re.match 函数
语法：
re.match(pattern, string, flags=0)re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match() 就返回 none。
re.search 函数
语法：
re.search(pattern, string, flags=0)re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
re.match 和 re.search 的参数，基本一致的，具体描述如下：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| pattern | 匹配的正则表达式 |
| string | 要匹配的字符串 |
| flags | 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写 |
那么它们之间有什么区别呢？
re.match 只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回 None；而 re.search 匹配整个字符串，直到找到一个匹配。这就是它们之间的区别了。
re.match 和 re.search 在网上有很多详细的介绍了，可是再个人的使用中，还是喜欢使用 re.findall
看下下面的实例，可以对比下 re.search 和 re.findall 的区别，还有多分组的使用。具体看下注释，对比一下输出的结果：
示例：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 提取图片的地址
import re
a = '<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">'
# 使用 re.search
search = re.search('<img src="(.*)">', a)
# group(0) 是一个完整的分组
print(search.group(0))
print(search.group(1))
# 使用 re.findall
findall = re.findall('<img src="(.*)">', a)
print(findall)
# 多个分组的使用（比如我们需要提取 img 字段和图片地址字段）
re_search = re.search('<(.*) src="(.*)">', a)
# 打印 img
print(re_search.group(1))
# 打印图片地址
print(re_search.group(2))
# 打印 img 和图片地址，以元祖的形式
print(re_search.group(1, 2))
# 或者使用 groups
print(re_search.groups())输出的结果：
<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">
https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg
['https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg']
img
https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg
('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')
('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')最后，正则表达式是非常厉害的工具，通常可以用来解决字符串内置函数无法解决的问题，而且正则表达式大部分语言都是有的。Python 的用途很多，但在爬虫和数据分析这两个模块中都是离不开正则表达式的。所以正则表达式对于学习 Python 来说，真的很重要。