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【日常学习】10-15 学习re

news 2025/10/16 9:01:31

一、认识正则表达式

正则表达式（Regular Expression，简称 “正则”）是一种用于描述字符模式的工具，本质是 “用一套规则定义你想匹配的字符串格式”。

掌握正则的核心是理解 “如何用特殊符号组合出你需要的模式”

一、正则的核心作用与学习前提

核心作用：从文本中快速匹配、查找、替换符合特定格式的字符串
学习前提：正则的 “规则” 由 “普通字符” 和 “元字符”（有特殊含义的符号）组成，学习的关键是理解每个元字符的作用，再通过组合解决复杂问题。

二、基础：从 “匹配固定文本” 开始

最简单的正则是直接写你要匹配的文本（普通字符），正则会精确匹配这段文本。

例 1：匹配固定字符串

正则：hello
作用：在目标文本中找 “hello” 这个连续字符串。

转义字符：匹配 “有特殊含义的普通字符”

如果要匹配的文本中包含元字符（如. * + ? ^ $ ( ) [ ] { } | \），需要用\（转义符）让它们失去特殊含义，变成普通字符。

例 2：匹配包含特殊字符的文本

需求：匹配 “a.b”（中间是点）。
错误正则：a.b（.是元字符，会匹配任意字符，比如 “a1b”“a@b” 都会被匹配）。
正确正则：a\.b（\转义后，.仅匹配字面意义的点）。

三、元字符：赋予正则 “描述模式” 的能力

1. 匹配 “任意字符”：`.`（点）

作用：匹配除换行符（\n）之外的任意一个字符（字母、数字、符号、空格等）。
例：
正则：a.b
匹配：“a1b”“a@b”“a b”（a 和 b 之间是任意字符），不匹配 “ab”（中间没有字符）、“a\nb”（中间是换行）。

2. 匹配 “字符出现次数”：量词（`*` `+` `?` `{n}` `{n,}` `{n,m}`）

量词用于描述 “它前面的字符 / 子模式” 出现的次数，是正则简化规则的核心。

量词	作用	例（正则：`a{量词}b`）	匹配结果
`*`	前面的元素出现0 次或多次（可以没有，也可以很多）	`a*b`	匹配 “b”（a 出现 0 次）、“ab”（1 次）、“aaab”（3 次）
`+`	前面的元素出现1 次或多次（至少 1 次）	`a+b`	匹配 “ab”（1 次）、“aaab”（3 次），不匹配 “b”（0 次）
`?`	前面的元素出现0 次或 1 次（最多 1 次）	`a?b`	匹配 “b”（0 次）、“ab”（1 次），不匹配 “aab”（2 次）
`{n}`	前面的元素恰好出现 n 次	`a{2}b`	只匹配 “aab”（a 恰好 2 次）
`{n,}`	前面的元素出现至少 n 次	`a{2,}b`	匹配 “aab”（2 次）、“aaab”（3 次），不匹配 “ab”（1 次）
`{n,m}`	前面的元素出现n 到 m 次（包含 n 和 m）	`a{1,3}b`	匹配 “ab”（1 次）、“aab”（2 次）、“aaab”（3 次），不匹配 “aaaaab”（5 次）

3. 匹配 “特定范围的字符”：字符集（`[ ]`）

用[]包裹的字符表示 “匹配其中任意一个字符”，支持范围简写（如[0-9]表示 0 到 9 的数字）。

字符集	作用	等价写法
`[abc]`	匹配 a、b、c 中的任意一个	无
`[0-9]`	匹配任意一个数字	`\d`（元字符简写）
`[a-z]`	匹配任意一个小写字母	无
`[A-Z]`	匹配任意一个大写字母	无
`[a-zA-Z0-9_]`	匹配字母、数字、下划线（单词字符）	`\w`（元字符简写）
`[^abc]`	匹配除了 a、b、c 之外的任意字符（`^`在`[]`内表示 “非”）	无
`[0-9a-fA-F]`	匹配十六进制字符（0-9、a-f、A-F）	无

