Python正则表达式与re模块实战：分组、非捕获与提取技巧
发布时间：2026-10-15 |
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本文深入解析Python中正则表达式与re模块的关系，详细讲解如何使用括号进行分组匹配、利用“或者”条件处理多类型数据，以及通过非捕获分组(?:)优化复杂字符串提取。结合电话号码与文件后缀等实例，展示group()与findall()的实际应用，帮助开发者掌握高效的数据清洗与提取技巧。
一、正则表达式基础
二、python re模块
需要明确区分的是，正则表达式是一种用于描述字符串模式的通用规则语言，而re是Python标准库中专门用于处理正则表达式的模块。两者概念不同，不可混淆。
以下通过具体示例进行说明：
需要注意的是，如果正则匹配返回的是匹配对象（Match Object），必须调用group()方法来获取具体的分组内容。
三、进阶
1、分组，使用()即可
028-888888
tel_num = "028-888888"
pattern_obj = re.compile("(\d{3})-(\d{6})")
res = re.match(pattern=pattern_obj, string=tel_num)
print("output: %s %s" % (res.group(1), res.group(2)))
output: 028 888888
2、使用分组时，还可以使用“或者”条件
muilt_types = """image.jpg
image.jpeg
image.png
image.gif"""
pattern_obj = re.compile("(.jpg|.gif|.jpeg|.png)")
types = re.findall(pattern=pattern_obj, string=muilt_types)
print("output: {}".format(types ))
output: ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif']
3、非捕获分组，（?:表达式） 从而捕获数据，还能进行分组功能
muilt_nums = """028-75855
01-75855
12345-75855
tel:75855"""
pattern_obj = re.compile("(?:\d{2}|\d{5}|tel)[\-:](\d{5})")
nums = re.findall(pattern=pattern_obj, string=muilt_nums)
print("output: {}".format(nums))
output: ['75855', '75855', '75855', '75855']
4、使用分组提取年月日
总结
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