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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。
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。 $:匹配输入字符串的结束位置。 […]:字符集,匹配方括号中的任意字符。 [^…]:否定字符集,匹配任何不在方括号中的字符。 |:或,匹配 | 左右的表达式任意一个。 (…):分组,将多个字符当做一个整体进行匹配。
.
匹配任意单个字符,*
表示前面的元素可以出现任意次,包括0次。[abc]
匹配 ‘a’ 或 ‘b’ 或 ‘c’。^
匹配行的开始,$
匹配行的结束。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:
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。
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']
。
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。
(...)
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。*
, +
, {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。\
进行转义。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。
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