4. 元字符简写：常用字符集的快捷方式

为了简化正则，常用字符集有固定简写（都是反斜杠开头）：

简写	作用	对应字符集
`\d`	匹配任意数字	`[0-9]`
`\D`	匹配任意非数字	`[^0-9]`
`\w`	匹配单词字符（字母、数字、下划线）	`[a-zA-Z0-9_]`
`\W`	匹配非单词字符	`[^a-zA-Z0-9_]`
`\s`	匹配空白字符（空格、制表符`\t`、换行符`\n`等）	`[ \t\n\r\f\v]`
`\S`	匹配非空白字符	`[^ \t\n\r\f\v]`

5. 匹配 “位置”：边界符（`^` `$` `\b` `\B`）

边界符不匹配具体字符，只匹配 “位置”（比如字符串开头、结尾、单词边界），是精准匹配的关键。

边界符	作用	例
`^`	匹配字符串的开头（注意：在`[]`内是 “非” 的意思，在外是 “开头”）	正则`^hello`：只匹配 “hello world”（hello 在开头），不匹配 “world hello”（hello 在中间）
`$`	匹配字符串的结尾	正则`world$`：只匹配 “hello world”（world 在结尾），不匹配 “world hello”（world 在开头）
`\b`	匹配单词边界（单词字符`\w`和非单词字符`\W`之间的位置）	正则`\bcat\b`：匹配 “cat”“a cat”（cat 是独立单词），不匹配 “category”（cat 是单词的一部分）
`\B`	匹配非单词边界（与`\b`相反）	正则`\Bcat\B`：匹配 “category”（cat 在单词中间），不匹配 “cat”“a cat”

6. 匹配 “多个模式中的一个”：选择符（`|`）

| 表示 “或”，用于匹配多个模式中的任意一个，类似编程语言中的or。

例：
正则：cat|dog
作用：匹配 “cat” 或 “dog” 中的任意一个。
匹配结果：能匹配 “I have a cat” 中的 “cat”、“I have a dog” 中的 “dog”，不匹配 “bird”。
注意：| 的优先级很低，如需限定范围，需用()包裹（见 “分组”）。
例：正则I like (cat|dog) 匹配 “I like cat” 或 “I like dog”，而I like cat|dog 会匹配 “I like cat” 或 “dog”（范围错误）。

四、进阶：分组、引用与断言

掌握基础后，通过 “分组”“引用”“断言” 可以处理更复杂的场景（如提取子内容、条件匹配等）。

1. 分组（`()`）：将多个字符视为一个整体

() 用于将多个字符 / 元字符组合成一个 “子模式”，让量词、选择符等作用于整个组，而不是单个字符。

例 1：让量词作用于组
需求：匹配 “abab”“ababab”（“ab” 重复 2 次或 3 次）。
正则：(ab){2,3}
解析：(ab) 是一个组，{2,3} 表示这个组重复 2-3 次，匹配 “abab”（2 次）、“ababab”（3 次）。
例 2：让选择符作用于组
需求：匹配 “2023-10-05” 或 “2023/10/05”（日期，分隔符是 - 或 /）。
正则：\d{4}(-|/)\d{2}\1\d{2}
解析：(-|/) 是组 1（匹配 - 或 /），\1 引用组 1 的结果（保证分隔符一致，比如前面是 -，后面也必须是 -）。

2. 引用：复用分组匹配的内容

分组匹配的内容会被 “捕获”，可以通过\n（正则中）或group(n)（代码中）引用，n是分组编号（从 1 开始）。

例：验证 HTML 标签是否闭合（如<div>...</div>）
正则：<(\w+)>.*?</\1>
解析：
- (\w+) 是组 1（匹配标签名，如 div、p）；
- .*? 匹配标签内的内容（非贪婪模式）；
- </\1> 引用组 1 的结果（确保闭合标签与开头标签名一致，如</div>）。
  匹配结果：能匹配<div>test</div>，不匹配<div>test</p>（标签名不一致）。

