【揭秘正则表达式】轻松掌握文本处理的神奇利器，实战案例解析！

正则表达式（Regular Expression，简称 Regex）是一种富强的文本处理东西，它容许我们经由过程定义特定的形式来婚配、查找、调换或验证文本数据。在数据处理、文本分析、形式辨认等多个范畴，正则表达式都发挥着至关重要的感化。本文将深刻探究正则表达式的基本知识、实战技能，并经由过程具体的案例剖析，帮助你轻松控制这一神奇利器。

正则表达式基本

1. 正则表达式的构成

正则表达式由字符跟标记构成，重要包含以下多少类：

• 元字符：存在特别意思的标记，如 .、^、$、*、+、?、{}、[]、() 等。
• 字符集：用于婚配一类字符，如 [a-z]、[0-9] 等。
• 量词：用于指定婚配的次数，如 *（零次或多次）、+（一次或多次）、?（零次或一次）等。
• 分组：用于将正则表达式中的部分外容视为一个团体，如 ()。

2. 常用正则表达式元字符

• .：婚配除换行符以外的恣意字符。
• ^：婚配输入字符串的开端地位。
• $：婚配输入字符串的结束地位。
• *：婚配前一个字符零次或多次。
• +：婚配前一个字符一次或多次。
• ?：婚配前一个字符零次或一次。
• {}：指定婚配的次数，如 {3} 表示婚配前一个字符3次。

实战案例剖析

1. 数据清洗

假设我们须要从以下文本中提取出电子邮件地点：

这是一段示例文本，包含多个电子邮件地点：example1@example.com、example2@example.com、example3@example.com。

我们可能利用正则表达式 r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b' 来婚配电子邮件地点。

import re

text = "这是一段示例文本，包含多个电子邮件地点：example1@example.com、example2@example.com、example3@example.com。"
emails = re.findall(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', text)
print(emails)

输出成果：

['example1@example.com', 'example2@example.com', 'example3@example.com']

2. 数据提取

假设我们须要从以下文本中提取出全部手机号码：

接洽人信息如下：张三，手机：13800138000；李四，手机：13900139000。

我们可能利用正则表达式 r'\b1[3-9]\d{9}\b' 来婚配手机号码。

import re

text = "接洽人信息如下：张三，手机：13800138000；李四，手机：13900139000。"
phone_numbers = re.findall(r'\b1[3-9]\d{9}\b', text)
print(phone_numbers)

输出成果：

['13800138000', '13900139000']

3. 文本调换

假设我们须要将以下文本中的全部数字调换为星号：

这是一个示例文本，包含数字：1234567890。

我们可能利用正则表达式 r'\d' 来婚配数字，并利用 re.sub() 函数停止调换。

import re

text = "这是一个示例文本，包含数字：1234567890。"
replaced_text = re.sub(r'\d', '*', text)
print(replaced_text)

输出成果：

这是一个示例文本，包含星号：**********。

经由过程以上实战案例，我们可能看到正则表达式在文本处理中的富强功能。控制正则表达式，将使你在数据处理、文本分析等范畴锦上添花。