掌握Python正则表达式的5个实用技巧，轻松提升数据处理能力！

正则表达式（Regular Expression，简称Regex）是Python中处理字符串的强大工具，它允许我们以编程方式描述和执行复杂的文本匹配模式。以下是五个实用的Python正则表达式技巧，可以帮助你更高效地进行数据处理。

1. 使用管道符 `|` 进行逻辑或匹配

管道符 | 用于表示逻辑或（OR）操作，允许匹配多个正则表达式之一。例如，如果你想匹配以“apple”或“banana”开头的字符串，可以使用如下正则表达式：

import re

text = "I have an apple and a banana."
pattern = r'^apple|banana'

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['apple', 'banana']

在这个例子中，pattern 允许匹配字符串以 apple 或 banana 开头。

2. 利用字符集进行范围匹配

字符集（Character Classes）允许你匹配一系列字符。例如，如果你想匹配所有的数字，可以使用 \d 或者 \d{3} 表示三位数字。以下是一个示例：

import re

text = "The ZIP code is 12345."
pattern = r'\d{5}'

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['12345']

在这个例子中，\d{5} 匹配任意连续的五位数字。

3. 使用前瞻和后顾进行复杂模式匹配

前瞻（Positive Lookahead）和后顾（Positive Lookbehind）允许你匹配不包含在特定模式中的文本。例如，如果你想匹配所有不包含字母 “l” 的单词，可以使用如下正则表达式：

import re

text = "The cat has a hat and a bat."
pattern = r'\b(?!\w*l)\w+\b'

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['has', 'hat', 'bat']

在这个例子中，(?!\w*l) 是一个负向前瞻，它确保匹配的单词后面没有 “l”。

4. 利用分组捕获感兴趣的子串

分组（Grouping）允许你从匹配结果中提取特定的子串。使用圆括号 () 创建分组，并使用 group() 方法来获取分组内容。以下是一个示例：

import re

text = "The phone number is +1-202-555-0173."
pattern = r'\+1-\d{3}-\d{3}-\d{4}'

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['+1-202-555-0173']
print(matches[0].group(2))  # 输出: '202'

在这个例子中，\d{3} 是第一个分组，\d{3} 是第二个分组，\d{4} 是第三个分组。

5. 使用递归模式匹配嵌套结构

Python正则表达式支持递归模式，这对于匹配嵌套的结构非常有用。以下是一个示例，用于匹配大括号内的内容：

import re

text = "{This is {a} nested {example}}."
pattern = r'\{[^{}]*\}'

matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['{This is {a} nested ', '{example}']

在这个例子中，正则表达式 \{[^{}]*\} 匹配任意数量的字符，只要它们不是大括号。