Python 正则表达式涵盖基础元字符、量化符及常用模块参数。详细解析 re.compile、search、match、findall 等核心函数的用法与区别，并提供结合 Pandas 进行数据清洗的实际代码示例。同时推荐了正则表达式可视化工具辅助学习。
工作学习中常用的正则表达式总结。正则表达式是一种特殊的字符序列，能帮助检查字符串是否与某种模式相匹配。
关于正则表达式的基础语法和字符释义讲解。不懂的时候翻阅一下即可，无需死记硬背。
元字符有 . \ [ ] ( ) ^ $ | \\ ? * + { } 共 11 种。
量化符也叫重复修饰符，将紧挨着量化符前面的那个字符，匹配 0 次、1 次或者多次。
在 *?, +?, ?? 中，*, + 和 ? 修饰符都是贪婪的，在字符串进行尽可能多的匹配。在修饰符之后添加 ? 将使样式以非贪婪方式或者最小方式进行匹配；尽量少的字符将会被匹配。
re.A：只匹配 ASCII 字符re.I：忽略大小写re.L：语言依赖re.M：多行模式re.X：冗长模式re.S：点 dot 匹配全部字符re.U：Unicode 匹配[] 字符集合
字符可以单独列出，比如 [amk] 匹配 'a'、'm' 或者 'k'。
将正则表达式的样式编译为一个正则表达式对象（正则对象），通过这个对象的方法 match、search() 等做匹配。这个表达式的行为可以通过指定标记的值来改变。值可以是任意变量，可以通过位的 OR 操作（| 操作符）来结合。
prog = re.compile(pattern)
如果需要多次使用这个正则表达式的话，使用 re.compile() 并保存这个正则对象以便复用，可以让程序更加高效。通过 re.compile() 编译后的样式和模块级的函数会被缓存，所以少数的正则表达式使用无需考虑编译的问题。
扫描整个字符串找到匹配样式的第一个位置，并返回一个相应的匹配对象。如果没有匹配，就返回一个 None。这和找到一个零长度匹配是不同的。
# \w 用来匹配单个字符，包括 a-z A-Z 0-9 _
如果 string 开始的 0 或多个字符匹配到了正则表达式样式，就返回一个相应的匹配对象。如果没有匹配，就返回 None；注意它跟零长度匹配是不同的。即便是 MULTILINE 多行模式，re.match() 也只匹配字符串的开始位置，而不匹配每行开始。如果你想定位 string 的任何位置，使用 search() 来替代。
# \w 用来匹配单个字符，包括 a-z A-Z 0-9 _
如果整个 string 匹配到正则表达式样式，就返回一个相应的匹配对象。否则就返回一个 None；注意这跟零长度匹配是不同的。
用 pattern 分开 string。如果在 pattern 中捕获到括号，那么所有的组里的文字也会包含在列表里。如果 maxsplit 非零，最多进行 maxsplit 次分隔，剩下的字符全部返回到列表的最后一个元素。
# 按照';'或者'，'对字符串进行分割
如果分隔符里有捕获组合，并且匹配到字符串的开始，那么结果将会以一个空字符串开始。对于结尾也是一样：
>>> re.split(r'(\W+)', '...words, words...')
返回 pattern 在 string 中的所有非重叠匹配，以字符串列表或字符串元组列表的形式。对 string 的扫描从左至右，匹配结果按照找到的顺序返回。空匹配也包括在结果中。返回结果取决于模式中捕获组的数量。
# 匹配包含所有带有 o 的单词
在 string 里所有的非重复匹配，返回为一个迭代器 iterator 保存了匹配对象。string 从左到右扫描，匹配按顺序排列。空匹配也包含在结果里。
返回通过使用 repl 替换在 string 最左边非重叠出现的 pattern 而获得的字符串。如果样式没有找到，则不加改变地返回 string。
repl 可以是字符串或函数；如为字符串，则其中任何反斜杠转义序列都会被处理。如果 repl 是一个函数，那它会对每个非重复的 pattern 的情况调用。这个函数只能有一个匹配对象参数，并返回一个替换后的字符串。
可选参数 count 是要替换的最大次数；count 必须是非负整数。如果省略这个参数或设为 0，所有的匹配都会被替换。
def dashrepl(matchobj):
...
转义 pattern 中的特殊字符。如果你想对任意可能包含正则表达式元字符的文本字符串进行匹配，它就是有用的。
>>> print(re.escape('https://www.python.org'))
工作中我们常常使用 pandas 读取和操作数据，那么如何结合正则表达式去处理数据呢？
# 取出 #后的内容，并去除井号
结合 re.sub 函数可以做数据清洗，替换掉文本中不要的字符。
df['sentence'] = df['sentence'].astype('str').apply(lambda x: re.sub('[0-9+,，.。…、''^_?:：''""（）();;【】!！*？]+', '', x))
推荐几个可视化的正则表达式学习工具。
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