1. 正则表达式介绍
核心定义：
正则表达式（简称 "正则"）就是一套字符匹配的 "规则公式" ------ 你用特定的符号组合成 "规则"，去文本里找符合这个规则的内容。
最核心的逻辑：
正则的本质是：用 "元字符"（特殊符号） + 普通字符，描述你要找的字符模式。
比如：
- 普通字符：a、1、中（就是字面意思，匹配自己）
- 元字符：\d、*、^（有特殊含义，是正则的核心）
使用步骤:
1. 导包.
import re
2. 正则校验.
result = re.match(pattern=正则规则, str=要校验的字符串, flag=0)
参1: 正则表达式, 参2: 要校验的字符串, 参3: 可选项, 例如: 忽略大小写, 多行模式等...
3. 获取到匹配的数据.
result.group()
2. match 和 search 匹配函数（Python 里用）
这两个是 Python 内置的正则函数，核心作用是用正则规则去文本里找内容，
从左往右, 逐个字符的匹配, 不会跳过某个字符, 即: 全词匹配.
第一步：先导入正则模块（所有操作的前提）
match 函数：只从文本开头匹配
search 函数：在文本任意位置匹配，
从左往右, 依次匹配, 即: 只要某部分满足条件即可.
- 语法：re.search(正则规则, 要匹配的文本)
- 特点：扫描整个文本，找到第一个符合规则的内容就停；比 match 灵活，日常用得更多。
- 例子：
关键区别（记死）
|--------|----------|------------|----------------|
| 函数 | 匹配位置 | 没匹配到返回 | 适用场景 |
| match | 文本开头 | None | 校验文本开头是否符合规则 |
| search | 文本任意位置 | None | 找文本里是否有符合规则的内容 |
3. compile 函数：预编译正则规则
核心作用：
如果同一个正则规则要重复用很多次 （比如处理 10 万条大模型训练数据），先用compile把规则编译成 "正则对象"，能提升运行速度（对你来说，主要是代码更简洁）。
- 语法：pattern = re.compile(正则规则) → 得到一个 "规则对象"，之后用这个对象调用 match/search。
- 例子：
什么时候用？
规则要重复用（比如循环处理数据）→ 用 compile，省时间。
- 规则只用一次 → 直接用 re.match/re.search 就行，不用多此一举。
4. 匹配单个字符
这是正则的基础，核心是 "用符号匹配一个字符"，记下面这几个最常用的（不用多，够用就行）：
|--------|---------------------|-------------------------------------------------------------------|
| 符号 | 含义 | 例子 |
| . | 匹配任意 1 个字符（除换行） | re.match(r".", "a") → 匹配 a；re.match(r".", "1") → 匹配 1 |
| \d | 匹配 1 个数字（0-9） | re.match(r"\d", "8") → 匹配 8；re.match(r"\d", "a") → None |
| \w | 匹配 1 个字母 / 数字 / 下划线 | re.match(r"\w", "") → 匹配；re.match(r"\w", "@") → None |
| \s | 匹配 1 个空白符（空格 / 制表符） | re.match(r"\s", " ") → 匹配空格；re.match(r"\s", "a") → None |
| [] | 匹配 [] 里的任意 1 个字符 | re.match(r"[abc]", "b") → 匹配 b；re.match(r"[0-9]", "5") → 匹配 5 |
实操例子（零基础能看懂）
5. 匹配多个字符
单个字符不够用？用这些符号控制 "匹配的数量"，和上面的单个字符搭配用（核心中的核心）：
|--------|-------------|--------------------------------------------------------------------------|
| 符号 | 含义 | 例子（结合 \d） |
| * | 匹配 0 次或多次 | re.match(r"\d*", "123") → 匹配 123； re.match(r"\d*", "abc") → 匹配空（0 次） |
| + | 匹配 1 次或多次 | re.match(r"\d+", "123") → 匹配 123； re.match(r"\d+", "abc") → None |
| ? | 匹配 0 次或 1 次 | re.match(r"\d?", "1") → 匹配 1； re.match(r"\d?", "abc") → 匹配空 |
| {n} | 匹配正好 n 次 | re.match(r"\d{3}", "123") → 匹配 123； re.match(r"\d{3}", "12") → None |
| {n,} | 匹配至少 n 次 | re.match(r"\d{2,}", "123") → 匹配 123； re.match(r"\d{2,}", "1") → None |
| {n,m} | 匹配 n 到 m 次 | re.match(r"\d{2,4}", "12345") → 匹配 1234（最多 4 次） |
实操例子（最常用的场景）
6. 校验开头和结尾
想确保文本 "开头是 XX" 或 "结尾是 XX"？用这两个符号：
|--------|--------|----------------------------------------------------------------------------|
| 符号 | 含义 | 例子 |
| ^ | 匹配文本开头 | re.match(r"^abc", "abc123") → 匹配 abc； re.match(r"^abc", "123abc") → None |
| | 匹配文本结尾 | re.search(r"123", "abc123") → 匹配 123； re.search(r"123$", "123abc") → None |
关键：^ 和 $ 一起用 = 完全匹配（校验整个文本）
比如校验是不是纯 11 位数字（手机号）：
7. 正则 - 或者（|）
想匹配 "要么 A，要么 B"？用|符号，相当于逻辑里的 "或"。
- 语法：规则1|规则2
- 例子：匹配 "苹果" 或 "香蕉"、匹配 "男" 或 "女"
实操例子
