Python正则表达式是一种强大的工具，用于对文本进行匹配和替换。它可以快速、精确地查找、替换和提取文本，是文本处理的重要工具之一。
正则表达式是一种描述字符模式的语言，它可以用来匹配、查找和替换文本中的字符串。在Python中，使用re模块来支持正则表达式操作。
以下是一些基本的正则表达式元字符：
. 匹配任意单个字符 ^ 匹配行首 $ 匹配行尾 * 匹配前一个字符0次或多次 + 匹配前一个字符1次或多次 ? 匹配前一个字符0次或1次 [] 匹配方括号中的任意一个字符 | 匹配“|”左侧或右侧的字符 () 分组，可在后续操作中引用 \ 转义字符，用于匹配元字符本身
例如，使用正则表达式匹配一个邮箱地址：
import re
email = 'example@gmail.com'
pattern = r'\w+@\w+\.\w+'
if re.match(pattern, email):
print('匹配成功！')
else:
print('匹配失败！')
在正则表达式中，使用模式修饰符可以改变正则表达式的匹配行为。常用的模式修饰符包括：
例如，使用模式修饰符匹配多行文本：
import re text = '''This is example for multiline matching''' pattern = r'^\w+' match = re.findall(pattern, text, re.MULTILINE) print(match)
在正则表达式中，默认为贪婪匹配，即尽可能多地匹配字符。如果想要使用非贪婪匹配，可以在元字符后面加上“?”。
例如，使用非贪婪匹配匹配HTML标签：
import re html = '<div><a href="http://www.example.com">example</a></div>' pattern = r'<.+?>' print(re.findall(pattern, html))
在正则表达式中，使用小括号进行分组，还可以使用“\数字”来引用分组，例如“\1”代表第一个分组的内容。回溯引用可以用来匹配重复出现的子串。
例如，使用回溯引用匹配连续相同的单词：
import re text = 'Python Python Python Java Java Python' pattern = r'\b(\w+)\s+\1\b' print(re.findall(pattern, text))
在正则表达式中，使用断言可以匹配符合某个条件的字符串，但不包括在匹配结果中。断言分为正向断言和反向断言，分别使用“?=”和“?!”表示。
例如，使用断言匹配含有“example”但不是以“http://”开头的字符串：
import re text = 'example.com http://example.com' pattern = r'(?四、应用场景
正则表达式在文本处理、数据清洗、爬虫等场景中都非常常用。例如，爬虫可以使用正则表达式来提取网页中的数据；文本处理可以使用正则表达式来过滤、替换文本中的指定内容。
以下是一个使用正则表达式过滤电话号码的例子：
import re text = '联系我电话：010-88888888，移动电话：13888888888，传真：010-99999999' pattern = r'1[3456789]\d{9}|\d{3}-\d{8}' print(re.findall(pattern, text))总结
Python正则表达式是一种强大而灵活的文本处理工具。熟练掌握正则表达式，可以大大提高文本处理的效率和准确性。无论是数据清洗、爬虫还是其他文本处理场景，都可以用正则表达式来解决问题。
正则表达式在文本处理、数据清洗、爬虫等场景中都非常常用。例如，爬虫可以使用正则表达式来提取网页中的数据；文本处理可以使用正则表达式来过滤、替换文本中的指定内容。
以下是一个使用正则表达式过滤电话号码的例子：
import re
text = '联系我电话：010-88888888，移动电话：13888888888，传真：010-99999999'
pattern = r'1[3456789]\d{9}|\d{3}-\d{8}'
print(re.findall(pattern, text))
Python正则表达式是一种强大而灵活的文本处理工具。熟练掌握正则表达式，可以大大提高文本处理的效率和准确性。无论是数据清洗、爬虫还是其他文本处理场景，都可以用正则表达式来解决问题。
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