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正则表达式（Regular Expression，简称 regex 或 regexp）是一种强大的文本处理工具，广泛应用于字符串的搜索、匹配、替换等操作。Python 通过 re 模块提供了对正则表达式的支持。本文将详细介绍 Python 中正则表达式的常用语法，并通过实例分析帮助读者更好地理解和掌握正则表达式的使用。
正则表达式是一种用于描述字符串模式的语法规则。通过正则表达式，我们可以快速地在文本中查找、匹配、替换符合特定模式的字符串。正则表达式广泛应用于文本处理、数据清洗、日志分析等领域。
re 模块Python 通过 re 模块提供了对正则表达式的支持。re 模块包含了正则表达式的编译、匹配、搜索、替换等功能。以下是 re 模块中常用的函数：
re.match(pattern, string)：从字符串的起始位置匹配正则表达式。re.search(pattern, string)：在字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置。re.findall(pattern, string)：返回字符串中所有匹配正则表达式的子串。re.sub(pattern, repl, string)：将字符串中匹配正则表达式的部分替换为指定字符串。re.compile(pattern)：将正则表达式编译为一个正则表达式对象，以便重复使用。正则表达式中的普通字符（如字母、数字、空格等）可以直接匹配字符串中的相应字符。例如，正则表达式 hello 可以匹配字符串 "hello world" 中的 "hello"。
import re
pattern = r"hello"
text = "hello world"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配成功:", match.group())
else:
print("匹配失败")
输出：
匹配成功: hello
字符集用于匹配一组字符中的任意一个。字符集用方括号 [] 表示。例如，正则表达式 [aeiou] 可以匹配任意一个元音字母。
import re
pattern = r"[aeiou]"
text = "hello world"
matches = re.findall(pattern, text)
print("匹配的元音字母:", matches)
输出：
匹配的元音字母: ['e', 'o', 'o']
正则表达式中的重复匹配用于指定某个字符或字符集的重复次数。常用的重复匹配符号包括：
*：匹配前面的字符 0 次或多次。+：匹配前面的字符 1 次或多次。?：匹配前面的字符 0 次或 1 次。{n}：匹配前面的字符恰好 n 次。{n,}：匹配前面的字符至少 n 次。{n,m}：匹配前面的字符至少 n 次，至多 m 次。import re
pattern = r"a{2,4}"
text = "aa, aaa, aaaa, aaaaa"
matches = re.findall(pattern, text)
print("匹配的a字符:", matches)
输出：
匹配的a字符: ['aa', 'aaa', 'aaaa', 'aaaa']
边界匹配用于指定匹配的位置，常用的边界匹配符号包括：
^：匹配字符串的开头。$：匹配字符串的结尾。\b：匹配单词的边界。\B：匹配非单词的边界。import re
pattern = r"\bhello\b"
text = "hello world, hello there, helloo"
matches = re.findall(pattern, text)
print("匹配的hello单词:", matches)
输出：
匹配的hello单词: ['hello', 'hello']
分组用于将多个字符整体进行匹配，分组用圆括号 () 表示。分组还可以用于捕获匹配的子串，以便后续使用。
import re
pattern = r"(hello) (world)"
text = "hello world"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的完整字符串:", match.group())
print("第一个分组:", match.group(1))
print("第二个分组:", match.group(2))
输出：
匹配的完整字符串: hello world
第一个分组: hello
第二个分组: world
正则表达式默认是贪婪匹配，即尽可能多地匹配字符。非贪婪匹配则尽可能少地匹配字符，非贪婪匹配在重复匹配符号后加上 ?。
import re
pattern_greedy = r"a.*b"
pattern_non_greedy = r"a.*?b"
text = "aabab"
match_greedy = re.search(pattern_greedy, text)
match_non_greedy = re.search(pattern_non_greedy, text)
print("贪婪匹配:", match_greedy.group())
print("非贪婪匹配:", match_non_greedy.group())
输出：
贪婪匹配: aabab
非贪婪匹配: aab
正则表达式中有一些特殊字符，用于表示特定的字符或字符集。常用的特殊字符包括：
.：匹配任意单个字符（除换行符外）。\d：匹配任意数字字符，等价于 [0-9]。\D：匹配任意非数字字符，等价于 [^0-9]。\w：匹配任意字母、数字或下划线字符，等价于 [a-zA-Z0-9_]。\W：匹配任意非字母、数字或下划线字符，等价于 [^a-zA-Z0-9_]。\s：匹配任意空白字符（包括空格、制表符、换行符等）。\S：匹配任意非空白字符。import re
pattern = r"\d{3}-\d{2}-\d{4}"
text = "我的社保号是123-45-6789"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的社保号:", match.group())
输出：
匹配的社保号: 123-45-6789
邮箱地址的格式通常为 username@domain.com。我们可以使用以下正则表达式来匹配邮箱地址：
