Python正则表达式学习

Python正则表达式全攻略

一、正则表达式基础

1. 什么是正则表达式？

• 用于描述字符串匹配规则的表达式
• 广泛应用于文本处理、表单验证、数据清洗等领域

2. Python中的re模块

import re

3. 基础语法

字符	说明	示例
.	匹配任意字符(除换行)	a.c → abc
\d	数字 [0-9]	\d\d → 42
\D	非数字	\D → a
\w	字母数字下划线	\w+ → Ab3_
\W	非单词字符	\W → %
\s	空白字符	\s → 空格
\S	非空白字符
^	字符串开始	^abc
$	字符串结束	xyz$

二、量词与分组

1. 量词

*      # 0次或多次
+      # 1次或多次
?      # 0次或1次
{n}    # 正好n次
{n,}   # 至少n次
{n,m}  # n到m次

2. 分组与或运算

()       # 捕获分组
(?:)     # 非捕获分组
|        # 或运算
(?P<name>) # 命名分组

三、re模块常用方法

1. 匹配方法

re.match()     # 从字符串起始位置匹配
re.search()    # 扫描整个字符串
re.findall()   # 返回所有匹配结果
re.finditer()  # 返回迭代器
re.sub()       # 替换匹配内容

2. 使用示例

text = "Phone: [phone]"# 查找所有电话号码
numbers = re.findall(r'\d{3}-\d{3}-\d{4}', text)# 替换电话号码格式
new_text = re.sub(r'(\d{3})-(\d{3})-(\d{4})', r'(\1) \2-\3', text)

四、进阶技巧

1. 编译正则表达式

pattern = re.compile(r'\b[A-Za-z]+\b')
matches = pattern.findall(text)

2. 标志参数

re.IGNORECASE  # 忽略大小写
re.MULTILINE   # 多行模式
re.DOTALL      # 使.匹配换行符

3. 贪婪与非贪婪

.*    # 贪婪匹配
.*?   # 非贪婪匹配

4. 前后断言

(?=exp)   # 正向后行断言
(?!exp)   # 负向后行断言
(?<=exp)  # 正向前行断言
(?<!exp)  # 负向前行断言

五、实战案例

1. 邮箱验证

email_pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
is_valid = re.match(email_pattern, "[e-mail]")

2. 提取网页链接

html = '<a href="https://example.com">Link</a>'
links = re.findall(r'href=["\'](https?://.*?)["\']', html)

3. 日志分析

log = "2023-08-20 14:30:45 [ERROR] Connection timeout"
pattern = r'(\d{4}-\d{2}-\d{2}) (\d{2}:\d{2}:\d{2}) \[(\w+)\] (.*)'
match = re.match(pattern, log)

4. 数据清洗

dirty_data = "Price: $1,234.56 (50% OFF!)"
clean = re.sub(r'[^\d.]', '', dirty_data)  # 保留数字和小数点

5. 复杂密码验证

password_pattern = r'''
^(?=.*[A-Z])       # 至少一个大写字母
(?=.*[a-z])       # 至少一个小写字母
(?=.*\d)          # 至少一个数字
(?=.*[@$!%*?&])   # 至少一个特殊字符
[A-Za-z\d@$!%*?&]{8,}$  # 总长度至少8
'''
is_strong = re.search(password_pattern, "Passw0rd!", re.VERBOSE)

六、性能优化

1. 预编译常用正则表达式
2. 避免过度使用.*
3. 使用原子组防止回溯爆炸
4. 优先使用具体字符集代替.
5. 合理使用^和$锚定

七、常见问题

1. 特殊字符未转义（如.需要写成.）
2. 贪婪匹配导致意外结果
3. 忘记处理多行模式
4. 分组引用错误（\1 vs $1）
5. Unicode字符处理

八、调试工具推荐

1. RegExr 在线测试工具
2. Python的re.DEBUG标志
3. regex101 可视化分析

通过这个教程，你可以逐步掌握：

1. 从基础匹配到高级模式的应用
2. 常见文本处理场景的解决方案
3. 正则表达式性能优化技巧
4. 复杂模式的设计与调试方法