Python字符串处理与正则表达式用法实战指南
作者：wolf犭良
Python为我们提供了丰富的字符串操作方法和正则表达式工具,帮助我们高效处理文本数据,这篇文章主要介绍了Python字符串处理与正则表达式用法的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
前言
本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧，涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓，并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用。最后提供10道阶梯式练习题（附完整答案代码），助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。
一、字符串处理核心三剑客
1.1 编码转换（encode/decode）
text = "中文文本"
utf8_bytes = text.encode('utf-8') # 转为UTF-8字节流
gbk_str = utf8_bytes.decode('utf-8').encode('gbk', errors='replace') # 转GBK编码
print(gbk_str.decode('gbk', errors='ignore')) # 输出：中文文本
注意：处理多语言文本时需统一编码格式，errors参数可指定处理非法字符策略（replace/ignore）
1.2 智能分割（split）
csv_line = "2023-07-25,192.168.1.1,GET /api/data,200"
# 分割时处理多余空格
parts = [x.strip() for x in csv_line.split(',', maxsplit=3)]
print(parts) # ['2023-07-25', '192.168.1.1', 'GET /api/data', '200']
进阶：rsplit()反向分割，partition()三段式分割
1.3 灵活替换（replace）
text = "Python2 is outdated, but Python2 code still exists"
new_text = text.replace("Python2", "Python3", 1) # 仅替换第一个匹配项
print(new_text) # "Python3 is outdated, but Python2 code still exists"
局限：无法处理模式匹配，需正则表达式进阶处理
二、正则表达式深度解析
2.1 re模块核心方法
import re
# 预编译提升性能（重要！）
PHONE_PATTERN = re.compile(r'(\+86)?1[3-9]\d{9}')
text = "联系方式：+8613812345678，备用号15812345678"
matches = PHONE_PATTERN.findall(text)
print(matches) # ['+86', ''] 分组匹配结果
2.2 正则语法精要
- 分组捕获：
(pattern)vs(?:pattern)（非捕获分组） - 贪婪控制：
.*?非贪婪匹配 vs.*贪婪匹配 - 断言魔法：
(?=...)正向肯定断言，(?<!...)逆向否定断言
三、真实场景实战案例
3.1 日志解析（Apache日志）
log_line = '127.0.0.1 - - [25/Jul/2023:15:30:22 +0800] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 2326'
pattern = r'''
^(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)\s+ # IP地址
([\w-]+)\s+ # 用户标识
([\w-]+)\s+ # 认证用户
\[(.*?)\]\s+ # 时间戳
"(.*?)\s+(.*?)\s+HTTP/(\d\.\d)" # 请求信息
\s+(\d{3})\s+ # 状态码
(\d+) # 响应大小
'''
match = re.compile(pattern, re.X).search(log_line)
if match:
print(f"IP: {match.group(1)}, 状态码: {match.group(8)}")
3.2 数据清洗实战
def clean_html(raw):
# 删除HTML标签但保留内容
cleaner = re.compile(r'<[^>]+>| | |\n')
# 合并连续空格
return re.sub(r'\s{2,}', ' ', cleaner.sub(' ', raw))
dirty_html = "<p>Hello World!</p>
"
print(clean_html(dirty_html)) # "Hello World! "
四、进阶练习题与答案
练习题（10题）
- 提取嵌套JSON字符串中的特定字段（忽略转义引号）
- 验证复杂密码规则（大小写+数字+特殊符号，8-20位）
- 中英文混合文本分词处理
- 高效提取海量文本中所有URL
- 转换日期格式（MM/DD/YYYY到YYYY-MM-DD）
- 识别并高亮SQL注入特征
- 多模式匹配优化（使用正则字典）
- 解析非标准CSV（含逗号字段）
- 多层级日志时间戳转换
- 构建简易模板引擎
以下是10个练习题的完整实现代码，每个解决方案均包含详细注释说明：
题1：提取嵌套JSON字符串中的特定字段（忽略转义引号）
import re
import json
def extract_json_field(json_str, target_field):
"""
提取JSON字符串中指定字段的值（处理转义引号）
:param json_str: 原始JSON字符串
:param target_field: 要提取的字段名
:return: 匹配值列表
"""
# 匹配字段值：字符串、数字、布尔、null
pattern = re.compile(