3. 断言（零宽断言）：“条件判断” 式匹配

断言用于 “判断某个位置的前后是否符合特定条件”，但不匹配实际字符（零宽），类似 “先看条件，再决定是否匹配”。

常用断言：

断言	作用	例
`(?=pattern)`	正向先行断言：匹配 “后面符合 pattern” 的位置	正则`\d+(?=元)`：匹配 “100 元” 中的 “100”（后面是 “元”），不匹配 “100 美元”
`(?!pattern)`	负向先行断言：匹配 “后面不符合 pattern” 的位置	正则`\d+(?!元)`：匹配 “100 美元” 中的 “100”（后面不是 “元”），不匹配 “100 元”
`(?<=pattern)`	正向后行断言：匹配 “前面符合 pattern” 的位置	正则`(?<=￥)\d+`：匹配 “￥100” 中的 “100”（前面是 “￥”），不匹配 “$100”
`(?<!pattern)`	负向后行断言：匹配 “前面不符合 pattern” 的位置	正则`(?<!￥)\d+`：匹配 “$100” 中的 “100”（前面不是 “￥”），不匹配 “￥100”

五、贪婪模式与非贪婪模式：控制匹配范围

量词默认是 “贪婪模式”—— 尽可能匹配更多字符；在量词后加?会变成 “非贪婪模式”—— 尽可能匹配更少字符，这是解决 “匹配过量” 的关键。

例：从<div>test</div><p>abc</p>中提取第一个标签
- 贪婪模式正则：<.*>（.* 尽可能多匹配）
  匹配结果：<div>test</div><p>abc</p>（整个字符串，过量）。
- 非贪婪模式正则：<.*?>（.*? 尽可能少匹配）
  匹配结果：<div>

六、模式修饰符：调整正则的匹配规则

修饰符（flags）用于全局调整正则的行为（如是否忽略大小写、是否多行匹配等），常用修饰符：

修饰符	作用	Python 中使用方式
`re.I`（`IGNORECASE`）	忽略大小写匹配	`re.search(r'hello', text, re.I)` 会匹配 “Hello”“HELLO” 等
`re.M`（`MULTILINE`）	多行模式：让`^`匹配每行开头，`$`匹配每行结尾	文本有换行时，`^hello` 会匹配每行开头的 “hello”
`re.S`（`DOTALL`）	让`.`匹配换行符（默认不匹配）	`re.search(r'a.b', 'a\nb', re.S)` 会匹配 “a\nb”（中间是换行）

七、写正则的步骤：从需求到规则

明确需求：你要匹配什么？排除什么？（比如 “匹配 11 位手机号，必须以 13/15/17/18 开头”）。
拆解规则：把需求拆成最小的字符 / 位置规则（比如手机号：第一位是 1，第二位是 3/5/7/8，后面 9 位是任意数字）。
用元字符翻译规则：
- 第一位 1 → 1；
- 第二位 3/5/7/8 → [3578]；
- 后面 9 位数字 → \d{9}；
- 组合：^1[3578]\d{9}$（^和$确保是完整的 11 位，不包含其他字符）。
测试与调整：用实际文本测试，比如 “13812345678”（匹配）、“12345678901”（不匹配，第二位不是 3/5/7/8）、“1381234567”（不匹配，长度不够），根据结果调整正则。

八、常用正则示例（结合实际场景）

匹配手机号：^1[3-9]\d{9}$（11 位，第一位 1，第二位 3-9，后 9 位数字）。
匹配邮箱：^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$（用户名 @域名。后缀）。
匹配 HTML 中的 value 属性：\bvalue\s*=\s*"([^"]+)"（提取双引号内的属性值，([^"]+) 是组 1，用于提取内容）。
匹配日期（yyyy-mm-dd）：^\d{4}-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[12]\d|3[01])$（月份 1-12，日期 1-31）。

二、re的方法 - search

re.search('value=\"\\S+?\"', form_data_html)

re.search(pattern, string) 是 Python re 模块的核心函数之一，作用是：
在 string（这里是 form_data_html，通常是 HTML 文本）中，全局搜索第一个能匹配 pattern（这里是正则表达式）的子串。

它和 re.match 的区别：re.match 只从字符串开头匹配，而 re.search 会检查字符串所有位置，只要找到第一个匹配就返回结果（没找到返回 None）。
这里的核心目标：在 HTML 文本中，找到包含 value="非空内容" 的片段（比如 value="username"、value="123456"）。

首先要处理一个关键问题：转义字符。
Python 字符串中，\ 是 “转义符”—— 比如 \" 表示 “匹配一个双引号 "”（因为双引号在字符串中是边界符号，直接写 " 会被认为是字符串结束）；\\ 表示 “匹配一个反斜杠 \”（因为 \ 本身需要转义）。

所以，'value=\"\\S+?\"' 这个 Python 字符串，在正则引擎中实际表示的正则是：
value="\S+?"

