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正則表達式（Regular Expression，簡稱 Regex）是一種富強的文本處理東西，它容許我們經由過程定義特定的形式來婚配、查找、調換或驗證文本數據。在數據處理、文本分析、形式辨認等多個範疇，正則表達式都發揮著至關重要的感化。本文將深刻探究正則表達式的基本知識、實戰技能，並經由過程具體的案例剖析，幫助妳輕鬆控制這一神奇利器。
正則表達式基本
1. 正則表達式的構成
正則表達式由字元跟標記構成，重要包含以下多少類：
- 元字元：存在特別意思的標記，如
.、^、$、*、+、?、{}、[]、()等。 - 字符集：用於婚配一類字元，如
[a-z]、[0-9]等。 - 量詞：用於指定婚配的次數，如
*（零次或多次）、+（一次或多次）、?（零次或一次）等。 - 分組：用於將正則表達式中的部分外容視為一個團體，如
()。
2. 常用正則表達式元字元
.：婚配除換行符以外的咨意字元。^：婚配輸入字元串的開端地位。$：婚配輸入字元串的結束地位。*：婚配前一個字元零次或多次。+：婚配前一個字元一次或多次。?：婚配前一個字元零次或一次。{}：指定婚配的次數，如{3}表示婚配前一個字元3次。
實戰案例剖析
1. 數據清洗
假設我們須要從以下文本中提取出電子郵件地點：
這是一段示例文本，包含多個電子郵件地點：example1@example.com、example2@example.com、example3@example.com。
我們可能利用正則表達式 r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b' 來婚配電子郵件地點。
import re
text = "這是一段示例文本，包含多個電子郵件地點：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)
輸出成果：
['example1@example.com', 'example2@example.com', 'example3@example.com']
2. 數據提取
假設我們須要從以下文本中提取出全部手機號碼：
聯繫人信息如下：張三，手機：13800138000；李四，手機：13900139000。
我們可能利用正則表達式 r'\b1[3-9]\d{9}\b' 來婚配手機號碼。
import re
text = "聯繫人信息如下：張三，手機：13800138000；李四，手機：13900139000。"
phone_numbers = re.findall(r'\b1[3-9]\d{9}\b', text)
print(phone_numbers)
輸出成果：
['13800138000', '13900139000']
3. 文本調換
假設我們須要將以下文本中的全部數字調換為星號：
這是一個示例文本，包含數字：1234567890。
我們可能利用正則表達式 r'\d' 來婚配數字，並利用 re.sub() 函數停止調換。
import re
text = "這是一個示例文本，包含數字：1234567890。"
replaced_text = re.sub(r'\d', '*', text)
print(replaced_text)
輸出成果：
這是一個示例文本，包含星號：**********。
經由過程以上實戰案例，我們可能看到正則表達式在文本處理中的富強功能。控制正則表達式，將使妳在數據處理、文本分析等範疇錦上添花。