发布于2026-07-05 阅读(0)
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在Python里,正则表达式就像一把瑞士军刀——专门用来处理字符串的搜索、替换、分割这些琐事。而re模块正是这把刀的工具箱,里面装满了各种好用的函数。下面我们就从最基础的导入开始,一步步看看怎么用正则搞定匹配和替换。

动手之前,先得把re模块请出来。它就像工具箱的钥匙,没有它,后面的操作都无从谈起。
import re
re.sub()是替换的主力军,它能把字符串里所有匹配正则表达式的部分统统换成你指定的内容。语法长这样:
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern:要匹配的正则模式。
repl:替换成什么?可以是字符串,也可以是一个函数(后面会看到它的妙用)。
string:原始字符串。
count:最多替换几次,默认0代表全部替换。
flags:匹配模式,比如忽略大小写。
示例1:
把"ja va script"改成"ja vascript"(注意这里加了单词边界,避免误伤"ja vascripter"之类的词)。
import re text = "ja va script is awesome." pattern = r"\bja va script\b" repl = "ja vascript" new_text = re.sub(pattern, repl, text) print(new_text) # 输出: ja vascript is awesome.
示例2:
把字符串中的所有四位数字替换成"****"。
import re
text = "1234 hello 5678 world"
pattern = r"\b\d{4}\b"
repl = "****"
new_text = re.sub(pattern, repl, text)
print(f'Original string: {text}')
print(f'Replaced string: {new_text}')
# 输出:
# Original string: 1234 hello 5678 world
# Replaced string: **** hello **** world
re.search()不会从头开始,而是在整个字符串里搜索第一个匹配的位置。语法:
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern:正则模式。
string:原始字符串。
flags:可选匹配模式。
示例:
检查字符串里有没有"World"。
import re
text = "Hello World"
pattern = r"World"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print("匹配成功")
print(match.group()) # 输出: World
else:
print("匹配失败")
re.match()和search的区别在于——它只从字符串开头开始匹配,开头对不上就直接返回None。
re.match(pattern, string, flags=0)
pattern:正则模式。
string:原始字符串。
flags:可选匹配模式。
示例:
看看字符串是不是以"Hello"开头。
import re
text = "Hello World"
pattern = r"Hello"
match = re.match(pattern, text)
if match:
print("匹配成功")
print(match.group()) # 输出: Hello
else:
print("匹配失败")
有时候替换逻辑不是固定的——比如想把所有数字都翻倍,这时候就需要一个替换函数登场了。
示例:
把字符串里的每个数字都替换成它自己的两倍。
import re
text = "The numbers are 123 and 456."
pattern = r"\d+"
def double(match):
num = int(match.group())
return str(num * 2)
new_text = re.sub(pattern, double, text)
print(new_text) # 输出: The numbers are 246 and 912.
如果同时要替换好几个单词,用字典配合循环就能优雅搞定。注意要对字典的键先做转义,防止特殊字符捣乱。
示例:
把"apple"换成"orange","banana"换成"grape"。
import re
text = "apple banana cherry"
rep = {"apple": "orange", "banana": "grape"}
# 把字典的键转义一下
rep = dict((re.escape(k), v) for k, v in rep.items())
# 用"|"把多个模式拼成一个大的正则
pattern = re.compile("|".join(rep.keys()))
# 替换时取字典里对应的值
new_text = pattern.sub(lambda m: rep[re.escape(m.group(0))], text)
print(new_text) # 输出: orange grape cherry
默认情况下,*、+这些量词是贪婪的——能多匹配就多匹配。要想让它们“知足常乐”,就在后面加个?。
示例:
从HTML标签里提取内容,贪婪和非贪婪的结果完全不同。
import re text = "Example Content" # 贪婪匹配 (.会跨过中间的所有字符) pattern_greedy = r"(.*) " match_greedy = re.search(pattern_greedy, text) if match_greedy: print("贪婪匹配结果:", match_greedy.group(1)) # 输出: Example Content # 非贪婪匹配 (能停就停) pattern_non_greedy = r"(.*?) " match_non_greedy = re.search(pattern_non_greedy, text) if match_non_greedy: print("非贪婪匹配结果:", match_non_greedy.group(1)) # 输出: Example
设置flags=re.IGNORECASE(或者缩写re.I),正则就不分大小写了。
示例:
用"hello"去匹配"Hello World"。
import re
text = "Hello World"
pattern = r"hello"
match = re.search(pattern, text, re.IGNORECASE)
if match:
print("匹配成功")
print(match.group()) # 输出: Hello
else:
print("匹配失败")
从简单的替换到复杂的动态处理,Python的re模块确实能把字符串操作变得灵活又高效。这些例子只是冰山一角——当你真正熟悉了正则,处理日志、清洗数据、提取信息都会顺手很多。关键是理解每个参数的用意,多动手写几个例子,那些看似复杂的模式很快就变成肌肉记忆了。
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