接下来，我们逐部分拆解这个 “实际正则”（value="\S+?"）：

1. 第一部分：`value="` —— 固定前缀（字面匹配）

含义：精确匹配 value=" 这 6 个字符，一个都不能错。
作用：锁定 “HTML 中 value 属性的赋值开头”。因为我们要找的是 <input value="xxx"> 这类标签中的 value 属性，所以必须以 value=" 为起点，避免匹配到其他无关内容（valuexxx="xxx"）。
例子：能匹配 value="abc"、value="123" 的开头，但不能匹配 Value="abc"（大小写敏感，V 不等于 v）、value = "abc"（多了空格）。

2. 第二部分：`\S+?` —— 核心匹配（非空非空白内容）

这是整个正则的 “灵魂”，负责匹配 value=" 和 " 之间的 “非空内容”，拆解为 \S、+、? 三个小部分：

符号	通俗含义	作用	例子
`\S`	非空白字符	匹配 “不是空格、换行符、制表符” 的任意一个字符（比如字母、数字、符号 `!@#` 等）	能匹配 `a`、`5`、`!`；不能匹配空格、换行 `\n`
`+`	一个或多个	表示 “前面的 `\S` 至少出现 1 次”，确保 `value` 的值不是空的	能匹配 `a`（1 次）、`abc`（3 次）；不能匹配空值（0 次）
`?`	非贪婪模式	表示 “尽可能少地匹配”，避免把后面的 `"` 或其他内容也包含进来（关键！）	比如遇到 `value="a" b="c"`，只匹配 `a`（而不是 `a" b="c`）

通俗理解：\S+? 就是 “至少 1 个非空白字符，且见好就收”，确保只匹配 value 引号内的核心内容，不 “贪多”。

3. 第三部分：`"` —— 固定后缀（字面匹配）

含义：精确匹配一个双引号 "。
作用：锁定 “HTML 中 value 属性的赋值结尾”，确保匹配到完整的 value="内容" 结构，而不是半截内容（比如只匹配 value="abc 而漏掉末尾的 "）。
例子：配合前面的部分，能完整匹配 value="abc"、value="123"，但不能匹配 value="abc（缺少末尾 "）。

正则其实会匹配`data-value`中的`value`片段！

比如文本是 <input data-value="789">，其中包含连续的字符片段 value="789"（从data-value的v开始，到"结束）。
用原正则 re.search('value=\"\\S+?\"', 'data-value="789"') 测试，结果是 能匹配到，匹配的片段就是 value="789"—— 这说明正则确实 “从value直接看起了”，它不管前面的data-，只要value="..."的字符模式连续出现，就会匹配。

从第一个字符 d 开始：检查 d 是否等于模式的第一个字符 v？不等，跳过；
从第二个字符 a 开始：a vs v？不等，跳过；
从第三个字符 t 开始：t vs v？不等，跳过；
从第四个字符 a 开始：a vs v？不等，跳过；
从第五个字符 - 开始：- vs v？不等，跳过；
从第六个字符 v 开始：v vs v？相等！继续检查下一个字符；
第七个字符 a vs 模式的 a？相等；
第八个字符 l vs 模式的 l？相等；
第九个字符 u vs 模式的 u？相等；
第十个字符 e vs 模式的 e？相等；
第十一个字符 = vs 模式的 =？相等；
接下来的 "789" 也符合模式的 "\S+?"，所以最终匹配成功，得到片段 value="789"。

简单说：正则不会 “主动找value”，但会 “逐个位置试”，试到value的位置时，发现模式匹配，就会返回结果 —— 这就是它 “从data-value的value开始匹配” 的原因。

