Python正则表达式完全指南 Python正则匹配规则详解

穿越時空
发布: 2025-06-09 21:36:06
原创
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正则表达式是python中处理文本的强大工具,通过re模块实现字符串匹配、查找和替换。基本字符匹配如a只匹配字母a,而元字符如.匹配任意字符,\d匹配数字,\w匹配单词字符,\s匹配空白符,若需匹配元字符本身则使用转义,例如用.匹配点号。例如,手机号可表示为r'\d{11}'。分组用()实现,如r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})'提取年月日,也可命名分组如(?p\d{4})以便通过名字访问。使用建议包括:贪婪模式默认尽可能多匹配,可用?变为非贪婪;锚点^和$确保整体匹配;多行匹配需加re.dotall标志使.包含换行;常用函数有re.match()从开头匹配,re.search()查找首个匹配,re.findall()获取所有结果,re.sub()用于替换。掌握这些能显著提升数据清洗与分析效率。

Python正则表达式完全指南 Python正则匹配规则详解

正则表达式是处理文本的强大工具,尤其在Python中,通过re模块可以灵活地进行字符串匹配、查找和替换。掌握它的基本规则和用法,能极大提升数据清洗、日志分析等任务的效率。


匹配基础:字符与元字符

正则最基础的是字符匹配,比如写一个a就只会匹配字母a。但真正有用的是元字符,它们有特殊含义。例如:

  • . 匹配任意单个字符(除了换行符)
  • \d 匹配数字,等价于[0-9]
  • \w 匹配单词字符,包括字母、数字和下划线
  • \s 匹配空白字符,如空格、制表符、换行

如果你要匹配这些元字符本身,比如想查找一个点号.,就需要用\.来转义。

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举个例子,想匹配手机号码(假设是11位数字),可以写成:

import re
pattern = r'\d{11}'
text = '我的电话是13812345678'
match = re.search(pattern, text)
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这样就能提取出电话号码。


分组与捕获:让结构更清晰

有时候我们不只是要判断是否匹配,还想从中提取特定部分。这时候可以用分组,用小括号()包裹需要的部分。

比如你想从一段文本中提取年月日:

pattern = r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})'
text = '日期是 2024-03-15'
match = re.search(pattern, text)
year, month, day = match.groups()
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这里每个括号就是一个分组,分别对应年、月、日。你也可以给分组命名,比如:

pattern = r'(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})'
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这样之后可以通过名字访问:

match.group('year')  # 返回 '2024'
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常见陷阱与使用建议

正则虽然强大,但也容易踩坑。以下是一些实用建议:

  • 贪婪 vs 非贪婪:默认情况下,像.*这样的表达式会尽可能多地匹配内容,这可能不是你想要的。可以在后面加个?变成非贪婪模式,例如.*?。
  • 锚点很重要:如果你想确保整个字符串都符合某个模式,而不是其中一部分,记得加上^开头和$结尾。
  • 多行匹配注意换行符:默认.不匹配换行符,如果想让它也匹配,可以加上re.DOTALL标志。
  • 测试正则表达式:可以先用在线工具(如regex101.com)测试你的表达式是否正确,避免反复调试代码。

举个小例子:你想匹配以“hello”开头、以“world”结尾的句子,可以写成:

pattern = r'^hello.*world$'
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但如果中间可能有多行,应该加上re.DOTALL:

re.search(pattern, text, re.DOTALL)
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总结一下常用函数

Python的re模块有几个常用的函数,用途各有不同:

  • re.match():从字符串开头开始匹配,不匹配开头直接返回None
  • re.search():扫描整个字符串,找到第一个匹配项
  • re.findall():返回所有匹配的结果,适合提取多个值
  • re.sub():替换匹配的内容,常用于清理文本

基本上就这些核心功能了,熟练掌握后就可以应对大多数文本处理场景。

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