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🔍 Python 正则表达式：高效处理文本数据
在处理文本数据时，正则表达式（Regular Expression，简称正则或 regex） 是一项强大的工具，它可以帮助我们快速搜索、匹配、替换、分割文本，并在数据清洗、日志分析、网络爬虫等场景中广泛应用。
在 Python 中，正则表达式由
re 模块 提供支持，接下来我们将详细学习 正则表达式的语法 以及 如何在 Python 中使用它。1. 什么是正则表达式？
正则表达式（Regex） 是一组用于匹配字符串模式的规则。它可以通过特殊符号定义搜索模式，从而匹配特定格式的文本。
例如：
\d+匹配一个或多个数字（如123、42）
[a-zA-Z]+匹配一个或多个英文字母（如hello、Python）
\w+@\w+\.\w+匹配电子邮件地址（如example@mail.com）
🔹 为什么要使用正则表达式？
✅ 高效搜索：可以快速定位符合条件的文本
✅ 批量匹配：一次性查找所有符合条件的内容
✅ 灵活强大：支持复杂的文本模式匹配
✅ 广泛适用：适用于数据处理、日志分析、网页爬取等场景
2. 在 Python 中使用正则表达式
Python 提供了
re 模块 来支持正则表达式操作，常见的正则方法如下：方法 | 作用 | 适用场景 |
re.match(pattern, string) | 从字符串开头匹配正则表达式 | 检查字符串是否符合特定格式（如匹配 URL、日期格式） |
re.search(pattern, string) | 搜索整个字符串，返回第一个匹配项 | 查找字符串中是否存在某种模式（如查找邮箱、电话号码） |
re.findall(pattern, string) | 返回所有匹配项的列表 | 获取所有符合条件的文本（如提取所有数字、单词） |
re.finditer(pattern, string) | 返回所有匹配项的迭代器 | 逐个处理匹配项，节省内存（适用于大文本处理） |
re.sub(pattern, repl, string) | 替换匹配到的内容 | 数据清洗，替换敏感信息或格式化文本 |
re.split(pattern, string) | 根据匹配的模式拆分字符串 | 按特定字符（如逗号、空格）拆分文本 |
这些方法让我们可以高效地搜索、匹配、替换、拆分文本，适用于各种文本处理任务。接下来，我们将通过示例详细讲解每个方法的使用方式。 🚀
3. 正则表达式的基本语法
正则表达式使用特殊符号定义匹配规则，以下是一些常见的正则语法：
🔹 字符匹配（Character Matching）
符号 | 作用 | 示例 | 匹配内容 |
. | 任意字符（除换行符） | a.c | "abc" "aXc" |
\d | 数字（0-9） | \d\d\d | "123" "456" |
\D | 非数字 | \D+ | "abc" "Hello" |
\w | 字母、数字、下划线 | \w+ | "hello123" "Python_3" |
\W | 非字母、数字、下划线 | \W+ | "@$%" |
\s | 空白字符（空格、Tab、换行） | \s+ | " " |
\S | 非空白字符 | \S+ | "hello" |
🔹 量词（Quantifiers，匹配重复字符）
符号 | 作用 | 示例 | 匹配内容 |
* | 匹配 0 次或多次 | a* | "" "a" "aaa" |
+ | 匹配 1 次或多次 | a+ | "a" "aaa" |
? | 匹配 0 次或 1 次 | a? | "" "a" |
{n} | 匹配 n 次 | a{3} | "aaa" |
{n,} | 匹配至少 n 次 | a{2,} | "aa" "aaa" |
{n,m} | 匹配 n 到 m 次 | a{2,4} | "aa" "aaa" "aaaa" |
🔹 分组 & 选择（Grouping & Alternation）
符号 | 作用 | 示例 | 匹配内容 |
() | 分组（捕获匹配内容） | (abc)+ | "abc" "abcabc" |
` | ` | 匹配多个规则（或） | `apple |
(?:...) | 非捕获分组 | (?:abc)+ | "abc" "abcabc" |
(?P<name>...) | 命名分组 | (?P<year>\d{4}) | 匹配 4 位年份，并命名为 year |
🔹 位置匹配（Anchors）
符号 | 作用 | 示例 | 匹配内容 |
^ | 匹配字符串开头 | ^Hello | "Hello world" |
$ | 匹配字符串结尾 | world$ | "Hello world" |
\b | 匹配单词边界 | \bword\b | 仅匹配完整的 word |
\B | 匹配非单词边界 | \Bword\B | 匹配 word，但不在单词边界 |
🔹 常见应用案例
正则表达式在数据处理、文本分析、日志解析等场景中非常实用，下面是一些常见的 Python 正则应用示例。
✅ 1. 匹配邮箱地址
在文本中查找邮箱地址，适用于用户输入验证、爬虫数据提取等场景。
✅ 2. 提取所有数字
从文本中提取所有数字，适用于日志分析、表单验证等场景。
✅ 3. 替换电话号码（数据脱敏）
✅ 4. 验证字符串格式（匹配 URL）
✅ 5. 拆分文本（按标点符号分割）
使用
re.split() 根据逗号、句号、问号等拆分文本，适用于自然语言处理（NLP）。4. 正则表达式进阶：提升匹配能力 🚀
