**正则表达式（Regular Expression，re）：**一种用于匹配、查找或替换文本中特定模式的强大工具。
一、re的核心语法
1、基本匹配
| 语法 |
说明 |
示例（表达式 → 匹配示例） |
abc |
匹配字面值 "abc" |
"abc" → "abc" |
. |
匹配任意单个字符 （除换行符 \n） |
"a.c" → "abc", "a c" |
\ |
转义特殊字符（如 \. 匹配点号） |
"a\.c" → "a.c" |
| ` |
` |
或逻辑（匹配左边或右边的表达式） |
2、字符类
| 语法 |
说明 |
示例（表达式 → 匹配示例） |
[abc] |
匹配 a、b 或 c |
"[aeiou]" → "e" in "hello" |
[^abc] |
匹配非 a、b、c 的字符 |
"[^0-9]" → "a" in "a1" |
[a-z] |
匹配小写字母（范围） |
"[a-z]" → "h" in "Hi" |
[A-Z0-9] |
匹配大写字母或数字 |
"[A-Z0-9]" → "H", "1" |
3、量词（重复匹配）
| 语法 |
说明 |
示例（表达式 → 匹配示例） |
* |
匹配前一项 0次或多次 |
"a*" → "", "aaa" |
+ |
匹配前一项 1次或多次 |
"a+" → "a", "aaa" |
? |
匹配前一项 0次或1次 |
"a?" → "", "a" |
{n} |
匹配前一项 恰好n次 |
"a{2}" → "aa" |
{n,} |
匹配前一项 至少n次 |
"a{2,}" → "aaa" |
{n,m} |
匹配前一项 n到m次 |
"a{2,3}" → "aa", "aaa" |
4、贪婪 vs 非贪婪
| 语法 |
说明 |
示例（表达式 → 匹配示例） |
* |
贪婪匹配（尽可能多） |
"a.*b" → "aabb" in "aabbaab" |
*? |
非贪婪匹配（尽可能少） |
"a.*?b" → "aab" in "aabbaab" |
+? |
非贪婪的 + |
"a.+?b" → "aab" |
5、预定义字符类
| 语法 |
说明 |
等价写法 → 匹配示例 |
\d |
数字（[0-9]） |
"a\d" → "a1" |
\D |
非数字（[^0-9]） |
"a\D" → "ab" |
\w |
单词字符（[a-zA-Z0-9_]） |
"\w+" → "word_" |
\W |
非单词字符 |
"\W" → "!" |
\s |
空白字符（空格、制表符等） |
"a\sb" → "a b" |
\S |
非空白字符 |
"a\Sb" → "a1b" |
6、边界匹配
| 语法 |
说明 |
示例（表达式 → 匹配示例） |
^ |
匹配字符串开头 |
"^a" → "a" in "abc" |
$ |
匹配字符串结尾 |
"c$" → "c" in "abc" |
二、Python的 re 库中常用的基本方法
1、核心匹配方法
| 方法 |
语法 |
返回值 |
功能说明 |
示例 |
re.match() |
re.match(pattern, string) |
Match 对象或 None |
从字符串开头匹配 |
re.match(r'\d+', '123abc').group() → '123' |
re.search() |
re.search(pattern, string) |
Match 对象或 None |
扫描整个字符串匹配第一个 |
re.search(r'\d+', 'abc123').group()→ '123' |
re.findall() |
re.findall(pattern, string) |
列表 |
返回所有匹配的子串 |
re.findall(r'\d+', 'a1b22c333') → ['1', '22', '333'] |
代码示例：
# match()方法错误示范
text = "邮箱：user.LiLi-103@example.com"
email_pattern = r'^[a-zA-Z0-9.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
res = re.match(email_pattern, text)
if res:
print(res.group())
# 没有输出，因为文本开头是邮箱，而match()方法只从字符串开头匹配正则表达式，res为None
# match()方法正确使用：修改text，或使用search（）方法
text = "user.LiLi-103@example.com"
email_pattern = r'^[a-zA-Z0-9.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
res = re.match(email_pattern, text)
if res:
print(res.group())
# 输出为：user.LiLi-103@example.com
# search（）
text = "abc123def456"
result = re.search(r'\d+', text) # 查找第一个数字序列
if result:
print("找到数字:", result.group()) # 输出: 123
else:
print("未找到数字")
# findall（）
text = "a156b22c333d"
results = re.findall(r'\d+', text) # 查找所有数字序列
print("所有数字:", results) # 输出: ['156', '22', '333']
注： .group()方法用于提取匹配的内容。如re.match()方法返回结果的是Match 对象，而不是匹配的内容，需要使用group()提取匹配内容。
2. 替换与分割
| 方法 |
语法 |
返回值 |
功能说明 |
示例 |
re.sub() |
re.sub(pattern, repl, string, count=0) |
字符串 |
替换匹配的子串。 count：最大替换次数（默认 0 表示全部替换） |
re.sub(r'\d+', 'X', 'a1b22') → 'aXbX' |
re.split() |
re.split(pattern, string, maxsplit=0) |
列表 |
按正则表达式分割字符串 |
re.split(r'\d+', 'a1b22c3') → ['a', 'b', 'c', ''] |
代码示例：
import re
# 替换所有匹配项
text = "Python is great. Python is easy."
result = re.sub(r'Python', 'Java', text)
print(result)
# 输出: "Java is great. Java is easy."
# 只替换第一个
result = re.sub(r'Python', 'Java', text, count=1)
print(result)
# 输出: "Java is great. Python is easy."
text = "apple?banana,cherry.egg right"
result = re.split(r'[,.? ]', text) # 按[,.? ]分割
print(result)
# 输出: ['apple', 'banana', 'cherry', 'egg']
result = re.split(r'[,.? ]', text, maxsplit=1) # 只分割一次
print(result)
# 输出: ['apple', 'banana,cherry.egg right']
# 文章如有错误，欢迎大家指正。我们下期再见