如何约束正则：只匹配独立的`value`属性，不匹配`data-value`中的片段？

核心是给value加 “边界约束”，确保value前面不是 “字母、数字、下划线”（这些是构成属性名的字符），常用两种方式：

1. 用`\b`（单词边界）：确保`value`是独立的 “单词”

\b在正则中表示 “单词边界”—— 即value前面的字符，不能是 “字母、数字、下划线”（这些是构成 HTML 属性名的字符）。
修改正则为：r'\bvalue=\"\\S+?\"'

匹配独立value属性：<input value="789"> 中，value前面是 < 或空格（不是字母 / 数字 / 下划线），符合\b，会匹配；
不匹配data-value：<input data-value="789"> 中，value前面是 - 和 a（a是字母，属于单词字符），不符合\b，不会匹配。

2. 用`(?<!\w)`（负向零宽断言）：更精准的边界约束

(?<!\w) 表示 “value前面不能有任何单词字符（字母、数字、下划线）”，效果和\b类似，但更直观：
正则修改为：r'(?<!\w)value=\"\\S+?\"'

作用和\b一致，但更明确表达 “前面不能有单词字符” 的逻辑，避免\b的其他歧义（比如value后面的边界）。

⭐ 总结

正则会从data-value中的value开始匹配 —— 只要value="..."这个字符片段连续存在，不管前后是什么；
正则之所以 “不分value和data-value”，是因为它没有 HTML 语义理解能力，只认字符模式；
你真正需要的是 “给正则加边界约束”（如\b或(?<!\w)），让它只匹配 “前面没有字母 / 符号” 的value，也就是独立的value属性，从而排除data-value中的无关片段。

简单说：不是正则 “不能从value看起”，而是它 “看得太随意”，需要我们给它 “划边界”，让它只看 “对的value”。

三、re的方法大全

一、匹配与查找类：定位或提取符合规则的内容

这类方法的核心是 “在字符串中找到符合正则的内容”，但返回结果的形式和匹配范围不同。

1. `re.match(pattern, string, flags=0)` —— 仅从字符串开头匹配

核心作用

只检查字符串的 最开头 是否符合正则规则，一旦开头不匹配，直接返回 None（区别于 re.search 的 “全局查找”）。
适合场景：验证字符串是否以特定内容开头（如验证手机号是否以 13/15/17/18 开头）。

语法与示例

pattern：正则表达式；
string：要匹配的字符串；
flags：可选参数（如 re.IGNORECASE 忽略大小写）。

import re# 示例1：验证字符串是否以"Hello"开头（开头匹配成功）
result = re.match(r"Hello", "Hello World!")
print(result.group())  # 输出：Hello（用group()获取匹配到的内容）# 示例2：验证手机号是否以13/15/17/18开头（正则：^1[3578]\d{9}$，但match默认从开头匹配，可省略^）
phone = "13812345678"
result = re.match(r"1[3578]\d{9}", phone)
print(result.group() if result else "手机号格式错误")  # 输出：13812345678# 示例3：开头不匹配（返回None）
result = re.match(r"Hello", "Hi Hello World!")
print(result)  # 输出：None

注意事项

re.match 隐含 “开头匹配”（相当于正则加了 ^），无需额外写 ^；
若需匹配整个字符串，需在正则末尾加 $（如 r"1[3578]\d{9}$"），否则会匹配 “以目标开头但后续内容无关” 的字符串（如 13812345678abc 也会匹配成功）。

2. `re.findall(pattern, string, flags=0)` —— 提取所有匹配的子串

核心作用

遍历整个字符串，找到所有符合正则的子串，返回一个列表（无匹配时返回空列表）。
适合场景：批量提取内容（如提取文本中所有邮箱、所有手机号、所有数字）。

import re# 示例1：提取文本中所有邮箱（正则：\w+@\w+\.\w+）
text = "我的邮箱是a@163.com，他的邮箱是b@qq.com，还有c@google.com"
emails = re.findall(r"\w+@\w+\.\w+", text)
print(emails)  # 输出：['a@163.com', 'b@qq.com', 'c@google.com']# 示例2：提取文本中所有数字（正则：\d+）
text = "订单1：金额100元，订单2：金额250元，订单3：金额50元"
numbers = re.findall(r"\d+", text)
print(numbers)  # 输出：['1', '100', '2', '250', '3', '50']# 示例3：无匹配（返回空列表）
empty_result = re.findall(r"\d+", "无数字文本")
print(empty_result)  # 输出：[]

