30分钟学会Python正则表达式

正则表达式是一种强大的文本处理工具，用于在字符串中匹配、查找、替换符合特定模式的文本。它由一系列特殊字符和语法组成，可以用来描述一系列的字符组合。Python中的正则表达式支持丰富的功能，包括元字符、字符转义、重复、字符类、分枝条件、分组、反义、后向引用、零宽断言、负向零宽断言、注释、贪婪与懒惰匹配、处理选项、平衡组和递归匹配等。 1. **元字符**：元字符是具有特殊含义的字符，如`.`表示任意单个字符，`^`表示行首，`$`表示行尾，`*`表示前一个字符重复0次或多次，`+`表示至少重复一次，`?`表示前一个字符重复0次或1次。 2. **字符转义**：为了匹配元字符本身，需要在它们前面加上反斜杠`\`进行转义，如`\.`匹配实际的点字符，`\^`匹配实际的"^"。 3. **重复**：`*`, `+`, `?`可以放在字符或字符类后面，表示重复次数，`{n}`表示重复n次，`{n,}`表示至少重复n次，`{n,m}`表示重复n到m次。 4. **字符类**：用方括号`[]`定义一个字符类，如`[abc]`匹配'a', 'b'或'c'。使用`-`可以表示范围，如`[a-zA-Z]`匹配所有大小写字母。 5. **分枝条件**：`|`表示或操作，如`cat|dog`匹配'cat'或'dog'。 6. **分组**：使用`( )`进行分组，可以捕获子匹配，方便后向引用或非贪婪匹配。 7. **反义**：`^`在字符类内部表示反义，如`[^abc]`匹配除了'a', 'b', 'c'之外的任何字符。 8. **后向引用**：`\number`表示引用前面第number个捕获组的内容。 9. **零宽断言**：`(?=pattern)`正向前瞻，`(?<=pattern)`正向后顾，匹配的位置满足后面紧跟指定模式，但不包含该模式。 10. **负向零宽断言**：`(?!\pattern)`负向前瞻，`(?<!\pattern)`负向后顾，匹配的位置后面不跟指定模式。 11. **注释**：`(?#comment)`在正则表达式中插入注释，不影响匹配。 12. **贪婪与懒惰**：默认情况下，正则表达式是贪婪的，尽可能多地匹配；加上`?`变为懒惰，尽可能少地匹配。 13. **处理选项**：通过`(?imnsx)`设置匹配模式，如`i`表示不区分大小写，`m`表示多行模式，`n`表示允许命名捕获组，`s`使`.`匹配包括换行符在内的所有字符，`x`允许正则表达式中添加注释。 14. **平衡组/递归匹配**：用于处理嵌套结构，如括号的嵌套匹配。 通过这21页的教程，你将能快速入门Python中的正则表达式，并对正则表达式的使用有基本的了解。然而，真正掌握正则表达式需要时间和实践，通过不断编写和调试正则表达式，你将逐渐熟悉这些概念并能灵活运用。记住，正则表达式是一门深奥的技术，但一旦掌握，它将成为处理文本的强大工具。