Python3之正则表达式详解(Python3 正则表达式完全指南)

一、正则表达式简介

正则表达式（Regular Expression，简称：Regex）是一种用于匹配字符串中字符组合的模式。Python 中的正则表达式功能首要依靠于内置的 re 模块。通过正则表达式，我们可以高效地检索、替换、分割和匹配字符串。

二、re 模块的基本使用

在使用正则表达式之前，首先需要导入 re 模块：

import re

三、正则表达式的基本语法

以下是正则表达式的基本语法：

• .：匹配除换行符以外的任意字符。
• \w：匹配字母、数字、下划线。
• \W：匹配非字母、数字、下划线的字符。
• \s：匹配空白字符。
• \S：匹配非空白字符。
• \d：匹配数字。
• \D：匹配非数字。
• []：匹配括号内的任意一个字符。
• [][]：匹配括号内的所有字符。
• {}：匹配前面的子表达式出现指定次数。
• []?：匹配前面的子表达式出现0次或1次。
• []+：匹配前面的子表达式出现1次或多次。
• []*：匹配前面的子表达式出现0次或多次。
• ^：匹配输入字符串的起初。
• $：匹配输入字符串的终止。
• ()：标记一个子表达式的起初和终止。
• |：匹配两个或多个分支选择的任意一个。

四、re 模块的首要函数

以下是 re 模块中常用的函数：

• re.match(pattern, string)：从字符串的起始位置起初匹配正则表达式，如果匹配胜利返回匹配对象，否则返回 None。
• re.search(pattern, string)：在字符串中搜索第一次出现的正则表达式，如果匹配胜利返回匹配对象，否则返回 None。
• re.findall(pattern, string)：在字符串中找到所有匹配正则表达式的子串，并返回一个列表。
• re.finditer(pattern, string)：在字符串中找到所有匹配正则表达式的子串，并返回一个迭代器。
• re.sub(pattern, repl, string)：替换字符串中所有匹配正则表达式的子串。
• re.split(pattern, string)：按照正则表达式分割字符串。
• re.compile(pattern)：编译正则表达式，返回一个正则表达式对象。

五、正则表达式示例

以下是一些正则表达式的示例：

1. 匹配邮箱地址

pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
email = 'example@example.com'
match = re.match(pattern, email)
if match:
    print('邮箱地址匹配胜利')
else:
    print('邮箱地址匹配挫败')

2. 匹配手机号码

pattern = r'\b1[3-9]\d{9}\b'
phone = '13812345678'
match = re.match(pattern, phone)
if match:
    print('手机号码匹配胜利')
else:
    print('手机号码匹配挫败')

3. 查找所有数字

pattern = r'\d+'
text = '这是一个包含数字123和456的字符串'
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出：['123', '456']

4. 替换字符串中的数字

pattern = r'\d+'
text = '这是一个包含数字123和456的字符串'
replaced_text = re.sub(pattern, 'number', text)
print(replaced_text)  # 输出：这是一个包含数字number和number的字符串

5. 分割字符串

pattern = r'\s+'
text = '这是一个  包含空格的  字符串'
split_text = re.split(pattern, text)
print(split_text)  # 输出：['这是一个', '包含空格的', '字符串']

六、正则表达式的优化

在使用正则表达式时，以下是一些优化技巧：

• 使用非捕获组来避免不必要的捕获，例如：(?:pattern)。
• 使用原子组来避免回溯，例如：(?>pattern)。
• 使用 possessive quantifiers 来避免回溯，例如：

七、总结

正则表达式是 Python 中一种有力的字符串处理工具，通过掌握正则表达式的语法和 re 模块的使用，我们可以高效地处理字符串。在实际应用中，我们需要灵活运用正则表达式的基本语法和函数，并结合实际需求进行优化，从而尽也许降低损耗代码的执行效能和可维护性。

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