rf'"{target_field}"\s*:\s*("(?:\\"|[^"])*"|-?\d+\.?\d*|true|false|null)',
re.IGNORECASE
)
return [json.loads(m.group(1)) if m.group(1).startswith('"')
else eval(m.group(1))
for m in pattern.finditer(json_str)]
# 测试用例
sample_json = '''
{"user": "Alice", "data": "{\\"info\\": \\"secret\\"}", "age": 25}
'''
print(extract_json_field(sample_json, "data")) # 输出： ['{"info": "secret"}']
关键点：正则处理转义引号\\"，使用json.loads解析字符串值
题2：验证复杂密码规则（大小写+数字+特殊符号，8-20位）
import re
def validate_password(password):
"""
验证密码复杂度：
- 至少1个大写字母
- 至少1个小写字母
- 至少1个数字
- 至少1个特殊符号(!@#$%^&*)
- 长度8-20
"""
pattern = re.compile(
r'^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*\d)(?=.*[!@#$%^&*])[\w!@#$%^&*]{8,20}$'
)
return bool(pattern.fullmatch(password))
# 测试
print(validate_password("Abc123#")) # False（长度不足）
print(validate_password("Abcdefg123!")) # True
技巧：使用正向肯定断言(?=)确保各类型存在
题3：中英文混合文本分词
def split_chinese_english(text):
"""
中英文分词：中文按字分割，英文按单词分割
"""
return re.findall(r'\b\w+\b|[\u4e00-\u9fa5]', text)
# 测试
sample = "Hello世界！Python 代码 2023"
print(split_chinese_english(sample)) # ['Hello世界', 'Python', '代码', '2023'] 由于\w+匹配的是单词，而Hello世界是 连在一起的并非单词所以 没有达到分词的效果
def split_chinese_english(text):
"""
中英文分词：中文按字分割，英文按单词分割
"""
pattern = r'[a-zA-Z0-9]+|[\u4e00-\u9fa5]'
return re.findall(pattern, text)
# 测试
sample = "Hello世界！Python代码2023"
print(split_chinese_english(sample)) # ['Hello', '世', '界', 'Python', '代', '码', '2023']
def split_chinese_english(text):
# 先将英文和数字部分提取出来
english_num_pattern = re.compile(r'[a-zA-Z0-9]+')
english_num_matches = english_num_pattern.findall(text)
# 去除英文和数字部分，只保留中文和其他字符
chinese_text = english_num_pattern.sub('', text)
# 对中文部分进行分词
chinese_words = jieba.lcut(chinese_text)
result = []
index = 0
for char in text:
if re.match(r'[a-zA-Z0-9]', char):
if index < len(english_num_matches) and text.startswith(english_num_matches[index], text.index(char)):
result.append(english_num_matches[index])
index += 1
elif char in ''.join(chinese_words):
for word in chinese_words:
if text.startswith(word, text.index(char)):
result.append(word)
break
return result
# 测试
sample = "Hello世界！Python代码2023"
print(split_chinese_english(sample)) # ['Hello', '世界', '！', 'Python', '代码', '2023']
原理：\b\w+\b匹配英文单词，[\u4e00-\u9fa5]匹配单个汉字
题4：高效提取海量文本中的URL
import re
from urllib.parse import urlparse
# 预编译提升性能
URL_PATTERN = re.compile(
r'https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+(?:[/?#][^\s"]*)?',
re.IGNORECASE
)
def extract_urls_large_file(file_path):
"""流式读取大文件提取URL"""
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
yield from (urlparse(url).geturl() for url in URL_PATTERN.findall(line))
# 使用示例
# for url in extract_urls_large_file("bigfile.log"):
# print(url)
优化点：流式读取避免内存溢出，预编译正则提升效率
题5：转换日期格式（MM/DD/YYYY到YYYY-MM-DD）
