十分钟带你深入浅出正则表达式——从基础到进阶
正则表达式（Regular expressions，也叫 REs、 regexs 或 regex patterns），本质上是嵌入 Python 内部并通过re模块提供的一种微小的、高度专业化的编程语言。
正则常用功能：
1、可以为想要匹配的可能字符串编写规则。这些字符串可能是英文句子、邮箱地址、TeX 命令或任何你喜欢的内容。
2、可以提出诸如“此字符串是否与表达式匹配？”、“字符串中是否存在表达式的匹配项？”之类的问题。
3、可以用正则来修改字符串，或以各种方式将其拆分。
正则的优点: 速度快, 效率⾼, 准确性⾼。
正则的缺点: 新⼿上⼿难度有点⼉⾼。
一、正则表达式简介
正则表达式是一种用来匹配字符串模式的表达式。它通过使用特殊的符号和字符组合，定义了一套匹配规则。我们抓取到的⽹⻚源代码本质上就是⼀个超⻓的字符串, 想从⾥⾯提取内容。⽤正则再合适不过了。
元字符: 具有固定含义的特殊符号
常⽤元字符:
.匹配任意字符\w匹配字母或数字或下划线\d匹配数字\s匹配空白字符\n匹配换行符\t匹配制表符\W匹配非字母或数字或下划线\D匹配非数字\S匹配非空白字符\b匹配单词边界\B匹配非单词边界^匹配字符串的开头$匹配字符串的末尾a|b匹配a或b[]字符集，匹配括号内的任意字符[^]匹配不在括号内的任意字符(xyz)特征标群，用于匹配与括号内的字符完全相同的字符串\转义字符，用于匹配特殊字符，如[]、（）、.等
# 示例：
import re
text = "The price of the product is $19.99, tHe quantity is 10."
#匹配任意字符
any_char = re.findall(r'.', text)
print(any_char) #输出：['T', 'h', 'e','', 'p', 'r', 'i', 'c', 'e','', 'o', 'f','', 't', 'h', 'e','', 'p', 'r', 'o', 'd', 'u', 'c', 't','', 'i','s','', '$', '1', '9', '.', '9', '9', ',','', 't', 'H', 'e','', 'q', 'u', 'a', 'n', 't', 'i', 't', 'y','', 'i','s','', '1', '0', '.']
#匹配数字
numbers = re.findall(r'\d', text) #findall()函数返回所有匹配的数字组成的列表
print(numbers) #输出：['1', '9', '1', '0']
# 匹配所有字母
letters = re.findall(r'[a-zA-Z]', text)
print(letters) #输出：['T', 'h', 'e','', 'p', 'r', 'i', 'c', 'e','', 'o', 'f','', 't', 'h', 'e','', 'p', 'r', 'o', 'd', 'u', 'c', 't','', 'i','s','', '$', '1', '9', '.', '9', '9', ',','', 't', 'H', 'e','', 'q', 'u', 'a', 'n', 't', 'i', 't', 'y','', 'i','s','', '1', '0', '.']
# 匹配所有数字和字母
numbers_and_letters = re.findall(r'\w', text)
print(numbers_and_letters) #输出：['T', 'h', 'e','', 'p', 'r', 'i', 'c', 'e','', 'o', 'f','', 't', 'h', 'e','', 'p', 'r', 'o', 'd', 'u', 'c', 't','', 'i','s','', '$', '1', '9', '.', '9', '9', ',','', 't', 'H', 'e','', 'q', 'u', 'a', 'n', 't', 'i', 't', 'y','', 'i','s','', '1', '0', '.']
#匹配$符号
dollars = re.findall(r'\$', text)
print(dollars) #输出：['$']
#只匹配the字符集
the_char = re.findall(r'the', text)
print(the_char) #输出：['the']
#匹配the字符集，不区分大小写
the_char_ignore_case = re.findall(r'the', text, re.I) #re.I表示忽略大小写，re.IGNORECASE也可以
print(the_char_ignore_case) #输出：['the', 'The', 'tHe']
#匹配the或者The字符集
the_or_The_char = re.findall(r'the|The', text)
print(the_or_The_char) #输出：['the', 'The']
量词: 控制前⾯的元字符出现的次数
*匹配前面的字符出现0次或无限次+匹配前面的字符出现1次或无限次?匹配前面的字符出现0次或1次{n}匹配前面的字符出现n次{n,m}匹配前面的字符出现n到m次{,m}匹配前面的字符出现0到m次{n,}匹配前面的字符出现n次或无限次
#示例：
import re
text = "The price of the product is $19.9997, tHe quantity is 103."
