Python re库正则表达式完全指南

"Python的re库使用方法及正则表达式基础" 正则表达式（Regular Expression）在Python中被广泛用于文本处理和数据提取，而`re`库则是Python提供的标准正则表达式模块。以下是对re库常用方法的详细讲解： 1. **re.match()** `re.match()`函数用于从字符串的开始位置匹配一个模式。如果匹配成功，它返回一个匹配对象；否则，返回None。例如： ```python result = re.match(r'^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}', 'Hello1234567World_ThisisaRegexDemo') ``` 在这个例子中，模式`^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}`匹配以"Hello"开头，接着是一个空格，然后是三位数字，再是一个空格，四位数字，最后是十个字母或数字（包括下划线）。 2. **group()** 匹配对象的`group()`方法用于获取匹配的字符串。默认情况下，`group(0)`返回整个匹配的字符串，而`group(1), group(2), ...`分别对应括号中的子模式。 3. **.*?** `.*?`是匹配任意字符（除了换行符），但尽可能少地匹配，也就是非贪婪匹配。贪婪匹配则是尽可能多地匹配。 4. **re.search()** `re.search()`函数与`re.match()`类似，但它会在整个字符串中搜索模式，而不仅仅是开始位置。一旦找到匹配，就会停止搜索并返回匹配对象。 5. **re.findall()** `re.findall()`函数返回所有非重叠匹配项的列表。例如，如果你有一个包含多个相同模式的字符串，`re.findall()`将返回所有这些匹配项。 6. **re.sub()** `re.sub()`函数用于替换字符串中符合特定模式的部分。例如： ```python new_content = re.sub(r'World', 'Python', content) ``` 这会将字符串`content`中所有出现的"World"替换为"Python"。 7. **re.compile()** `re.compile()`用于编译正则表达式模式，生成一个可重复使用的正则表达式对象。这样可以提高执行效率，特别是当正则表达式需要多次使用时。 8. **保存匹配结果** 在文档的最后部分提到，可以利用`pandas`库将匹配结果保存到txt或csv文件中。例如，将匹配结果保存到CSV文件： ```python import pandas as pd data = [{'result': result.group()}] df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('output.csv', index=False) ``` 这些基本的re库函数是Python正则表达式操作的基础，通过它们可以实现复杂的文本处理任务，如数据清洗、模式查找、替换等。对于初学者来说，理解并熟练运用这些方法是掌握正则表达式的关键。