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正则表达式核心语法以及Python的re库中常用方法总结

2026-04-08 09:20:28 作者：Because of interest

正则表达式是文本处理的瑞士军刀,而Python的re模块则是操作这把利器的重要工具包,这篇文章主要介绍了正则表达式核心语法以及Python的re库中常用方法的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

正则表达式（Regular Expression，re）：一种用于匹配、查找或替换文本中特定模式的强大工具。

一、re的核心语法

1、基本匹配

语法	说明	示例（表达式 → 匹配示例）
`abc`	匹配字面值 `"abc"`	`"abc"` → `"abc"`
`.`	匹配任意单个字符（除换行符 `\n`）	`"a.c"` → `"abc"`, `"a c"`
`\`	转义特殊字符（如 `\.` 匹配点号）	`"a\.c"` → `"a.c"`
`\|`	或逻辑（匹配左边或右边的表达式）	`"cat\|dog"` → `"cat"` 或 `"dog"`

2、字符类

语法	说明	示例（表达式 → 匹配示例）
`[abc]`	匹配 `a`、`b` 或 `c`	`"[aeiou]"` → `"e"` in `"hello"`
`[^abc]`	匹配非 `a`、`b`、`c` 的字符	`"[^0-9]"` → `"a"` in `"a1"`
`[a-z]`	匹配小写字母（范围）	`"[a-z]"` → `"h"` in `"Hi"`
`[A-Z0-9]`	匹配大写字母或数字	`"[A-Z0-9]"` → `"H"`, `"1"`

3、量词（重复匹配）

语法	说明	示例（表达式 → 匹配示例）
`*`	匹配前一项 0次或多次	`"a*"` → `""`, `"aaa"`
`+`	匹配前一项 1次或多次	`"a+"` → `"a"`, `"aaa"`
`?`	匹配前一项 0次或1次	`"a?"` → `""`, `"a"`
`{n}`	匹配前一项恰好n次	`"a{2}"` → `"aa"`
`{n,}`	匹配前一项至少n次	`"a{2,}"` → `"aaa"`
`{n,m}`	匹配前一项 n到m次	`"a{2,3}"` → `"aa"`, `"aaa"`

4、贪婪 vs 非贪婪

语法	说明	示例（表达式 → 匹配示例）
`*`	贪婪匹配（尽可能多）	`"a.*b"` → `"aabb"` in `"aabbaab"`
`*?`	非贪婪匹配（尽可能少）	`"a.*?b"` → `"aab"` in `"aabbaab"`
`+?`	非贪婪的 `+`	`"a.+?b"` → `"aab"`

5、预定义字符类

语法	说明	等价写法 → 匹配示例
`\d`	数字（`[0-9]`）	`"a\d"` → `"a1"`
`\D`	非数字（`[^0-9]`）	`"a\D"` → `"ab"`
`\w`	单词字符（`[a-zA-Z0-9_]`）	`"\w+"` → `"word_"`
`\W`	非单词字符	`"\W"` → `"!"`
`\s`	空白字符（空格、制表符等）	`"a\sb"` → `"a b"`
`\S`	非空白字符	`"a\Sb"` → `"a1b"`

6、边界匹配

语法	说明	示例（表达式 → 匹配示例）
`^`	匹配字符串开头	`"^a"` → `"a"` in `"abc"`
`$`	匹配字符串结尾	`"c$"` → `"c"` in `"abc"`

二、Python的 re 库中常用的基本方法

1、核心匹配方法

方法	语法	返回值	功能说明	示例
`re.match()`	`re.match(pattern, string)`	`Match` 对象或 `None`	从字符串开头匹配	`re.match(r'\d+', '123abc').group()` → `'123'`
`re.search()`	`re.search(pattern, string)`	`Match` 对象或 `None`	扫描整个字符串匹配第一个	`re.search(r'\d+', 'abc123').group()` → `'123'`
`re.findall()`	`re.findall(pattern, string)`	列表	返回所有匹配的子串	`re.findall(r'\d+', 'a1b22c333')` → `['1', '22', '333']`

代码示例：

# match()方法错误示范
text = "邮箱：user.LiLi-103@example.com"
email_pattern = r'^[a-zA-Z0-9.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
res = re.match(email_pattern, text)
if res:
    print(res.group())   
# 没有输出，因为文本开头是邮箱，而match()方法只从字符串开头匹配正则表达式，res为None
# match()方法正确使用：修改text，或使用search（）方法
text = "user.LiLi-103@example.com"
email_pattern = r'^[a-zA-Z0-9.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
res = re.match(email_pattern, text)
if res:
    print(res.group())  
# 输出为：user.LiLi-103@example.com

# search（）
text = "abc123def456"
result = re.search(r'\d+', text)  # 查找第一个数字序列
if result:
    print("找到数字:", result.group())  # 输出: 123
else:
    print("未找到数字")

# findall（）
text = "a156b22c333d"
results = re.findall(r'\d+', text)  # 查找所有数字序列
print("所有数字:", results)  # 输出: ['156', '22', '333']

注：.group()方法用于提取匹配的内容。如re.match()方法返回结果的是Match 对象，而不是匹配的内容，需要使用group()提取匹配内容。

2. 替换与分割

方法	语法	返回值	功能说明	示例
`re.sub()`	`re.sub(pattern, repl, string, count=0)`	字符串	替换匹配的子串。 `count`：最大替换次数（默认 `0` 表示全部替换）	`re.sub(r'\d+', 'X', 'a1b22')` → `'aXbX'`
`re.split()`	`re.split(pattern, string, maxsplit=0)`	列表	按正则表达式分割字符串	`re.split(r'\d+', 'a1b22c3')` → `['a', 'b', 'c', '']`