Python 2.7的手册中，官方的解释为：
(?(id/name)yes-pattern|no-pattern) Will try to match with yes-pattern if the group with given id or name exists, and with no-pattern if it doesn’t. no-pattern is optional and can be omitted. For example, (<)?(\w+@\w+(?:\.\w+)+)(?(1)>) is a poor email matching pattern, which will match with '<[email protected]>' as well as '[email protected]', but not with '<[email protected]'.
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下面先来详细解释一下这段话的含义：
1.(?(id/name)yes-pattern|no-pattern) 的作用是：
- 对于给出的id或者name，先尝试去匹配 yes-pattern部分的内容；
- 如果id或name条件不满足，则去匹配no-pattern部分的内容；
这句话听着还是很拗口的，或者说一下子还是很难懂的。至少我之前第一次，以及后来的很多次，看了之后，也一样没有完全搞懂。
后来经过一些实践，算是终于有所了解其中的含义了。
所以此处有必要，再详细解释一下：
此处的name或id，是针对（当前位置的）条件性匹配之前的，某个已经通过group去分组的内容
其中：
如果是有命名的分组，即named group，则对应的该分组就有对应的name，即此处所指的就是对应的name；
如果是无命名的分组，即unnamed group，则对应的该分组也有对应的分组的编号，称为group的number，也叫做id，对应的就是这里的id；
注：
相关内容，如果不了解，请先去看：
【教程】详解Python正则表达式之： (?P<name>…) named group 带命名的组
【教程】详解Python正则表达式之： (…) group 分组
所以，搞清楚了这里的id或name，才好理解这段话。
接着解释就是，前面已经通过对应的group去匹配对应的内容了，对应的有group的id或name，
如果前面的group匹配成功，则此处，就执行yes-pattern的匹配；
如果前面group匹配不成功，即没有找到符合该的group内容，则就匹配no-pattern；
其中，yes-pattern和no-pattern，都是对应的，普通的正则表达式，用来匹配所需的内容。
此时，才算基本明白其所要说的含义了。
2.根据语法，很明显，如果存在no-pattern，则前面要有个竖杠’|’，用来分隔yes-pattern和no-pattern
如果此处，不想写，不需要写no-pattern，则也是可以的，也是可以省略掉的，对应的，也就不需要再写那个竖杠’|’了。
3.上面给出了一个例子：
(<)?(\w+@\w+(?:\.\w+)+)(?(1)>)
此处，还是先来解释解释吧。
其可以分解为：
- (<)?：就是匹配小于号这个符号，后面的？表示可以有，可以没有；
- (\w+@\w+(?:\.\w+)+)：最外层的括号内是\w+@\w+(?:\.\w+)+，其又可以分为：
- \w+@\w+：\w+表示尽可能多的匹配字母数字下划线，中间是匹配@字符本身，所以就是希望匹配到xxx@xxx
- (?:\.\w+)+：前面是括号括起来的一组，加号+表示尽可能多的匹配括号内的。看完下面解释就明白了，此处就是匹配尽可能多的.xxx的内容
- ?:\.\w+：此处，是(?:xxx)形式，即一个非捕获组，匹配xxx的内容，此处即去匹配\.\w+，即一个点，然后是字母数字下划线，即.xxx的内容。很容易理解，此处就是希望匹配到.com之类的内容
注：非捕获匹配，不了解的可以去参考：【教程】详解Python正则表达式之： (?:…) non-capturing group 非捕获组
- ?:\.\w+：此处，是(?:xxx)形式，即一个非捕获组，匹配xxx的内容，此处即去匹配\.\w+，即一个点，然后是字母数字下划线，即.xxx的内容。很容易理解，此处就是希望匹配到.com之类的内容
- (?(1)>) ：此处，就是真正我们此处最关系的，选择性匹配了。参考本身的语法：(?(id/name)yes-pattern|no-pattern) ，此处中的1，就是对应id，即之前的第一个组，即(<)；而(1)后面的>，就是此处的yes-pattern，而此处很明显，no-pattern是被省略了。所以没有’|’。所以，此处的含义就很清楚了，就是去匹配，如果最开始的编号为1的那个组，即(<)存在的话，即前面能找到<的话，此处后面也就去匹配有没有>，如果前面没有<，则后面就什么也不匹配。正真是符号我们所期望的，要么是[email protected]，要么是[email protected]
很显然，此处这种匹配规则，是很不严谨的，对于很多复杂的邮箱地址，没法匹配到。所以，此处才说是“poor email matching pattern”，即相对是一个不是那么好的email的匹配规则。
至此，终于把此处的内容解释完毕了。
但是，对于选择性匹配，还是没有很深刻的理解。