#匹配所有的数字
pattern = r'\d+'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #['19', '9997', '103']
#匹配所有的字母
pattern = r'[a-zA-Z]+'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #['The', 'price', 'of', 'the', 'product', 'is', 'tHe', 'quantity', 'is']
#匹配所有的数字和字母
pattern = r'\w+'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #['The', 'price', 'of', 'the', 'product', 'is', '19', '9997', 'tHe', 'quantity', 'is', '103']
#匹配0个或多个数字
pattern = r'\d*'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '19', '', '9997', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '103', '', '']
#匹配2到3位数字
pattern = r'[0-9]{2,3}'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #['19', '999', '103']
#匹配3位及以上数字
pattern = r'\d{3,}'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #['99997', '103']
#匹配以字符t开头的单词
pattern = r'^t\w+'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #[]
#匹配以字符t结尾的单词
pattern = r'\w+t$'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #[]
#匹配以字符t开头和结尾的单词
pattern = r'^t\w+t$'
result = re.findall(pattern, text)
print(result) #[]
这些符号可以组合使用，形成复杂的匹配规则。
二、Python中使用正则表达式
Python的re模块提供了一系列函数来使用正则表达式。以下是一些常用函数：
1. re.match(pattern, string, flags=0)
re.match()用于从字符串的开始位置匹配正则表达式，如果匹配成功，则返回一个匹配对象；否则返回None。
import re
pattern = r"\d{3}-\d{4}-\d{4}"
text = "123-4567-8910"
match = re.match(pattern, text)
if match:
print("匹配成功")
else:
print("匹配失败")
案例解读：此代码匹配一个电话号码格式的字符串，如123-4567-8910。正则表达式r"\d{3}-\d{4}-\d{4}"定义了3个数字、一个-、4个数字、再一个-、最后是4个数字。
2. re.search(pattern, string, flags=0)
re.search()用于在整个字符串中搜索第一个匹配项，即使匹配项不在字符串的开始位置。
pattern = r"\d{3}-\d{4}-\d{4}"
text = "我的号码是123-4567-8910"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("找到匹配:", match.group())
else:
print("未找到匹配")
案例解读：re.search()会在整个字符串中搜索电话号码，找到后返回匹配对象，match.group()返回匹配的字符串。
3. re.findall(pattern, string, flags=0)
re.findall()返回所有匹配的字符串，对 string 的扫描从左至右，匹配结果按照找到的顺序返回。 空匹配也包括在结果中，以列表形式返回。
pattern = r"\d+"
text = "有两个数字：123和456"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)
案例解读：re.findall()会找到所有的数字，输出结果为['123', '456']。
4. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
re.sub()返回通过使用 repl 替换在 string 最左边非重叠出现的 pattern 而获得的字符串。 如果样式没有找到，则不加改变地返回 string。
pattern = r"\d+"
text = "价格是100元，折扣后是80元"
new_text = re.sub(pattern, "X", text)
print(new_text)
案例解读：该正则表达式将字符串中的所有数字替换为X，输出结果为"价格是X元，折扣后是X元"。
三、正则表达式进阶
正则表达式不仅可以用于简单的模式匹配，还可以通过分组、断言等方式，处理更复杂的文本。
1. 分组（Groups）
使用括号()可以创建捕获组，匹配的内容可以通过group()方法获取。
pattern = r"(\d{3})-(\d{4})-(\d{4})"
text = "123-4567-8910"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("区号:", match.group(1))
print("前半部分:", match.group(2))
print("后半部分:", match.group(3))
案例解读：通过分组，可以分别提取电话号码的各个部分。
2. 贪婪匹配和惰性匹配
1、贪婪匹配： 正则表达式默认是贪婪匹配，即尽可能多的匹配字符。
.*：匹配任意字符，尽可能多的匹配字符（贪婪匹配）。
2、惰性匹配： 在正则表达式中，使用问号?表示该字符为非贪婪匹配，即尽可能少的匹配字符。
.*?：匹配任意字符，但尽可能少的匹配字符（惰性匹配）。
默认情况下，正则表达式是贪婪的，尽可能多地匹配字符。通过在量词后面加?可以实现非贪婪匹配。
pattern = r"<.*?>"
text = "<div>内容</div>"
match = re.search(pattern, text)
print(match.group())
案例解读：贪婪匹配<.*>会匹配整个字符串，而<.*?>只匹配到第一个<div>。
3. 前后向断言（Lookahead 和 Lookbehind）
断言用于检查匹配字符的前后是否满足某种条件。
- 前向断言：
(?=...)，检查后面的内容是否满足。 - 后向断言：
(?<=...)，检查前面的内容是否满足。
# 匹配后面是空格的单词
pattern = r"\w+(?=\s)"
text = "Hello world!"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)
案例解读：该正则表达式会找到Hello，因为它后面跟着一个空格。
四、实际应用案例
1. 邮箱验证
正则表达式常用于验证邮箱地址的格式。
pattern = r"[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+"
email = "example@mail.com"
if re.match(pattern, email):
print("邮箱格式正确")
else:
print("邮箱格式不正确")
2. 提取网址中的域名
使用正则表达式从URL中提取域名。
pattern = r"https?://(www\.)?([^/]+)"
url = "https://www.example.com/path"
match = re.search(pattern, url)
if match:
print("域名:", match.group(2))
五、总结
正则表达式作为处理字符串的强大工具，在Python的re模块中提供了强大的功能。通过掌握正则表达式的基本符号和高级用法，可以轻松处理复杂的文本匹配需求。希望本文通过详细的讲解和实际案例，帮助你更好地理解和运用正则表达式。
如果你对正则表达式感兴趣，不妨在代码中（regex101平台）多加练习，真正掌握这项高效的工具！
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