1. 基本使用方法

首先需要导入re模块：

import re

2. 常用函数

2.1 re.match()

从字符串起始位置匹配模式，如果匹配成功返回匹配对象，否则返回None。

result = re.match(r'Hello', 'Hello, world!')if result: print("匹配成功:", result.group()) # 输出: 匹配成功: Helloelse: print("匹配失败")

2.2 re.search()

扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

result = re.search(r'world', 'Hello, world!')if result: print("找到匹配:", result.group()) # 输出: 找到匹配: world

2.3 re.findall()

返回字符串中所有匹配的子串，以列表形式返回。

results = re.findall(r'\d+', '3只猫，4只狗，5只鸟')print(results) # 输出: ['3', '4', '5']

2.4 re.sub()

用于替换字符串中的匹配项。

text = re.sub(r'\d+', '数字', '3只猫，4只狗，5只鸟')print(text) # 输出: 数字只猫，数字只狗，数字只鸟

3. 常用正则表达式元字符

• .: 匹配任意字符(除了换行符)
• ^: 匹配字符串开头
• $: 匹配字符串结尾
• *: 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
• {m}: 匹配前一个字符m次
• {m,n}: 匹配前一个字符m到n次
• []: 字符集，匹配其中任意一个字符
• |: 或，匹配|左右表达式任意一个
• (): 分组标记
• \d: 数字，等价于[0-9]
• \D: 非数字
• \w: 单词字符，等价于[A-Za-z0-9_]
• \W: 非单词字符
• \s: 空白字符
• \S: 非空白字符

4. 实用示例

4.1 验证邮箱格式

email = "example@email.com"pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}#39;if re.match(pattern, email): print("邮箱格式正确")else: print("邮箱格式错误")

4.2 提取URL中的域名

url = "https://www.example.com/page"pattern = r'https?://([^/]+)'result = re.search(pattern, url)if result: print("域名:", result.group(1)) # 输出: 域名: www.example.com

4.3 提取HTML标签中的内容

html = '<div class="title">Python正则表达式</div>'pattern = r'<[^>]+>(.*?)</[^>]+>'result = re.search(pattern, html)if result: print("内容:", result.group(1)) # 输出: 内容: Python正则表达式

4.4 分割字符串

text = "苹果,香蕉,橙子,葡萄"items = re.split(r',', text)print(items) # 输出: ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄']

4.5 查找所有日期

text = "2023-01-15, 2022/12/25, 2021.05.30"dates = re.findall(r'\d{4}[-/.]\d{2}[-/.]\d{2}', text)print(dates) # 输出: ['2023-01-15', '2022/12/25', '2021.05.30']

5. 分组和捕获

使用括号()可以创建分组，并可以通过group()方法获取分组内容。

text = "John: 30, Alice: 25"pattern = r'(\w+): (\d+)'matches = re.findall(pattern, text)for name, age in matches: print(f"{name}的年龄是{age}岁")# 输出:# John的年龄是30岁# Alice的年龄是25岁

6. 非贪婪匹配

默认情况下，*和+是贪婪匹配，会尽可能匹配多的字符。添加?可以变为非贪婪匹配。

用户评论

无关风月

我成功使用 Python 正则表达式解析了签证相关信息，太棒了！

    有12位网友表示赞同！

没过试用期的爱~

通过 Python 的正则表达式，快速定位到我的护照编号和有效期，操作简单。

    有7位网友表示赞同！

抓不住i

借助正则表达式，在大量签证申请材料中精准抓取数据，省时省力。

    有17位网友表示赞同！

微信名字

用 Python 编写了一个基于正则的脚本，自动提取我正在处理的签证流程中的关键信息。

    有12位网友表示赞同！

长裙绿衣

惊讶于正则表达式的强大功能，仅用了几行代码就能从复杂的数据中获取签证细节。

    有5位网友表示赞同！

杰克

在审核过程中，Python 正则表达式帮助我们快速识别和验证签证申请的有效性。

    有16位网友表示赞同！

黑夜漫长

对于复杂的表单填写任务，利用 Python 和正则表达式自动匹配信息，提高了工作效率。

    有18位网友表示赞同！

权诈

通过学习如何使用 Python 中的正则表达式，我能够更有效地处理各种官方文件中的数据提取问题。

    有10位网友表示赞同！

不离我

正则表达式的应用为签证办理过程提供了一种便捷的方法，简化了繁琐的数据处理工作。

    有14位网友表示赞同！

孤岛晴空

对于 IT 专业人员而言，掌握正则表达式工具让处理包括签证在内的各种文本文件变得更加得心应手。

    有5位网友表示赞同！

反正是我

在我的 Python 脚本中加入了新的功能：使用正则匹配来从文档中提取关键的签证细节信息。

    有16位网友表示赞同！

莫阑珊

开发过程中的一个亮点是，通过合理使用 Python 正则表达式，实现了对不同格式日期的转换和识别。

    有18位网友表示赞同！

颜洛殇

在处理全球旅客出行相关手续时，使用 Python 解释器搭配正则表达式，极大地提高了准确性和速度。

    有6位网友表示赞同！

Hello爱情风

我为我的个人项目实现了一个自动分析函数，基于正则支持的数据提取，能有效解析签证申请表的信息。

    有14位网友表示赞同！

心已麻木i

利用 Python 正则表达式的技巧，成功优化了解码并解读各种签证相关电子文档的功能模块。

    有13位网友表示赞同！

▼遗忘那段似水年华

借助于 Python 和其强大的正则功能，我能够更高效地对包括移民和旅游签证在内的各类文件进行内容查找和数据分析。

    有6位网友表示赞同！

三年约

在日常工作中应用 Python 正则表达式不仅提高了数据处理的准确度，还节省了大量的手动输入时间。

    有17位网友表示赞同！

滴在键盘上的泪

学习并实践使用 Python 及其内置的正则表达库是我提升编程技能的一个重要环节，在签证办理程序中证明了它的价值。

    有6位网友表示赞同！

野兽之美

Python 中的正则表达式的应用为我解决了长期困扰的数据搜索难题，特别是在审核复杂的个人旅行文书中。

    有9位网友表示赞同！