Python正则表达式实战指南

"Python正则表达式是Python编程语言中用于处理字符串的强大工具，它允许程序员通过模式匹配来搜索、替换或提取文本。本文详细介绍了Python2.4版本中的正则表达式基础，包括各种匹配模式、修饰符以及使用Python标准库`re`进行正则操作的方法。" 在Python中，正则表达式（Regular Expression）是一种特殊的字符串序列，用于匹配文本中的特定模式。Python提供了一个名为`re`的模块，该模块实现了全面的正则表达式功能。以下是一些关键知识点： 1. **正则表达式基础**： - **匹配字符**：Python正则表达式支持多种特殊字符，如`.`匹配任意单个字符，`\d`匹配数字，`\w`匹配字母、数字或下划线，`\s`匹配空白字符等。 - **量词**：`*`表示前面的元素可以出现零次或多次，`+`表示至少一次，`?`表示零次或一次，`{n}`表示精确匹配n次，`{n,}`表示至少n次，`{n,m}`表示n到m次。 - **分组**：使用圆括号`()`创建分组，可以捕获和引用匹配的部分。 1. **实例化正则表达式对象**： - `re.compile(pattern[, flags])`函数用于将正则表达式字符串编译成`Pattern`对象，`pattern`参数是正则表达式，`flags`是可选的匹配模式标志，例如`re.IGNORECASE`用于忽略大小写。 2. **匹配模式**： - **开始与结束**：`^`匹配行的开始，`$`匹配行的结束。 - **重复**：`*`、`+`、`?`和`{}`量词用于控制重复次数。 - **选择**：`|`用于匹配两个或多个选项中的一个。 - **非贪婪模式**：在量词后添加`?`，如`*?`、`+?`、`??`，使其尽可能少地匹配字符。 3. **使用`re`模块**： - `pattern.match(string)`尝试从字符串的开始位置匹配整个模式，如果成功返回`Match`对象，否则返回`None`。 - `pattern.search(string)`在字符串中查找模式的首次出现，返回`Match`对象或`None`。 - `pattern.findall(string)`返回所有非重叠匹配的子串列表。 - `pattern.sub(repl, string[, count])`用`repl`替换字符串`string`中所有匹配的部分，`count`限制替换次数。 4. **修饰符**： - `re.I`（忽略大小写）：使匹配对大小写不敏感。 - `re.M`（多行模式）：使`^`和`$`能匹配每一行的开头和结尾。 示例代码： ```python import re # 编译正则表达式 pattern = re.compile(r'hello') # 尝试匹配 match = pattern.match('helloworld!') if match: print(match.group()) # 输出匹配的字符串 # 多行模式匹配 text = """ Hello, world! hello, Python! """ # 使用多行模式 multiline_pattern = re.compile(r'^hello', re.M) matches = multiline_pattern.findall(text) print(matches) # 输出['Hello', 'hello'] ``` 以上内容只是Python正则表达式的基础，实际使用中还涉及到更复杂的正则表达式语法和高级用法，如正向预查、反向预查、后向参照等，这些都需要根据具体需求进一步学习和实践。记住，熟练掌握正则表达式能极大地提高文本处理的效率。