Python 正则表达式用于文本模式匹配。本文涵盖字符类、量词、分组、断言及标志位等核心语法，详解 re 模块的 compile、search、match、findall、sub 及 split 方法。通过实际代码示例展示捕获组、反向引用及多行匹配技巧，帮助开发者高效处理字符串解析任务。
以下字符在正则中具有特殊含义，如需匹配字面值需进行转义：^, $, , , , , , , , , , ,
.?+*{}|()[\[] 中的一个或多个字符被称为字符类。若未指定量词，默认只匹配其中一个。[a-zA-Z0-9] 表示 a 到 z、A 到 Z、0 到 9 之间的任意字符。^ 表示否定，如 [^0-9] 表示匹配任意非数字字符。^, -, ], 外，其他特殊字符无特殊意义。^ 放首位表否定，- 放中间表范围，[ 放首位表本身。.：匹配除换行符外的任何字符（re.DOTALL 标志下包含换行）。\d：匹配 Unicode 数字（re.ASCII 下为 0-9）。\D：匹配 Unicode 非数字。\s：匹配 Unicode 空白字符（re.ASCII 下为空格、制表符等）。\S：匹配 Unicode 非空白。\w：匹配 Unicode 单词字符（re.ASCII 下为 [a-zA-Z0-9_]）。\W：匹配 Unicode 非单词字符。?：匹配前面的字符 0 次或 1 次。*：匹配前面的字符 0 次或多次。+：匹配前面的字符 1 次或多次。{m}：匹配前面表达式 m 次。{m,}：匹配前面表达式至少 m 次。{,n}：匹配前面表达式最多 n 次。{m,n}：匹配前面表达式至少 m 次，最多 n 次。注意：以上量词默认为贪婪模式。改为非贪婪模式需在量词后加 ?，如 *?, +?, {m,n}?。
?: 可关闭捕获功能，仅用于分组。|。?: 的小括号分配一个组号（从 1 开始）。通过 \i 引用前文捕获内容。(?P<name>...) 命名组，通过 (?P=name) 引用。例如 (?P<word>\w+) \s+ (?P=word) 匹配重复单词。注意：反向引用不能在字符类 [] 中使用。
断言不消耗文本，仅对位置施加约束。
\b：单词边界。\B：非单词边界。\A：字符串起始处。^：起始处（MULTILINE 模式下每行开头）。\Z：字符串结尾处。$：结尾处（MULTILINE 模式下每行结尾）。(?=e)：正前瞻（后面紧跟 e）。(?!e)：负前瞻（后面不跟 e）。(?<=e)：正回顾（前面是 e）。(?<!e)：负回顾（前面不是 e）。示例：查找 hello 但后面必须是 world：
import re
pattern = r"hello\s+(?=world)"
text = "hello world"
print(re.search(pattern, text)) # 匹配成功
(?(id)yes_exp|no_exp)：若 id 对应的子表达式匹配成功则匹配 yes_exp，否则匹配 no_exp。
re.compile(r"...", re.IGNORECASE | re.MULTILINE)。(?ms)#[da-z]{6}。re.A / re.ASCII：使 \d, \s, \w 等仅匹配 ASCII。re.I / re.IGNORECASE：忽略大小写。re.M / re.MULTILINE：多行匹配，^ 和 $ 匹配每行首尾。re.S / re.DOTALL：. 匹配包括换行符在内的所有字符。re.X / re.VERBOSE：允许跨行注释和空白，需用 \s 表示空格。re.compile() 生成对象后可复用，适合复杂或多次使用的场景。re.match(), re.search() 等，适合单次使用。返回列表。若无分组，含所有匹配项；若有分组，每项为元组（仅含分组内容）。
import re
rx = re.compile(r"(\d+)")
s = "abc123def456"
result = rx.findall(s)
print(result) # ['123', '456']
返回可迭代对象，每次迭代返回 Match 对象。可调用 group() 查看内容。
返回第一个匹配对象，未匹配返回 None。只匹配一次。
match = re.search(r"\d+", "abc123")
if match:
print(match.group()) # 123
仅在字符串起始处匹配，否则返回 None。
替换匹配内容。x 可为字符串或函数。支持 \g<name> 引用捕获组。
res = re.sub(r"\d+", "X", "price: 100")
print(res) # price: X
按正则分割字符串。若存在分组，分组内容也会插入返回列表中。
rx = re.compile(r"(\d)")
s = "ab12dk3"
result = rx.split(s)
print(result) # ['ab', '1', '2', 'dk', '3']
group(g): 获取第 g 组内容，默认 0 为整体。groupdict(): 返回命名组字典。groups(): 返回所有捕获组的元组。start(g), end(g): 获取匹配起止位置。span(): 返回 (start, end) 元组。string: 原始匹配字符串。email_pattern = r"^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$"
test_email = "[email protected]"
if re.match(email_pattern, test_email):
print("Valid Email")
text = "Contact me at 13800138000 or 13900139000"
pattern = r"1[3-9]\d{9}"
phones = re.findall(pattern, text)
print(phones) # ['13800138000', '13900139000']
search/match 返回值是否为 None 实现。search/match，多次遍历用 finditer。sub，支持函数处理逻辑。re.VERBOSE 编写可读性强的复杂正则。
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