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引言
正则表达式是处理字符串的强大工具,尤其在数据清洗、文本解析和模式匹配等场景中发挥着重要作用。Python 提供了 re
模块来支持正则表达式的使用,本文将带你深入了解 Python 中的正则表达式,从基本语法到高级用法,结合实际案例,让你成为正则表达式的高手。
一、正则表达式基础
正则表达式由普通字符(如字母 a-z)和特殊字符(称为元字符)组成。元字符在正则表达式中具有特殊含义,它们可以表示一个字符集、一个位置等。下面是一些常用的元字符:
.:匹配任意除换行符以外的字符。
*:匹配前面的子表达式零次或多次。
+:匹配前面的子表达式一次或多次。
?:匹配前面的子表达式零次或一次。
^:匹配输入字符串的开始位置。
$:匹配输入字符串的结束位置。
[...]:字符集,匹配方括号中的任意字符。
[^...]:否定字符集,匹配任何不在方括号中的字符。
|:或,匹配 | 左右的表达式任意一个。
(...):分组,将多个字符当做一个整体进行匹配。
- 元字符 :如
.
匹配任意单个字符,*
表示前面的元素可以出现任意次,包括0次。 - 字符集 :
[abc]
匹配 'a' 或 'b' 或 'c'。 - 位置锚点 :
^
匹配行的开始,$
匹配行的结束。
二、Python re
模块常用方法
re.search(pattern, string)
:扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。re.match(pattern, string)
: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,则返回 None。re.findall(pattern, string)
:查找字符串中所有匹配正则表达式的子串,并返回一个列表。re.finditer(pattern, string)
:类似于findall
,但返回的是一个迭代器,每次迭代返回一个 Match 对象。re.sub(pattern, repl, string)
:将字符串中所有匹配正则表达式的子串替换为指定字符串。
参数说明:
- 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,多行匹配等等。参见:正则表达式修饰符 - 可选标志
三、经典案例展示
案例 1:验证电子邮件地址
python
import re
email_pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"
email = "example@example.com"
if re.match(email_pattern, email):
print("Valid email")
else:
print("Invalid email")
此案例中,我们定义了一个电子邮件的正则表达式,然后使用 re.match
方法来验证给定的电子邮件地址是否符合预期的格式。
案例 2:获取电话号码
python
phone_text = "Call me at 555-1234 or 555-6789."
phone_pattern = r"\d{3}-\d{4}"
matches = re.findall(phone_pattern, phone_text)
for match in matches:
print(match)
这段代码会输出电话号码列表,即 ['555-1234', '555-6789']
。
案例 3:替换敏感词
python
text = "Bad words should be filtered out. Bad!"
bad_word_pattern = r"Bad"
# 使用空字符串替换
clean_text = re.sub(bad_word_pattern, "", text)
print(clean_text)
# 或者替换为其他字符串
clean_text = re.sub(bad_word_pattern, "Good", text)
print(clean_text)
在这个例子中,我们使用 re.sub
方法来替换文本中的敏感词。
四、进阶用法
- 分组和引用 :
(...)
可以用来捕获括号内的匹配结果,之后可以通过\1
,\2
, ... 来引用这些组。 - 贪婪与非贪婪匹配 :默认情况下,
*
,+
,{n,m}
是贪婪的,会尽可能多的匹配。添加?
变成非贪婪,即尽可能少的匹配。 - 转义字符 :在正则表达式中,某些字符具有特殊含义,如果想将其视为普通字符,需要使用
\
进行转义。
五、总结
正则表达式是处理文本的强大武器,而 Python 的 re
模块提供了丰富的功能来支持正则表达式的应用。通过本文的学习,你已经掌握了正则表达式的使用方法,以及如何在 Python 中实现文本匹配、提取和替换。继续练习和探索,你将能够更熟练地运用正则表达式解决实际问题。
结束语
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