
## x{n,m} 匹配 x 字符，至少 n 次，至多 m 次。
## (a|b|c) 要么匹配 a，要么匹配 b，要么匹配 c。
## (x) 一般情況下表示一個(gè)記憶組 (remembered group)。你可以利用 re.search 函數(shù)返回對(duì)象的 groups() 函數(shù)獲取它的值。
## 正則表達(dá)式中的點(diǎn)號(hào)通常意味著 “匹配任意單字符”

import re
string="A1.45，b5，6.45，8.82"
print re.findall(r"\d+\.?\d*",string)
# ['1.45', '5', '6.45', '8.82']

tensorflow:Final best valid   0 loss=0.20478513836860657 norm_loss=0.767241849151384 roc=0.8262403011322021 pr=0.39401692152023315 calibration=0.9863265752792358 rate=0.0
提取 calibration=0.9863265752792358 .
# 匹配“calibration=”后面的數(shù)字
pattern = re.compile(r'(?=calibration=)\d+\.?\d*')
pattern.findall(string)
# ['0.9863265752792358']

pattern = re.compile(r'(?:loss=)\d+\.?\d*')
pattern.findall(string)
# ['loss=0.20478513836860657', 'loss=0.767241849151384']

string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training"
pattern = re.compile(r'\d{2}:\d{2}:\d{2}')
pattern.findall(string)
# ['15:28:39']

string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training"
pattern = re.compile(r'\d{4}\d{2}\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}')
pattern.findall(string)
# ['20181011 15:28:39']