Pythonre模块的常用函数和正则表达式核心语法

import re
def check_phone(phone):
"""判断是否为有效手机号（返回布尔值）"""
pattern = r'^1[3-9]\d{9}$'  # ^$ 严格匹配整个字符串
return bool(re.match(pattern, phone))
def extract_phones(text):
"""从文本中提取所有手机号（返回列表）"""
pattern = r'1[3-9]\d{9}'  # 无需^$，匹配任意位置
return re.findall(pattern, text)
# 测试
print(check_phone("13812345678"))  # True
print(extract_phones("联系电话：13987654321，备用15600001111"))  # ['13987654321', '15600001111']

def check_email(email):
"""判断是否为有效邮箱"""
pattern = r'^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+.[a-zA-Z]{2,6}$'
return bool(re.match(pattern, email))
def extract_emails(text):
"""提取文本中所有邮箱"""
pattern = r'[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+.[a-zA-Z]{2,6}'
return re.findall(pattern, text)
# 测试
print(check_email("[email protected]"))  # True
print(extract_emails("邮箱：[email protected]，工作邮箱[email protected]"))  # ['[email protected]', '[email protected]']

def extract_urls(text):
pattern = r'https?://[^\s]+'  # http或https开头，直到空白字符结束
return re.findall(pattern, text)
# 测试
text = "推荐网站：https://www.csdn.net，文档https://docs.python.org"
print(extract_urls(text))  # ['https://www.csdn.net', 'https://docs.python.org']

def extract_id_cards(text):
pattern = r'\d{17}[\dXx]'
return re.findall(pattern, text)
# 测试
text = "身份证：110101199001011234，备用22020219800202567X"
print(extract_id_cards(text))  # ['110101199001011234', '22020219800202567X']

def extract_chinese(text):
pattern = r'[\u4e00-\u9fa5]+'  # 中文Unicode范围
return re.findall(pattern, text)
# 测试
text = "Python正则表达式提取中文：你好，世界！123abc"
print(extract_chinese(text))  # ['正则表达式提取中文', '你好', '世界']

def extract_numbers(text):
pattern = r'-?\d+.?\d*'  # 支持负数、整数、小数
return re.findall(pattern, text)
# 测试
text = "价格：99元，折扣价89.9元，亏损-10.5元"
print(extract_numbers(text))  # ['99', '89.9', '-10.5']

def check_password_strength(password):
"""判断密码是否符合强密码规则"""
# 三个条件同时满足：长度8-16、含字母、含数字、含特殊字符
pattern = r'^(?=.*[a-zA-Z])(?=.*\d)(?=.*[@#$%^&*])[a-zA-Z0-9@#$%^&*]{8,16}$'
return bool(re.match(pattern, password))
# 测试
print(check_password_strength("Test123@"))  # True
print(check_password_strength("weakpassword"))  # False（无数字和特殊字符）

text = "用户信息：姓名：张三，年龄：25，性别：男"
pattern = r'姓名：([^\u4e00-\u9fa5]+)，年龄：(\d+)'  # 分组1匹配姓名，分组2匹配年龄
result = re.search(pattern, text)
if result:
name = result.group(1)
age = result.group(2)
print(f"姓名：{name}，年龄：{age}")  # 姓名：张三，年龄：25

# 提取 HTML 标签内容
html = '<div>第一段</div><div>第二段</div>'
# 贪婪匹配：.* 会匹配到最后一个 </div>
greedy_tags = re.findall(r'<div>(.*)</div>', html)
print("贪婪匹配提取内容：", greedy_tags)   # 输出: ['第一段</div><div>第二段']
# 非贪婪匹配：.*? 只匹配到最近的 </div>
non_greedy_tags = re.findall(r'<div>(.*?)</div>', html)
print("非贪婪匹配提取内容：", non_greedy_tags)  # 输出: ['第一段', '第二段']

# ?? 示例：匹配两个字符，但尽可能少
print(re.findall(r'a??', 'aa'))   # 输出: ['', 'a', '']  因为第一个位置优先匹配0个a

pattern = re.compile(r'1[3-9]\d{9}')
print(pattern.match("13812345678"))  # 直接使用编译后的对象
print(pattern.findall("联系电话13987654321"))