Python正则表达式完全指南

正则表达式初探：从基础到进阶的奇妙之旅

在数据处理的世界里，正则表达式就像是一个万能钥匙，能够打开各种文本处理的大门。它不仅可以帮助我们快速地查找、替换和验证字符串，还能让我们以一种优雅而高效的方式解决复杂的文本问题。对于Python开发者来说，re模块就是这把钥匙的载体。

首先，我们需要了解正则表达式的几个基本概念：

• 字符类：如 [a-z] 表示匹配任意一个小写字母。
• 量词：如 * 表示前面的元素可以出现0次或多次；+ 表示至少出现1次。
• 锚点：如 ^ 表示行的开头；$ 表示行的结尾。
• 分组：使用圆括号 () 来创建捕获组，方便后续引用。

下面是一个简单的例子，展示如何使用正则表达式来验证一个电子邮件地址是否符合常见的格式要求：

import re

def is_valid_email(email):
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
    return bool(re.match(pattern, email))

# 测试
emails = ["test@example.com", "invalid-email", "another.test@domain.co.uk"]
for email in emails:
    print(f"{
     email}: {
     is_valid_email(email)}")

通过这个例子，我们可以看到正则表达式是如何简洁而有效地完成任务的。接下来，我们将深入探索更多高级功能。

模式匹配大冒险：掌握常见正则表达式语法

当你开始熟悉了正则表达式的基础后，就可以尝试更复杂的模式匹配了。这就像是进入了一个充满谜题的迷宫，每解开一个谜题，你就离宝藏更近一步。

重复与选择

正则表达式中的量词可以帮助我们指定某个模式应该出现多少次。例如，{n}表示恰好出现n次，{n,}表示至少出现n次，而{n,m}表示最少出现n次，最多m次。

此外，|符号用于表示“或”的关系，可以在多个模式中进行选择。比如：

import re

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

# 匹配"quick"或"lazy"
pattern = r'quick|lazy'
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['quick', 'lazy']

贪婪与非贪婪匹配

默认情况下，正则表达式的量词是贪婪的，这意味着它们会尽可能多地匹配字符。但有时我们需要的是最小匹配，这时就需要用到非贪婪模式，在量词后面加上?即可。例如：