通过使用Python的re模块，我们可以编写复杂的匹配模式来查找、替换和分割字符串。

以下是一个示例，展示如何使用正则表达式进行字符串操作。

1. 字符串查找： 假设我们有一个包含多个电话号码的字符串，我们希望找出所有以1开头的电话号码。

我们可以使用正则表达式来实现这个功能。

import re

# 示例字符串
text = "张三的电话是13800138000，李四的电话是13912345678，王五的电话是15600156000"

# 使用正则表达式查找所有以1开头的电话号码
pattern = r'\b1\d{9}\b'
matches = re.findall(pattern, text)

# 输出结果
print(matches)

1表示数字1，\d{9}表示一个或多个数字，最后\b表示单词边界。

因此，r'\b1\d{9}\b'将匹配所有以1开头的9位数字。

2. 字符串替换： 假设我们在一个日志文件中找到了一些错误信息，我们希望将所有的错误信息替换为"Error: "。

我们可以使用正则表达式来实现这个功能。

import re

# 读取日志文件
with open('log.txt', 'r') as f:
    log = f.read()

# 使用正则表达式替换所有错误信息
pattern = r'error: \w+'
result = re.sub(pattern, 'Error: ', log)

# 输出结果
print(result)

3. 字符串分割： 假设我们有一个包含多个产品的列表，我们希望将每个产品的名称和价格分开。

我们可以使用正则表达式来实现这个功能。

import re

# 示例列表
products = [
    {"name": "iPhone", "price": 1000},
    {"name": "iPad", "price": 2000},
    {"name": "MacBook Pro", "price": 12000}
]

# 使用正则表达式分割产品名称和价格
pattern = r'([a-zA-Z]+)\s*:\s*(\d+)'
split_products = [(re.search(pattern, product['name']).group(1), int(re.search(pattern, product['name']).group(2))) for product in products]

# 输出结果
for product in split_products:
    print(f"{product[0]}: {product[1]}")

([a-zA-Z]+)用于匹配一个或多个字母，\s*:\s*用于匹配一个或多个空格，(\d+)用于匹配一个或多个数字。

然后我们将匹配的结果作为元组返回。

4. 复杂模式的匹配与提取： 假设我们有一个包含多个电子邮件地址的字符串，我们希望将所有的电子邮件地址提取出来。

我们可以使用正则表达式来实现这个功能。

import re

# 示例字符串
emails = "john@example.com, jane@example.com, mark@example.com"

# 使用正则表达式提取电子邮件地址
pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
matches = re.findall(pattern, emails)

# 输出结果
print(matches)

接下来，我们使用[A-Za-z0-9.-]+来匹配一个或多个字母、数字、点号或破折号，然后使用\.来匹配点号，最后使用[A-Z|a-z]{2,}来匹配两个或更多的大写字母或小写字母。

因此，r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'将匹配所有有效的电子邮件地址。

Python中的正则表达式应用实例 - 集智数据集