?每當你遇到文本處理問題時，正則表達式（regex）總是你的好朋友。

?然而，要記住所有復雜的規(guī)則是很難的甚至是不可能的。甚至僅僅閱讀語法也是令人不知所措的。

因此，學習正則表達式的優(yōu)秀方法是通過學習實際示例。

本文將總結(jié)日常編程場景中常用的九個正則表達式技巧。閱讀完后，正則表達式對你來說就像喝杯茶一樣簡單。

1.驗證電子郵件地址 

檢查電子郵件地址的有效性是正則表達式的經(jīng)典用例。

下面是一個示例程序：

import re
def val_email(email):
    pattern = r"^[a-zA-Z0-9]+@[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z]{2,}$"
    if re.match(pattern, email):
        print("合法的郵件地址:)")
    else:
        print("無效的郵件地址!!")

val_email(email="elon@example.com")
# 合法的郵件地址:)
val_email(email="elonexample.com")
# 無效的郵件地址!!
val_email(email="elon@example.c")
# 無效的郵件地址!!

在這個例子中，我們使用 Python 中的 re 模塊來編譯一個匹配有效電子郵件格式的正則表達式模式。然后，我們使用它的 match() 函數(shù)來檢查 email 變量是否與模式匹配。

在模式中，有幾個關鍵點：

• 我們使用 [] 表示一個范圍。例如，[a-zA-Z0-9] 可以匹配 0 到 9 之間的數(shù)字、A 到 Z 之間的字母或 a 到 z 之間的字母。
• ^ 表示行的開頭。在我們的例子中，我們使用它來確保文本必須以 [a-zA-Z0-9] 開始。
• $ 表示行的結(jié)尾。
• \ 用于轉(zhuǎn)義特殊字符（允許我們匹配像 ‘.’ 這樣的字符）。
• {n,m} 語法是用來匹配 n-m 個先前的正則表達式。我們使用了 {2,}，這意味著前面的部分 [a-zA-Z] 應該至少重復 2 次。這就是為什么 “elon@example.c” 被識別為無效的電子郵件地址。
• ■表示匹配前面的正則表達式至少 1 次。例如，ab+ 將匹配 a 后面的任何非零數(shù)量的 b。

這個經(jīng)典的例子演示了在 Python 中使用正則表達式的一些基本語法。

實際上，Python 的 re 模塊是一個隱藏的寶藏，我們可以從中使用許多更多的技巧。

2.從字符串中提取數(shù)字 

要從長文本中找到一些特殊字符，最直接的想法是使用 for 循環(huán)遍歷所有字符并找到所需的內(nèi)容。

但是，沒有必要使用任何循環(huán)。正則表達式就是為了作為過濾器而生的。

import re

def extract_numbers(text):
    pattern = r"\d+"
    return re.findall(pattern, text)

print(extract_numbers("Linux迷的文章閱讀量超過100000000。"))
# ['100000000']

如上所示，re.findall() 函數(shù)接收一個正則表達式和一個文本，可以方便地幫助我們找到所有我們需要的字符。

其中 \d 用于在正則表達式中匹配數(shù)字。

接下來我們看一個具體例子，演示 \d 的用途。

3.驗證電話號碼 

下面的例子利用了 \d 的用法來驗證有效的電話號碼：

import re

def is_valid_phone_number(phone_number):
    pattern = r"^\d{3}-\d{3}-\d{4}$"
    return bool(re.match(pattern, phone_number))

print(is_valid_phone_number("123-456-7890"))  # True
print(is_valid_phone_number("1234567890"))  # False

除了 \d 外，我們還使用了 ^、$ 和 {n} 語法來確保字符串是一個有效的電話號碼。

4.將文本分割成單詞 

將長文本分割成單獨的單詞是日常編程中的另一個常見需求。借助 re 模塊的 split() 函數(shù)，我們可以輕松完成此任務：

>>> re.split(r'\s+', 'a b   c')
# ['a', 'b', 'c']

>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c  d')
# ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c  d')
['a', 'b', 'c', 'd']

如上述代碼所示，我們使用 \s 來在正則表達式中匹配一個空格。

5.使用正則表達式查找和替換文本 

在使用正則表達式從文本中找到特定字符后，我們可能需要用新的字符串來替換它們。

re 模塊的 sub() 函數(shù)可以使這個過程變得非常順暢：

import re

text = "linuxmi is an full-stack software engineer."
pattern = r"[a-e]"
replacement = "*"

new_text = re.sub(pattern, replacement, text)
print(new_text)  
#linuxmi is *n full-st**k softw*r* *ngin**r.

