Python 中的正则表达式是通过 re 模块提供的，它支持大多数正则表达式的语法。以下是一些基本的正则表达式语法元素：
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字符匹配:
.匹配任意单个字符，除了换行符。\d匹配任意数字，等同于[0-9]。\D匹配任意非数字字符，等同于[^0-9]。\w匹配任意字母、数字或下划线，等同于[a-zA-Z0-9_]。\W匹配任意非字母、数字或下划线字符。
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字符类:
[abc]匹配方括号内的任意一个字符。[a-z]匹配任意小写字母。[^abc]匹配除了方括号内的任意一个字符。
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量词:
*匹配前面的元素零次或多次。+匹配前面的元素一次或多次。?匹配前面的元素零次或一次。{m}匹配确定的 m 次。{m,}至少匹配 m 次。{m,n}匹配从 m 到 n 次。
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分组:
()创建一个分组，可以捕获匹配的文本。
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选择:
|表示逻辑或，匹配两个表达式中的任意一个。
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断言:
^匹配字符串的开头。$匹配字符串的结尾。\b匹配单词边界。\B匹配非单词边界。
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特殊序列:
\s匹配任何空白字符。\S匹配任何非空白字符。\t匹配制表符。\n匹配换行符。
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转义:
\用于转义特殊字符或表示特殊序列。
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贪婪与非贪婪:
- 默认情况下，量词是贪婪的，尽可能多地匹配字符。在量词后面加上
?使其变为非贪婪，尽可能少地匹配字符。
- 默认情况下，量词是贪婪的，尽可能多地匹配字符。在量词后面加上
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注释:
(?#comment)正则表达式中的注释，Python 3.9 及以上版本支持。
使用 re 模块的基本步骤通常包括：
- 导入模块：
import re - 编译正则表达式：
pattern = re.compile(r'正则表达式') - 使用方法，如
match(),search(),findall(),sub()等。
例如，要匹配一个邮箱地址，可以使用以下正则表达式：
python
import re
email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
emails = re.findall(email_pattern, 'Please contact us at [email protected] or [email protected].')
print(emails) # ['[email protected]', '[email protected]']请注意，正则表达式可以非常强大，但也可能变得复杂和难以理解。始终确保测试你的正则表达式以确保它们按预期工作。