Python正则表达式指南

好的！这里是一份关于 Python 中使用正则表达式的详细指南。

## Python 正则表达式指南

Python 的 `re` 模块提供了正则表达式操作的支持。以下是一些常用的函数和方法：

### 1. 导入模块

```python
import re
```

### 2. 基本函数

#### 2.1 `re.match()`

`re.match()` 从字符串的起始位置进行匹配，如果起始位置匹配成功，则返回匹配对象；否则返回 `None`。

```python
result = re.match(pattern, string)
```

示例：

```python
import re

pattern = r'hello'
string = 'hello world'
result = re.match(pattern, string)

if result:
    print("匹配成功")
else:
    print("匹配失败")
```

#### 2.2 `re.search()`

`re.search()` 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

```python
result = re.search(pattern, string)
```

示例：

```python
import re

pattern = r'world'
string = 'hello world'
result = re.search(pattern, string)

if result:
    print("匹配成功")
else:
    print("匹配失败")
```

#### 2.3 `re.findall()`

`re.findall()` 返回字符串中所有非重叠匹配的列表。

```python
results = re.findall(pattern, string)
```

示例：

```python
import re

pattern = r'\d+'
string = 'hello 123 world 456'
results = re.findall(pattern, string)

print("匹配的数字:", results)
```

#### 2.4 `re.finditer()`

`re.finditer()` 返回一个迭代器，包含字符串中所有的匹配对象。

```python
results = re.finditer(pattern, string)
```

示例：

```python
import re

pattern = r'\d+'
string = 'hello 123 world 456'
results = re.finditer(pattern, string)

for match in results:
    print("匹配的数字:", match.group())
```

#### 2.5 `re.sub()`

`re.sub()` 用于替换字符串中的匹配项。

```python
result = re.sub(pattern, repl, string)
```

示例：

```python
import re

pattern = r'\d+'
repl = '#'
string = 'hello 123 world 456'
result = re.sub(pattern, repl, string)

print("替换后的字符串:", result)
```

### 3. 编译正则表达式

为了提高效率，可以使用 `re.compile()` 将正则表达式编译成模式对象。

```python
pattern = re.compile(pattern)
```

示例：

```python
import re

pattern = re.compile(r'\d+')
string = 'hello 123 world 456'
results = pattern.findall(string)

print("匹配的数字:", results)
```

### 4. 匹配对象的方法

当正则表达式匹配成功时，会返回一个匹配对象（match object）。常用的方法有：

- **group()**：返回整个匹配对象或特定的子组。
- **start()**：返回匹配对象的起始位置。
- **end()**：返回匹配对象的结束位置。
- **span()**：返回匹配对象的起始和结束位置。

示例：

```python
import re

pattern = r'(\d+)-(\d+)-(\d+)'
string = '123-456-789'
match = re.match(pattern, string)

if match:
    print("整个匹配对象:", match.group())
    print("第一个子组:", match.group(1))
    print("第二个子组:", match.group(2))
    print("第三个子组:", match.group(3))
    print("匹配对象的起始位置:", match.start())
    print("匹配对象的结束位置:", match.end())
    print("匹配对象的起始和结束位置:", match.span())
```

### 5. 常见模式

- **匹配数字**：`\d` 或 `[0-9]`
- **匹配字母和数字**：`\w` 或 `[a-zA-Z0-9_]`
- **匹配空白字符**：`\s`
- **匹配任意字符**：`.*`
- **匹配邮箱**：`[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}`
- **匹配电话号码**：`(\+\d{1,3}\s?)?\d{10}`

### 总结

Python 的正则表达式功能强大，可以处理各种字符串匹配和替换任务。通过理解和应用上述基本函数和方法，你可以高效地处理复杂的文本数据。如果你有任何问题或需要更多示例，请随时告诉我！