如上所示，我們只需要將三個參數(shù)傳遞給sub()函數(shù)：模式、替換字符串和原始文本。它將在執(zhí)行后返回新文本。

6.在Python中預編譯正則表達式

在Python中使用正則表達式匹配字符串時，有兩個步驟：

編譯正則表達式。 使用編譯后的正則表達式匹配字符串。 因此，如果一個正則表達式被重復使用，每次編譯都會浪費時間。

為了避免這種情況，Python允許我們預先編譯一個正則表達式，然后重復使用編譯后的對象進行后續(xù)匹配。這可以顯著提高性能和效率。

import re
re_numbers = re.compile(r'^\d+$')
print(re_numbers.match('123'))
# <re.Match object; span=(0, 3), match='123'>
print(re_numbers.match('linuxmi'))
# None

上面的例子展示了如何使用re模塊中的compile()函數(shù)預編譯正則表達式并稍后使用它。只要字符串無法匹配正則表達式，match()函數(shù)就會返回None。

7.提取和操作文本的子內(nèi)容

group()方法是Python re模塊中的一個函數(shù)，它返回一個或多個匹配的正則表達式匹配對象的子組。它非常方便，用于提取文本的不同部分。

例如，以下代碼展示了如何從“HH:MM”格式的時間字符串中提取兩個部分：

import re

time='21:37'

matched = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9])$', time)

print(matched.groups())
# ('21', '37')
print(matched.group())
# '21:37' 
print(matched.group(0)) 
# '21:37'
print(matched.group(1))
# '21'
print(matched.group(2))
# '37'

如上所示，group(0) 返回原始字符串。然后，group(1) 和 group(2) 分別返回匹配字符串的第一部分和第二部分。

8.用于提取子內(nèi)容的命名分組

如果子組數(shù)量變得很多，由于太多的神奇數(shù)字，程序?qū)⒑茈y閱讀。

因此，Python 提供了用于子內(nèi)容提取的命名組技巧：我們可以使用命名組捕獲匹配字符串的特定部分，而不是使用編號的捕獲組。這可以使我們的代碼更易于閱讀和維護。

以下是一個例子：

import re

text = "linuxmi, age 27"
pattern = r"(?P<name>\w+),\sage\s(?P<age>\d+)"

match = re.search(pattern, text)

print(match.group("name"))  
# linuxmi
print(match.group("age"))   
# 27

如上所示，命名分組的關鍵語法是 ?P<xxx>。它定義了對應組的名稱，我們可以使用 group() 函數(shù)根據(jù)名稱提取內(nèi)容。

9.使用VERBOSE標志使正則表達式易讀

在一些復雜的情況下，正則表達式可能會變得越來越復雜和難以讀取。我們肯定需要一種方法來使其更整潔和干凈。

這就是re.VERBOSE技巧。

import re

text = "linuxmi, linuxmi@linuxmi.com, 666-666-6666"
pattern = r"""
    (?P<name>\w+),\s
    (?P<email>\w+@\w+\.\w+),\s
    (?P<phone>\d{3}-\d{3}-\d{4})
"""

match = re.search(pattern, text, re.VERBOSE)
if match:
    print(match.group("name"))
    print(match.group("email"))
    print(match.group("phone"))
# linuxmi
# linuxmi@linuxmi.com
# 666-666-6666

如上所示，我們可以將復雜的正則表達式分成多行，以提高可讀性。只要在re.search()函數(shù)中加入re.VERBOSE標志，它就可以像平常一樣被正確識別。