在掌握了基本的正则语法后，我们可以进一步学习更强大的匹配规则，提升文本处理的效率和灵活性。这里介绍贪婪匹配、非贪婪匹配、零宽断言、命名分组等进阶用法，帮助你更精准地处理复杂文本。
🔹 1. 贪婪匹配 vs. 非贪婪匹配（Greedy vs. Non-Greedy）
默认情况下，正则表达式是贪婪匹配的，即尽可能匹配最长的文本。如果希望匹配最短的文本，需要使用非贪婪匹配（在量词后添加
?）。✅ 提取价格范围
💡 总结
.*贪婪匹配：匹配尽可能多的字符，可能导致匹配范围过大。
.*?非贪婪匹配：匹配尽可能少的字符，确保每个价格区间单独提取。
✅ 适用于：HTML 解析、数据清理，避免不必要的长匹配。
🔹 2. 零宽断言（Lookahead & Lookbehind）
零宽断言允许我们匹配前后有特定内容的文本，但不会包含这些内容本身。主要分为以下四类：
类型 | 语法 | 作用 |
正向前瞻（Positive Lookahead） | (?=...) | 匹配后面是某个模式的内容 |
负向前瞻（Negative Lookahead） | (?!...) | 匹配后面不是某个模式的内容 |
正向后顾（Positive Lookbehind） | (?<=...) | 匹配前面是某个模式的内容 |
负向后顾（Negative Lookbehind） | (?<!...) | 匹配前面不是某个模式的内容 |
✅ 只匹配 "Python" 后面跟着 "3" 的单词
🔹 解析：
(?=3)是正向前瞻，只匹配后面紧跟3的"Python"，但3不会包含在结果中。
"Python 2"不会匹配，因为2不符合前瞻条件。
✅ 只匹配 "Python" 前面不是 "版本" 的
🔹 解析：
(?<!版本 )是负向后顾，表示匹配"Python"，但前面不能是"版本"。
"版本 Python"不会匹配，因为"版本 "符合(?<!版本 )这个条件。
✅ 只匹配 "@" 后面的邮箱用户名
🔹 解析：
(?<=@)是正向后顾，确保匹配内容前面有@，但@不会包含在匹配结果中。
- 只提取了
example和domain，而不是完整的@example.com。
✅ 只匹配 "Python"，但后面不能是 "2"
🔹 解析：
(?!2)是负向前瞻，表示后面不能是"2"，但不会消耗字符。
Python (?!2)只匹配"Python"，但不会匹配 "Python 2.7"，因为它的后面是"2"。
- 结果 保留了
"Python 3.9"和"Python 3"，但跳过"Python 2.7"。
🔹 3. 具名分组（Named Groups）
在正则表达式中，具名分组（Named Groups）允许我们给捕获的内容命名，从而让代码更加清晰，避免使用索引
group(1), group(2) 等难以理解的方式来提取数据。✅ 使用 (?P<name>...) 定义命名分组
✅ 使用
groupdict() 一次获取所有命名分组🔹
groupdict() 方法：返回一个字典，键是组名，值是匹配的内容，使数据结构化，适用于 数据解析、日志分析、表单提取等场景。🔹 4. 交叉引用（Backreferences）
交叉引用（Backreferences）允许我们在正则表达式中引用之前匹配的内容，主要用于查找重复文本、格式调整、字符交换等操作。
✅ 交换名字和姓氏
在数据处理中，有时需要调整姓名格式，例如将
"张三" 变为 "三张"：🔹 解释：
(\w)(\w)捕获两个连续的字符（例如"张"和"三"）。
\2\1交换顺序，使"张三"变为"三张"。
✅ 查找重复单词
在自然语言处理中，我们可能需要检测重复的单词：
🔹 解释：
(\w+)匹配一个完整的单词。
\1引用第一个分组，确保后面出现相同的单词。
\s+匹配两个单词之间的空格。
🔹 5. Unicode 支持
Python 的正则表达式默认支持 ASCII 字符，但在处理 中文、日文、韩文（CJK 语言） 以及其他 Unicode 语言时，需要使用 Unicode 代码范围 进行匹配。
✅ 匹配中文字符
在自然语言处理（NLP）或文本分析中，我们可能需要提取所有中文内容：
🔹 解释：
\u4e00-\u9fff匹配所有常见中文字符，不包括标点符号。
re.findall()提取所有符合条件的文本。
✅ 匹配日文假名
假设我们需要从文本中提取日文平假名和片假名：
🔹 解释：
\u3040-\u309F匹配平假名（如 こんにちは）。
\u30A0-\u30FF匹配片假名（如 カタカナ）。
✅ 匹配 Emoji
如果想提取文本中的 Emoji，可以使用 Unicode Emoji 范围：
🔹 解释：
\U0001F600-\U0001F64F匹配表情符号（如 😊）。
\U0001F300-\U0001F5FF匹配各种符号 Emoji（如 🚀💡）。
📌 正则表达式进阶总结
功能 | 语法 | 适用场景 |
贪婪/非贪婪匹配 | .* / .*? | 控制匹配长度，防止过度匹配 |
零宽断言 | (?=...) / (?<=...) / (?!...) / (?<!...) | 过滤符合条件的文本，但不包含这些条件本身 |
具名分组 | (?P<name>...) | 提取结构化数据，如日志分析、文本解析 |
交叉引用（反向引用） | \1, \2, ... | 进行替换、格式化字符串，避免重复匹配 |
Unicode 支持 | [\u4e00-\u9fff] / [\U0001F300-\U0001F5FF] | 处理中文、日文、Emoji 等非 ASCII 字符 |
✅ 掌握这些进阶特性，可以让你的正则表达式更灵活、更高效，适用于更复杂的文本处理任务！ 🚀