注意事项

若正则中有分组（用 () 包裹的部分），findall 会优先返回分组内的内容（而非整个匹配结果）。例如：

# 正则有分组，提取邮箱的“用户名”部分（@前面的内容）
usernames = re.findall(r"(\w+)@\w+\.\w+", text)
print(usernames)  # 输出：['a', 'b', 'c']

若需返回整个匹配结果（而非分组），可将正则整体用 () 包裹（即 r"(\w+@\w+\.\w+)"）。

3. `re.finditer(pattern, string, flags=0)` —— 迭代器形式返回所有匹配

核心作用

与 re.findall 类似，也是找到所有符合正则的子串，但返回的是 迭代器（而非列表），每个迭代元素是 Match 对象（需用 group() 提取内容）。
适合场景：处理 大量匹配结果（如几万条数据），迭代器占用内存更少，效率更高。

import retext = "我的邮箱是a@163.com，他的邮箱是b@qq.com"
# 返回迭代器
email_iter = re.finditer(r"\w+@\w+\.\w+", text)# 遍历迭代器，提取内容
for match in email_iter:print(match.group())  # 依次输出：a@163.com、b@qq.comprint(match.start())  # 输出匹配内容的起始位置（如a@163.com的起始索引是5）print(match.end())    # 输出匹配内容的结束位置（如a@163.com的结束索引是13）

注意事项

迭代器只能遍历一次，再次遍历需重新调用 re.finditer；
若需获取匹配位置（起始 / 结束索引），finditer 比 findall 更方便（findall 只返回内容，不返回位置）。

二、替换与修改类：替换符合规则的内容

这类方法的核心是 “找到符合正则的内容并替换为新内容”，常用于文本清洗、敏感词过滤等场景。

1. `re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)` —— 替换匹配的内容

核心作用

遍历字符串，将所有符合正则的子串替换为 repl（新内容），返回替换后的新字符串。
适合场景：敏感词过滤（如替换 “垃圾” 为 “***”）、格式统一（如将所有 “-” 替换为 “.”）。

语法与示例

repl：替换的新内容（可以是字符串，也可以是函数）；
count：可选参数，指定替换次数（默认 0 表示替换所有）。

import re# 示例1：敏感词过滤（替换“垃圾”“广告”为“***”）
text = "这条垃圾信息是广告，别信！"
clean_text = re.sub(r"垃圾|广告", "***", text)
print(clean_text)  # 输出：这条***信息是***，别信！# 示例2：指定替换次数（只替换前1个匹配）
text = "a b c d"
new_text = re.sub(r"\s", "-", text, count=1)  # 只替换第一个空格
print(new_text)  # 输出：a-b c d# 示例3：repl是函数（动态替换，如将数字加1）
def add_one(match):num = int(match.group())  # 提取匹配的数字return str(num + 1)  # 返回加1后的字符串text = "订单金额：100元，优惠：20元"
new_text = re.sub(r"\d+", add_one, text)
print(new_text)  # 输出：订单金额：101元，优惠：21元

注意事项

若 repl 是字符串，可使用 \1 \2 引用正则中的分组（如 re.sub(r"(\w+)@(\w+)", r"\1_替换_\2", text)，将 a@163 替换为 a_替换_163）；
count=0 表示替换所有，count=1 表示替换第一个，以此类推。

2. `re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)` —— 替换 + 返回替换次数

核心作用

与 re.sub 功能完全一致，但返回的是元组：(替换后的新字符串, 替换次数)。
适合场景：需要知道 “替换了多少次” 的场景（如统计文本中敏感词出现次数）。

import retext = "垃圾信息1，垃圾信息2，广告信息"
# 返回 (新文本, 替换次数)
result = re.subn(r"垃圾|广告", "***", text)
print(result)  # 输出：('***信息1，***信息2，***信息', 3)
print(result[0])  # 替换后的文本：***信息1，***信息2，***信息
print(result[1])  # 替换次数：3

