正则表达式（Regular Expressions，简称 regex 或 RE）是一种强大的工具，用于在文本中执行模式匹配和搜索操作。通过正则表达式，你可以轻松地查找、替换和提取文本中的特定模式。Python 提供了一个内置的 re 模块，专门用于处理正则表达式。
一、正则表达式的基本概念
1.1 正则表达式的构成
正则表达式由普通字符（如字母、数字）和特殊字符（也称为元字符）组成。普通字符按字面意思匹配，而元字符具有特殊意义，可以用来匹配更复杂的模式。
1.2 常见元字符
以下是一些常见的正则表达式元字符及其含义：
.: 匹配除换行符以外的任意字符^: 匹配字符串的开头$: 匹配字符串的结尾*: 匹配前一个字符 0 次或多次+: 匹配前一个字符 1 次或多次?: 匹配前一个字符 0 次或 1 次{n}: 精确匹配 n 次{n,}: 匹配至少 n 次{n,m}: 匹配 n 到 m 次[]: 字符类，用于匹配方括号内的任意一个字符|: 或运算符，匹配符号两边的任意一个模式()：分组，通常用于提取匹配的子字符串
二、Python 中的正则表达式模块 re
Python 的 re 模块提供了处理正则表达式的丰富方法和功能。我们可以使用该模块来进行字符串匹配、替换、分割等操作。
2.1 基本使用
import re
# 匹配字符串中的单词
pattern = r'\bword\b'
text = 'This is a word in a sentence.'
match = re.search(pattern, text)
if match:
print('Match found:', match.group())
else:
print('No match')
在这个例子中，我们使用了 \b 元字符来匹配单词边界。re.search() 函数搜索整个字符串，并返回第一个匹配的对象。
2.2 常用函数
re.search(pattern, string, flags=0): 搜索字符串中第一个符合模式的对象。re.match(pattern, string, flags=0): 从字符串开头匹配模式。re.findall(pattern, string, flags=0): 返回字符串中所有非重叠匹配项的列表。re.finditer(pattern, string, flags=0): 返回一个迭代器，产生匹配对象。re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0): 使用替换字符串替换匹配项。re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0): 根据匹配项拆分字符串。
三、正则表达式的高级使用
3.1 分组和捕获
分组是正则表达式中的一个重要特性，可以用于捕获和重用部分匹配的文本。
import re
# 提取时间格式中的小时和分钟
pattern = r'(\d{2}):(\d{2})'
text = 'The time is 10:45.'
match = re.search(pattern, text)
if match:
print('Hour:', match.group(1))
print('Minute:', match.group(2))
在这个例子中，正则表达式 (\d{2}):(\d{2}) 匹配了类似 "10:45" 的时间格式。通过使用括号 ()，我们将小时和分钟分别捕获为组 1 和组 2。
3.2 非捕获组和命名捕获组
有时，我们希望对一部分模式进行分组但不捕获。我们可以使用非捕获组 (?:...) 来实现这一点。同时，命名捕获组 (?P<name>...) 提供了一个更易读的方式来提取特定组。
import re
# 使用非捕获组
pattern = r'(?:http|https)://(\w+\.\w+)'
text = 'Visit our site at http://example.com or https://example.org.'
matches = re.findall(pattern, text)
print('Domains:', matches)
# 使用命名捕获组
pattern = r'(?P<hour>\d{2}):(?P<minute>\d{2})'
text = 'The time is 10:45.'
match = re.search(pattern, text)
if match:
print('Hour:', match.group('hour'))
print('Minute:', match.group('minute'))
3.3 断言（Assertion）
断言是一种特殊的模式，用于规定一个位置的前后必须满足特定的条件。常见的断言包括正向前瞻断言 (?=...) 和负向前瞻断言 (?!...)，以及正向后瞻断言 (?<=...) 和负向后瞻断言 (?<!...)。
import re
# 匹配紧跟 'USD' 的数字
pattern = r'\d+(?= USD)'
text = 'The price is 100 USD.'
match = re.search(pattern, text)
if match:
print('Match:', match.group())
# 匹配前面不是 '-' 的数字
pattern = r'(?<!-)\b\d+\b'
text = 'Values are -10, 20, and 30.'
