python正则表达式重在实践应用：需掌握基础匹配（数字、邮箱、中文）、贪婪/懒惰匹配、大小写控制、分组捕获（含命名与非捕获）、替换技巧（含函数替换）及调试避坑（如raw字符串、match/search区别、编译优化）。
Python正则表达式不是“学了就会”，而是“用对才懂”。掌握核心语法、理解匹配逻辑、避开常见坑，比背熟所有元字符更重要。下面从实际需求出发，讲清楚怎么写、怎么调、怎么修。
基础匹配：从找数字、邮箱到中文
正则本质是“描述文本模式的规则”。比如找连续3位数字：d{3}；找邮箱：[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+.[a-zA-Z]{2,}；匹配中文（Unicode）：[u4e00-u9fff]+。
- 注意贪婪 vs 懒惰：默认
*、+是贪婪匹配，会尽可能多匹配。想匹配最短内容，加?，如a.*?b匹配”a123b”中的整个串，但遇到”a123b456b”时只取第一个”a123b” - 中文匹配别漏范围：
u4e00-u9fff覆盖常用汉字，但生僻字、标点（如顿号、省略号）需扩展，例如加上u3000-u303fu3040-u309fu30a0-u30ff - 大小写敏感默认开启：用
re.IGNORECASE或(?i)前缀，如(?i)python能匹配”Python”、”PYTHON”
分组与捕获：提取关键信息的关键
用圆括号()定义分组，配合re.search()或re.findall()提取结构化内容。比如解析日志行："[2023-05-12 14:23:08] Error: timeout"：
pattern = r"[(d{4}-d{2}-d{2} d{2}:d{2}:d{2})] (w+): (.*)"
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- group(0)是整个匹配结果，group(1)、group(2)对应第一、二个括号里的内容
- 命名分组更易读：写成
(?P、(?P，之后用...) m.group("time")直接取值 - 非捕获分组节省资源：只分组不捕获用
(?:...)，比如匹配IP但不单独提取每一段：(?:d{1,3}.){3}d{1,3}
替换操作：不只是简单替换，还能动态处理
re.sub()支持字符串、函数甚至Lambda作为替换内容。例如把日期格式2023/05/12转为2023-05-12：
re.sub(r"(d{4})/(d{2})/(d{2})", r"1-2-3", text)
- 反向引用要小心：在替换字符串中用
1、2；若用re.sub(..., lambda m: ...)，则通过m.group(1)获取 - 函数替换更灵活：比如把所有数字加100：
re.sub(r"d+", lambda m: str(int(m.group()) + 100), text) - 限制替换次数：加
count=1参数，只替换第一次出现的位置
调试与避坑：为什么我的正则不生效？
常见问题往往出在细节：
- 字符串前加r避免转义干扰：写
r"d+"，而不是"\d+"，否则容易少一个反斜杠 - match()只从开头匹配，search()才全局找：想确认是否包含某模式，用
re.search()；想验证整串是否符合规则，用re.fullmatch() - 特殊字符未转义就当字面量用：比如匹配真实句号，必须写
.，否则.表示“任意字符” - 编译正则提升性能：多次使用同一模式时，先
pattern = re.compile(r"...")，再调用pattern.search()或pattern.sub()