三、分割字符串类：用正则分割字符串

`re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)` —— 按正则规则分割字符串

核心作用

用 “符合正则的子串” 作为分隔符，将原字符串分割成列表（区别于 str.split，str.split 只能按固定字符分割，re.split 可按灵活规则分割）。
适合场景：按 “任意空白字符”（空格、换行、制表符）分割、按 “多种分隔符” 分割（如 , ; |）。

语法与示例

maxsplit：可选参数，指定最大分割次数（默认 0 表示分割所有）。

import re# 示例1：按“任意空白字符”分割（空格、换行\n、制表符\t）
text = "Hello   World\nPython\tJava"  # 中间有3个空格、1个换行、1个制表符
result = re.split(r"\s+", text)  # \s+ 表示1个或多个空白字符
print(result)  # 输出：['Hello', 'World', 'Python', 'Java']# 示例2：按“多种分隔符”分割（, 或 ; 或 |）
text = "a,b;c|d"
result = re.split(r",|;|\|", text)  # | 是正则中的“或”，需转义为 \|
print(result)  # 输出：['a', 'b', 'c', 'd']# 示例3：指定最大分割次数（只分割前2次）
text = "a,b,c,d"
result = re.split(r",", text, maxsplit=2)
print(result)  # 输出：['a', 'b', 'c,d']

注意事项

若正则中有分组（()），分割结果会包含 “分隔符本身”。例如：

text = "a,b,c"
result = re.split(r"(,)", text)  # 正则有分组，包含分隔符
print(result)  # 输出：['a', ',', 'b', ',', 'c']

四、编译正则类：预编译正则表达式

`re.compile(pattern, flags=0)` —— 编译正则为 Pattern 对象

核心作用

将正则表达式 pattern 编译成 Pattern 对象，后续可重复使用该对象调用 match/search/findall 等方法（无需重复解析正则，提升效率）。
适合场景：多次使用同一个正则表达式（如在循环中反复匹配同一规则）。

import re# 1. 编译正则（只编译一次）
email_pattern = re.compile(r"\w+@\w+\.\w+")  # 编译邮箱正则# 2. 重复使用Pattern对象（多次匹配，无需重新编译）
text1 = "我的邮箱是a@163.com"
text2 = "他的邮箱是b@qq.com"
text3 = "她的邮箱是c@google.com"print(email_pattern.findall(text1))  # 输出：['a@163.com']
print(email_pattern.findall(text2))  # 输出：['b@qq.com']
print(email_pattern.search(text3).group())  # 输出：c@google.com

注意事项

编译后的 Pattern 对象拥有与 re 模块同名的方法（如 match/search/findall），用法完全一致；
若只使用一次正则，无需编译（直接用 re.xxx 更简洁）；若多次使用，编译能显著提升效率（尤其是复杂正则）。

五、常用方法对比与适用场景总结

方法	核心功能	返回结果类型	适用场景
`re.match`	仅匹配字符串开头	Match 对象 / None	验证字符串开头格式（如手机号、身份证号）
`re.search`	全局查找第一个匹配	Match 对象 / None	查找任意位置的单个匹配（如找第一个邮箱）
`re.findall`	全局查找所有匹配	列表（字符串）	批量提取内容（如所有手机号、所有链接）
`re.finditer`	全局查找所有匹配（迭代器）	迭代器（Match 对象）	大量匹配结果（节省内存）+ 获取匹配位置
`re.sub`	替换所有匹配	新字符串	敏感词过滤、格式统一
`re.subn`	替换 + 返回替换次数	元组（新字符串，次数）	替换 + 统计次数（如统计敏感词数量）
`re.split`	按正则分割字符串	列表（字符串）	灵活分割（如任意空白、多种分隔符）
`re.compile`	预编译正则	Pattern 对象	多次使用同一正则（提升效率）