Python正则表达式基础与使用示例

更直观易懂。 "Python中正则表达式小结，涵盖了正则表达式基础、Python正则表达式标准库的使用示例，但不涉及优化和高效编写正则表达式的内容。适用于Python2.4环境，强调了正则表达式通用的语法特性，包括数量词的贪婪与非贪婪模式，以及反斜杠的转义问题，并推荐使用Python的原生字符串来简化表达式。" Python中的正则表达式是通过`re`模块提供的，它允许程序员利用强大的文本匹配规则进行字符串操作。正则表达式基础包括基本的匹配字符、元字符和语法结构。如".*"代表任意数量的任意字符，"^"表示行首，"$"表示行尾，"\w"代表单词字符（等同于[a-zA-Z0-9_]），"\d"代表数字，"\s"代表空白字符等。 1.1. 正则表达式基础 - 元字符：如"."匹配除换行符外的任何字符，"^"和"$"分别表示字符串的开始和结束，"\b"表示单词边界。 - 量词：如"*"表示零个或多个，"+"表示一个或多个，"?"表示零个或一个，"{n}"表示恰好n个，"{n,}"表示至少n个，"{n,m}"表示n到m个。 - 组合：使用括号"( )"可以创建分组，方便组合和引用。 1.2. 数量词的贪婪与非贪婪模式 - 贪婪模式：默认情况下，如"a*"会尽可能多地匹配"a"，直到遇到不能匹配的情况才停止。 - 非贪婪模式：添加问号"?"可以使量词变为非贪婪，如"a*?"只会匹配最少的"a"。 1.3. 反斜杠转义 - 反斜杠"\\"在正则表达式中用于转义特殊字符，但在编程语言中本身也需要转义，因此需要写成"\\\"。 - Python原生字符串：使用前缀'r'，如`r"\\"`，可以避免多余的反斜杠，使正则表达式更清晰。 Python的`re`模块提供了多种函数，如`re.match()`用于从字符串开头匹配，`re.search()`在整个字符串中搜索，`re.findall()`返回所有匹配的子串列表，`re.sub()`用于替换匹配的子串等。此外，`re.compile()`可以编译正则表达式，生成一个Pattern对象，提高重复匹配的效率。 在实际应用中，正则表达式可以用于验证输入、提取数据、替换文本等多种场景。例如，验证电子邮件地址的格式可以使用像`^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$`这样的正则表达式。尽管正则表达式有一定的学习曲线，但掌握其基本语法和常用模式后，可以极大地提高处理文本的能力。