matches = re.findall(pattern, text)
print('Positive values:', matches)
断言模式允许你在不消耗字符串的情况下检查某个位置是否满足某种条件，这使得它们特别适合于复杂的文本处理场景。
3.4 回溯引用（Backreferences）
回溯引用允许你在正则表达式中重新引用前面捕获的组。这在匹配对称结构或重复模式时非常有用。
import re
# 匹配成对的单词
pattern = r'\b(\w+)\b\s+\1\b'
text = 'The the quick brown fox.'
match = re.search(pattern, text)
if match:
print('Match:', match.group())
在这个例子中，\1 是对第一个捕获组 (\w+) 的回溯引用，表示这个单词应在字符串中重复出现。
四、正则表达式在复杂文本处理中的应用
4.1 文本清理
正则表达式广泛用于文本清理，特别是在处理从网页、日志或其他源获取的原始数据时。你可以使用正则表达式删除多余的空白、HTML 标签、标点符号或特定的格式。
import re
# 清理 HTML 标签
pattern = r'<[^>]+>'
html = '<p>This is <b>bold</b> and <i>italic</i>.</p>'
clean_text = re.sub(pattern, '', html)
print('Cleaned text:', clean_text)
# 删除多余的空白
text = 'This is a sentence with irregular spaces.'
clean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
print('Normalized text:', clean_text)
4.2 日志文件解析
正则表达式在日志文件的解析中尤为强大，可以从格式化的文本中提取特定的信息，如时间戳、IP 地址、错误信息等。
import re
# 解析日志中的 IP 地址和日期
pattern = r'(\d{2}/\w{3}/\d{4}):(\d{2}:\d{2}:\d{2}) - (\d{3}\.\d{3}\.\d{3}\.\d{3})'
log = '10/Jan/2024:14:55:22 - 192.168.001.001'
match = re.search(pattern, log)
if match:
print('Date:', match.group(1))
print('Time:', match.group(2))
print('IP:', match.group(3))
4.3 数据提取与转换
正则表达式可以从非结构化文本中提取数据，并将其转换为结构化的格式。这在数据整理、数据迁移或数据集成过程中尤为重要。
import re
# 从带货币符号的字符串中提取数值
pattern = r'\$([0-9]+(?:\.[0-9]{2})?)'
text = 'The total amount is $123.45.'
match = re.search(pattern, text)
if match:
amount = float(match.group(1))
print('Amount:', amount)
4.4 复杂文本搜索与替换
正则表达式能够对文本执行复杂的搜索与替换操作，特别是在处理大批量数据或执行大规模文本转换时非常有用。
import re
# 替换电话号码格式
pattern = r'(\d{3})-(\d{3})-(\d{4})'
replacement = r'(\1) \2-\3'
text = 'Contact us at 123-456-7890.'
new_text = re.sub(pattern, replacement, text)
print('Formatted text:', new_text)
在这个例子中，我们将电话号码格式从 123-456-7890 转换为 (123) 456-7890，这展示了正则表达式在复杂文本替换中的威力。
五、正则表达式性能优化
在处理大量文本或进行复杂匹配时，正则表达式的性能可能成为瓶颈。以下是一些优化技巧：
- 编译正则表达式: 使用
re.compile()将正则表达式编译为模式对象，这可以避免重复解析正则表达式，提高效率。 - 懒惰匹配: 默认情况下，
*和+是贪婪匹配符号（尽可能多地匹配）。使用*?和+?可以进行懒惰匹配，减少不必要的匹配范围。 - 避免使用
.*过度匹配: 尽量限制.的匹配范围，防止匹配过多的字符。 - 利用分支优化: 在多个可能性匹配时，将可能性高的放在前面，以减少无效的匹配尝试。
import re
# 编译正则表达式
pattern = re.compile(r'\b\w+\b')
text = 'This is a simple test.'
matches = pattern.findall(text)
print('Matches:', matches)
Python 的正则表达式提供了一种简洁而强大的方式来处理复杂的文本操作。通过灵活使用正则表达式的各种元字符、分组、断言以及 Python 中 re 模块的丰富功能，可以有效地执行文本匹配、提取、替换、分割等操作。
在实际应用中，正则表达式可以显著简化对复杂文本的处理，尤其是在数据清洗、日志分析、信息提取和文本转换等场景下。不过，正则表达式也有其复杂性和局限性，因此在设计和使用时需要谨慎，特别是在处理大型文本或涉及性能时。
