掌握Python正则表达式：从新手到专家的完全指南

今天我们要揭开Python中正则表达式的神秘面纱，带大家从0到1，再从1到100，领略其强大魅力！

1. 什么是正则表达式？

正则表达式，简称为regex或RE，是用来匹配字符串的一种强大工具。想象一下，你的手中有一把“魔法剪刀”，它可以精确地从一大堆文字中裁剪出你想要的信息。正则表达式就是那把“魔法剪刀”。

2. Python中的正则模块：re

要在Python中使用正则表达式，我们需要先引入re模块。如此简单：

import re

3. 常用的正则表达式方法

• re.match(): 从字符串起始部分匹配模式。
• re.search(): 在整个字符串中搜索模式。
• re.findall(): 返回字符串中所有与模式匹配的所有结果。
• re.finditer(): 返回与模式匹配的所有结果的迭代器。
• re.sub(): 用于替换字符串中的匹配项。

4. 常见的正则表达式符号

• . : 匹配任何字符（除了换行符）。
• ^ : 匹配字符串的开始。
• $ : 匹配字符串的结束。
• * : 匹配前一个字符0次或无限次。
• + : 匹配前一个字符1次或无限次。
• ? : 匹配前一个字符0次或1次。
• \d: 匹配数字。
• \D: 匹配非数字。
• \w: 匹配单词字符（字母、数字或下划线）。
• \W: 匹配非单词字符。

...还有许多其他符号，这里只是冰山一角！

5. 小试牛刀：验证邮箱格式

现在，我们使用正则表达式来验证一个邮箱地址是否合法。

email_pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,4}"

if re.match(email_pattern, "example@email.com"):

print("有效的邮箱地址！")

else:

print("无效的邮箱地址！")

6. 分组与捕获

正则表达式中的分组可以让我们捕获字符串中的特定部分，使用()来进行分组。

例如，从"John: 25"中提取姓名和年龄：

text = "John: 25"

pattern = r"(\w+): (\d+)"

match = re.match(pattern, text)

if match:

print("Name:", match.group(1))

print("Age:", match.group(2))

7. 前瞻与后顾

这是高级技巧，允许我们在不捕获内容的情况下，匹配前后文的模式。

• 前瞻：(?=...)
• 负前瞻：(?!...)
• 后顾：(?<=...)
• 负后顾：(?<!...)

例如，匹配后面跟着数字的单词：

text = "apple3 but banana"

pattern = r"\w+(?=\d)"

print(re.findall(pattern, text)) # ['apple']

8. 总结与提高

正则表达式是一个深奥但极其有用的工具，特别是在数据处理和文本分析中。希望这篇文章帮助你打开了正则的大门，并激发了你深入学习的兴趣。

正则表达式的学习是一个长期的过程，不要被它的复杂性吓到，多练习，多思考，你会发现它真的很有趣！

下期预告：深入正则表达式的高级技巧，不见不散！