正则表达式（Regular Expressions，简称 regex）是一种强大的文本处理工具，用于匹配字符串中的字符组合。Python 提供了 re 模块来支持正则表达式的操作。以下是一些常用的正则表达式操作和示例：

导入 re 模块

首先，你需要导入 re 模块：

python复制代码

import re

基本用法

1. 匹配字符串

使用 re.match() 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式：

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	pattern = r'\d+' # 匹配一个或多个数字
	match = re.match(pattern, '123abc')
	if match:
	print(match.group()) # 输出: 123

2. 搜索字符串

使用 re.search() 函数在字符串中搜索正则表达式（返回第一个匹配）：

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	pattern = r'\d+'
	match = re.search(pattern, 'abc123')
	if match:
	print(match.group()) # 输出: 123

3. 查找所有匹配项

使用 re.findall() 函数查找字符串中所有匹配正则表达式的子串：

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	pattern = r'\d+'
	matches = re.findall(pattern, 'abc123def456')
	print(matches) # 输出: ['123', '456']

4. 替换字符串

使用 re.sub() 函数替换字符串中匹配正则表达式的部分：

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	pattern = r'\d+'
	result = re.sub(pattern, 'number', 'abc123def456')
	print(result) # 输出: abcnumberdefnumber

常用正则表达式符号

• .：匹配除换行符以外的任意字符。
• ^：匹配字符串的开始。
• $：匹配字符串的结束。
• *：匹配前面的字符零次或多次。
• +：匹配前面的字符一次或多次。
• ?：匹配前面的字符零次或一次。
• {n}：匹配前面的字符恰好 n 次。
• {n,}：匹配前面的字符至少 n 次。
• {n,m}：匹配前面的字符至少 n 次，但不超过 m 次。
• []：字符集，匹配括号中的任意一个字符。
• |：逻辑或，匹配左右两边的任意一个表达式。
• ()：分组，用于提取匹配的子串。
• \\：转义字符，用于匹配特殊字符（如 .、*、? 等）。

示例

匹配电子邮件地址

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	pattern = r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'
	match = re.match(pattern, 'example@example.com')
	if match:
	print("Valid email address")
	else:
	print("Invalid email address")

匹配 URL

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	pattern = r'https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+'
	match = re.search(pattern, 'Visit https://www.example.com for more info.')
	if match:
	print("Found a URL:", match.group())

编译正则表达式

为了提高效率，你可以使用 re.compile() 函数编译正则表达式，然后多次使用编译后的模式：

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	pattern = re.compile(r'\d+')
	matches = pattern.findall('abc123def456')
	print(matches) # 输出: ['123', '456']

捕获组

使用括号 () 可以捕获匹配的子串：

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	pattern = r'(\d+)-(\d+)-(\d+)'
	match = re.match(pattern, '2023-10-05')
	if match:
	year, month, day = match.groups()
	print(year, month, day) # 输出: 2023 10 05

命名捕获组

你可以给捕获组命名，以便更容易地访问它们：

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	pattern = r'(?P<year>\d+)-(?P<month>\d+)-(?P<day>\d+)'
	match = re.match(pattern, '2023-10-05')
	if match:
	print(match.group('year'), match.group('month'), match.group('day')) # 输出: 2023 10 05

正则表达式是一个非常强大的工具，适用于各种文本处理任务。通过掌握基本的正则表达式语法和 Python 的 re 模块，你可以高效地处理和分析字符串数据。