下面，就通过详细的代码，来更加深入的解释，选择性匹配，有什么用，以及如何用。
下面，就以之前给某人写的一个正则表达式为例，来说明，什么是条件性匹配。
先说，关于有些人不清楚，觉得选择性匹配，有何用。那么此处，就来举个例子，相对比较实用的例子：
希望去写一个匹配规则，匹配用于输入的数字，其中，输入的内容只能是数字，也可能有小数点，如果有小数点，则小数点后面，此处特意限制为最多2位。
针对如上的需求，就可以用到选择性匹配去实现了：
如下是详细的代码演示：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
【教程】详解Python正则表达式之： (?(id/name)yes-pattern|no-pattern) 条件性匹配
https://www.crifan.com/detailed_explanation_about_python_regular_express_yes_or_no_conditional_match
Version: 2012-11-17
Author: Crifan
"""
import re;
#需求：
#类似于检测（最多两位小数的）数字的合法性：
#所有的字符都是数字
#如果有小数点，那么小数点后面最多2位数字
testNumStrList = {
#合法的数字
'12.34',
'123.4',
'1234',
#非法的数字
'1.234',
'12.',
'12.ab',
'12.3a',
'123abc',
'123abc456',
}
for eachNumStr in testNumStrList:
#下面这个是不严谨的，会导致：
#1.234 -> 只会去判断234，所以检测出整数部分是234，无小数
#123.4 -> 只会去判断4，所以检测出整数部分是4，无小数
#123abc456 -> 只会去判断456，所以检测出整数部分是456，无小数
#foundValidNumStr = re.search("(?P<integerPart>\d+)(?P<foundPoint>\.)?(?P<decimalPart>(?(foundPoint)\d{1,2}))$", eachNumStr);
#下面这个也是不严谨的，会导致：
#1.234 -> 只去判断1.23，所以检测出整数是1，小数是23
#12. -> 只会去判断12，所以检测出整数是12，无小数
#123abc456 -> 只会去判断123，所以检测出整数是123，无小数
#12.ab -> 只会去判断12，所以检测出整数是12，无小数
#123abc -> 只会去判断123，所以检测出整数是123，无小数
#12.3a -> 只会去判断12.3，所以检测出整数是12，小数是3
#foundValidNumStr = re.search("^(?P<integerPart>\d+)(?P<foundPoint>\.)?(?P<decimalPart>(?(foundPoint)\d{1,2}))", eachNumStr);
#下面这个，更不严谨，会导致中间只要有数字，那么基本上都会去匹配到，和实际的期望，差距最大
#foundValidNumStr = re.search("(?P<integerPart>\d+)(?P<foundPoint>\.)?(?P<decimalPart>(?(foundPoint)\d{1,2}))", eachNumStr);
#下面这个才是正确的
foundValidNumStr = re.search("^(?P<integerPart>\d+)(?P<foundPoint>\.)?(?P<decimalPart>(?(foundPoint)\d{1,2}))$", eachNumStr);
#也可以写成下面这样：
#foundValidNumStr = re.search("^(?P<integerPart>\d+)(\.)?(?P<decimalPart>(?(2)\d{1,2}))$", eachNumStr); #这个也是同样的效果
#print "foundValidNumStr=",foundValidNumStr;
if(foundValidNumStr):
integerPart = foundValidNumStr.group("integerPart");
decimalPart = foundValidNumStr.group("decimalPart");
print "eachNumStr=%s\tis valid numebr ^_^, integerPart=%s, decimalPart=%s"%(eachNumStr, integerPart, decimalPart);
else:
print "eachNumStr=%s\tis invalid number !!!"%(eachNumStr);
当然，对于上述的正则表达式，即使理解了，但是可能很多人还是对于，如何从无到有的去写出来，觉得无从下手，所以，可以再去参考这个帖子：
【教程】以Python中的re模块为例，手把手教你，如何从无到有，写出相对复杂的正则表达式
【总结】
通过上面的代码，我们就更加容易理解了，对应的，选择性匹配组，是如何实现的。
实际中，当有类似的情况时，我们就可以充分利用这个高级搜索规则，去轻松的匹配，获得我们所需的内容了。
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