import re
pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"
text = "我的邮箱是user@example.com，请发邮件给我。"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的邮箱地址:", match.group())
输出：
匹配的邮箱地址: user@example.com
URL 的格式通常为 http://www.example.com/path。我们可以使用以下正则表达式来匹配 URL：
import re
pattern = r"https?://(?:www\.)?\S+"
text = "请访问我们的网站https://www.example.com了解更多信息。"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的URL:", match.group())
输出：
匹配的URL: https://www.example.com
IP 地址的格式通常为 192.168.1.1。我们可以使用以下正则表达式来匹配 IP 地址：
import re
pattern = r"\b(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\b"
text = "服务器的IP地址是192.168.1.1。"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的IP地址:", match.group())
输出：
匹配的IP地址: 192.168.1.1
日期的格式通常为 YYYY-MM-DD。我们可以使用以下正则表达式来匹配日期：
import re
pattern = r"\d{4}-\d{2}-\d{2}"
text = "今天的日期是2023-10-05。"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的日期:", match.group())
输出：
匹配的日期: 2023-10-05
HTML 标签的格式通常为 <tag>content</tag>。我们可以使用以下正则表达式来匹配 HTML 标签：
import re
pattern = r"<(\w+)[^>]*>(.*?)</\1>"
text = "<h1>标题</h1><p>段落内容</p>"
matches = re.findall(pattern, text)
for tag, content in matches:
print(f"匹配的HTML标签: <{tag}>{content}</{tag}>")
输出：
匹配的HTML标签: <h1>标题</h1>
匹配的HTML标签: <p>段落内容</p>
手机号码的格式通常为 13800138000。我们可以使用以下正则表达式来匹配手机号码：
import re
pattern = r"1[3-9]\d{9}"
text = "我的手机号码是13800138000，请记下。"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配的手机号码:", match.group())
输出：
匹配的手机号码: 13800138000
条件匹配用于在正则表达式中根据条件选择不同的匹配模式。条件匹配的语法为 (?(condition)true-pattern|false-pattern)。
import re
pattern = r"(<)?(\w+@\w+(?:\.\w+)+)(?(1)>|$)"
text = "<user@example.com> user@example.com"
matches = re.findall(pattern, text)
for match in matches:
print("匹配的邮箱地址:", match[1])
输出：
匹配的邮箱地址: user@example.com
匹配的邮箱地址: user@example.com
零宽断言用于在匹配时指定某些条件，但不消耗字符。常用的零宽断言包括：
(?=...)：正向肯定预查。(?!...)：正向否定预查。(?<=...)：反向肯定预查。(?<!...)：反向否定预查。import re
pattern = r"\b\w+(?=ing\b)"
text = "I am running and swimming."
matches = re.findall(pattern, text)
print("匹配的单词:", matches)
输出：
匹配的单词: ['runn', 'swimm']
命名分组用于给分组命名，以便后续引用。命名分组的语法为 (?P<name>...)。
import re
pattern = r"(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})"
text = "今天的日期是2023-10-05。"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("年份:", match.group("year"))
print("月份:", match.group("month"))
print("日期:", match.group("day"))
输出：
年份: 2023
月份: 10
日期: 05
正则表达式的性能优化主要从以下几个方面入手：
re.compile 进行预编译。| 操作符。import re
pattern = re.compile(r"\d{3}-\d{2}-\d{4}")
text = "我的社保号是123-45-6789"
match = pattern.search(text)
if match:
print("匹配的社保号:", match.group())
输出：
匹配的社保号: 123-45-6789
正则表达式是处理文本的强大工具，掌握正则表达式的语法和使用技巧可以极大地提高文本处理的效率。本文详细介绍了 Python 中正则表达式的基本语法和常用实例，并探讨了正则表达式的高级用法和性能优化技巧。希望本文能帮助读者更好地理解和应用正则表达式。
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