def convert_date_format(text):
"""将MM/DD/YYYY格式转为YYYY-MM-DD"""
return re.sub(
r'\b(0?[1-9]|1[0-2])/(0?[1-9]|[12]\d|3[01])/(\d{4})\b',
lambda m: f"{m.group(3)}-{m.group(1).zfill(2)}-{m.group(2).zfill(2)}",
text
)
# 测试
print(convert_date_format("Date: 7/25/2023, 12/31/2024"))
# 输出：Date: 2023-07-25, 2024-12-31
注意：使用zfill补零，\b确保完整日期匹配
题6：识别并高亮SQL注入特征
def highlight_sql_injection(text):
"""高亮常见SQL注入关键词"""
keywords = r'union|select|insert|delete|update|drop|--|\/\*'
return re.sub(
f'(python字符串正则匹配,python字符串正则替换,python字符串正则替换)',
lambda m: f'\033[31m{m.group(1)}\033[0m',
text,
flags=re.IGNORECASE
)
# 测试
sample = "SELECT * FROM users WHERE id=1 UNION SELECT password FROM admins"
print(highlight_sql_injection(sample))
效果：在终端显示红色高危关键词
题7：多模式匹配优化（正则字典）
class FastMatcher:
def __init__(self):
self.patterns = {
'email': re.compile(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'),
'phone': re.compile(r'\+?\d{1,3}[-. ]?\(?\d{3}\)?[-. ]?\d{3}[-. ]?\d{4}'),
'hashtag': re.compile(r'#\w+')
}
def match_all(self, text):
return {k: p.findall(text) for k, p in self.patterns.items()}
# 使用示例
matcher = FastMatcher()
print(matcher.match_all("Contact: test@example.com #info 123-456-7890"))
题8：解析非标准CSV（含逗号字段）
def parse_nonstandard_csv(csv_str):
"""解析带逗号的CSV字段（使用正则）"""
return re.findall(
r'(?:^|,)(?:"((?:[^"]|"")*)"|([^",]*))',
csv_str
)
# 测试
sample = '1, "Quote, test", "Escaped ""Double Quote"""'
print([tuple(filter(None, m)) for m in parse_nonstandard_csv(sample)])
# 输出：[('1',), ('Quote, test',), ('Escaped "Double Quote"',)]
题9：多层级日志时间戳转换
from datetime import datetime
def convert_log_timestamp(log_line):
"""转换[25/Jul/2023:15:30:22 +0800]到ISO格式"""
def repl(m):
dt = datetime.strptime(m.group(1), "%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z")
return dt.isoformat()
return re.sub(
r'\[(\d{2}/\w{3}/\d{4}:\d{2}:\d{2}:\d{2} [+\-]\d{4})\]',
repl,
log_line
)
# 测试
log = '[25/Jul/2023:15:30:22 +0800] "GET /" 200'
print(convert_log_timestamp(log))
# 输出：2023-07-25T15:30:22+08:00 "GET /" 200
题10：构建简易模板引擎
class SimpleTemplate:
def __init__(self, template):
self.pattern = re.compile(r'\{\{(\w+)\}\}')
self.template = template
def render(self, **context):
return self.pattern.sub(
lambda m: str(context.get(m.group(1), '')), self.template
)
# 使用示例
tpl = SimpleTemplate("Hello, {{name}}! Your score: {{score}}")
print(tpl.render(name="Alice", score=95))
# 输出：Hello, Alice! Your score: 95
实际使用中需根据具体需求添加异常处理、性能优化等逻辑。建议结合单元测试验证边界条件。
五、性能优化关键点
- 预编译正则：重复使用模式务必预编译
- 惰性匹配：避免.*导致的回溯爆炸
- 原子分组：
(?>pattern)减少回溯 - Unicode优化：
re.ASCII标志提升英文处理速度 - 替代方案：简单文本处理优先使用字符串方法
掌握字符串处理与正则表达式，将使你在数据处理、日志分析、Web开发等领域游刃有余。本文涉及的技术需要反复实践，建议读者亲自测试每个示例代码，并尝试扩展练习题功能。
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