之前帮一位朋友面大模型微调实习岗位的时候，人家面试官考到了正则表达式，感觉这块知识还是挺重要的，所以浅浅的学习一下，每个小部分的代码在后面
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0.先从一个案例入手（提取文本中的电子邮件地址）
代码实现：
1.为什么正则表达式？
2.基本语法
普通字符：
元字符：
字符类：
预定义字符类：
重复限定符：
分组和捕获：
特殊字符：
代码实现：
参考学习一个国外博主的链接：
参考
0.先从一个案例入手（提取文本中的电子邮件地址）
代码实现：
import re# 示例文本
text = """
Contact us at support@example.com for any inquiries.
You can also reach out to sales@company.com for business opportunities.
"""# 正则表达式模式
pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'# 使用正则表达式查找所有匹配项
matches = re.findall(pattern, text)# 打印匹配的电子邮件地址
for match in matches:print(match)
在这个例子中，正则表达式的模式解释如下：
\b和\b：表示单词的边界，确保我们匹配整个电子邮件地址而不是它的一部分。[A-Za-z0-9._%+-]+：匹配电子邮件地址的用户名部分，包括字母、数字以及一些特殊字符。@：匹配电子邮件地址中的 "@" 符号。[A-Za-z0-9.-]+：匹配邮件服务器的域名部分，包括字母、数字以及一些特殊字符。\.：匹配邮件服务器域名和顶级域之间的点号。[A-Z|a-z]{2,}：匹配顶级域，至少包括两个字母。
1.为什么正则表达式？
处理文本任务的时候，要能过滤出同种格式的信息，让同一块代码做相同的事情，use regular expressions to find and retrieve patterns in text 其实就是模式的概念，匹配或者查找字符串中的模式。
2.基本语法
-
普通字符：
- 普通字符表示它们自身，例如字母、数字和大多数标点符号。
-
元字符：
.：匹配除换行符之外的任意字符。^：匹配字符串的开始。$：匹配字符串的结束。*：匹配前面的字符零次或多次。+：匹配前面的字符一次或多次。?：匹配前面的字符零次或一次。\：转义字符，用于匹配元字符本身。
-
字符类：
[...]：字符类，匹配方括号中的任意字符。[^...]：否定字符类，匹配不在方括号中的任意字符。
-
预定义字符类：
\d：匹配任意数字，相当于[0-9]。\D：匹配任意非数字。\w：匹配任意字母、数字、下划线，相当于[a-zA-Z0-9_]。\W：匹配任意非字母、数字、下划线。\s：匹配任意空白字符，包括空格、制表符、换行符。\S：匹配任意非空白字符。
-
重复限定符：
{n}：匹配前面的字符恰好 n 次。{n,}：匹配前面的字符至少 n 次。{n,m}：匹配前面的字符至少 n 次，但不超过 m 次。
-
分组和捕获：
()：将其中的表达式分组，并创建捕获组。
-
特殊字符：
\b：匹配单词的边界。\B：匹配非单词边界。
代码实现：
1.普通字符：
普通字符表示它们自身，不需要特殊符号。
import retext = "This is a simple example."# 匹配 "simple"
pattern = re.compile(r'simple')
result = pattern.search(text)
print(result.group())
输出：simple
2.元字符：
.：匹配除换行符之外的任意字符。
import retext = "abc123"# 匹配任意字符后跟数字
pattern = re.compile(r'.\d')
result = pattern.search(text)
print(result.group())
·^：匹配字符串的开始。
import retext = "start with this"# 匹配以 "start" 开始的字符串
pattern = re.compile(r'^start')
result = pattern.search(text)
print(result.group())
·$：匹配字符串的结束。
import retext = "end with this"# 匹配以 "this" 结束的字符串
pattern = re.compile(r'this$')
result = pattern.search(text)
print(result.group())
*：匹配前面的字符零次或多次
import retext = "ab"# 匹配 "a" 后跟零次或多次的 "b"
pattern = re.compile(r'ab*')
result = pattern.match(text)
print(result.group())
+：匹配前面的字符一次或多次。
import retext = "ab"# 匹配 "a" 后跟一次或多次的 "b"
pattern = re.compile(r'ab+')
result = pattern.match(text)
print(result.group())
?：匹配前面的字符零次或一次。
import retext1 = "ab"
text2 = "abb"# 匹配 "a" 后跟零次或一次的 "b"
pattern = re.compile(r'ab?')
result1 = pattern.match(text1)
result2 = pattern.match(text2)
print(result1.group(), result2.group())
\：转义字符，用于匹配元字符本身。
import retext = "The cost is $10."# 匹配 "$" 符号
pattern = re.compile(r'\$')
result = pattern.search(text)
print(result.group())
字符类：
[...]：字符类，匹配方括号中的任意字符。[^...]：否定字符类，匹配不在方括号中的任意字符。
import retext = "The cat and the hat."# 匹配 "cat" 或 "hat"
pattern = re.compile(r'[ch]at')
result = pattern.search(text)
print(result.group())# 匹配不含 "c" 或 "h" 的字符
pattern = re.compile(r'[^ch]')
result = pattern.findall(text)
print(result)
预定义字符类：
\d：匹配任意数字，相当于[0-9]。\D：匹配任意非数字。\w：匹配任意字母、数字、下划线，相当于[a-zA-Z0-9_]。\W：匹配任意非字母、数字、下划线。\s：匹配任意空白字符，包括空格、制表符、换行符。\S：匹配任意非空白字符。
import retext = "The price is $20."# 匹配数字
pattern = re.compile(r'\d+')
result = pattern.search(text)
print(result.group())# 匹配非数字
pattern = re.compile(r'\D+')
result = pattern.search(text)
print(result.group())text2 = "user_name123"# 匹配字母、数字、下划线
pattern2 = re.compile(r'\w+')
result2 = pattern2.match(text2)
print(result2.group())text = "Special characters: #@!"# 匹配非字母、数字、下划线
pattern = re.compile(r'\W+')
result = pattern.match(text)
print(result.group())
text = "This is a text with spaces."# 匹配空白字符
pattern = re.compile(r'\s+')
result = pattern.split(text)
print(result)# 匹配非空白字符
pattern = re.compile(r'\S+')
result = pattern.findall(text)
print(result)
重复限定符：
{n}：匹配前面的字符恰好 n 次。-
text = "xxy"# 匹配 "x" 重复两次 pattern = re.compile(r'x{2}') result = pattern.search(text) print(result.group()) {n,}：匹配前面的字符至少 n 次。
text = "xxxy"# 匹配 "x" 至少两次
pattern = re.compile(r'x{2,}')
result = pattern.search(text)
print(result.group()){n,m}：匹配前面的字符至少 n 次，但不超过 m 次。
text = "xxxy"# 匹配 "x" 至少两次，但不超过三次
pattern = re.compile(r'x{2,3}')
result = pattern.search(text)
print(result.group())
)
再识对象)
