Python3正则提取文本数据技巧

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答案：使用re模块可提取文本中符合模式的数据。1. re.findall返回所有匹配项，re.finditer用于大文本，re.search找首个匹配。2. 示例包括提取手机号、邮箱、日期、订单号。3. 用捕获组()提取特定部分，如姓名和邮箱。4. 处理多行文本时启用re.DOTALL或re.MULTILINE标志。关键在于构造正确正则表达式并选择合适方法提取数据。

Python3 中使用 re 模块可以从文本中提取符合特定模式的数据，比如手机号、邮箱、日期等。关键在于编写正确的正则表达式，并选择合适的匹配方法。

1. 常用的 re 提取方法

re 模块提供了几个用于“导出”（即提取）数据的主要函数：

• re.findall(pattern, string)：返回所有匹配结果的列表，最常用。
• re.finditer(pattern, string)：返回匹配对象的迭代器，适合处理大文本。
• re.search(pattern, string)：只返回第一个匹配对象，需用 .group() 获取内容。

2. 提取常见数据示例

以下是一些实用场景和代码示例：

import re
<p>text = """
联系人：张三，电话：13812345678
邮箱：zhangsan@example.com
订单号：ORD20240405XYZ
发布日期：2024-04-05
"""</p><h1>提取手机号</h1><p>phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'
phones = re.findall(phone_pattern, text)
print("手机号:", phones)  # ['13812345678']</p><h1>提取邮箱</h1><p>email<em>pattern = r'\b[A-Za-z0-9.</em>%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+.[A-Z|a-z]{2,}\b'
emails = re.findall(email_pattern, text)
print("邮箱:", emails)  # ['zhangsan@example.com']</p><h1>提取日期（YYYY-MM-DD 格式）</h1><p>date_pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}'
dates = re.findall(date_pattern, text)
print("日期:", dates)  # ['2024-04-05']</p><h1>提取订单号（以 ORD 开头，后接数字字母）</h1><p>order_pattern = r'ORD\d+[A-Z]+'
orders = re.findall(order_pattern, text)
print("订单号:", orders)  # ['ORD20240405XYZ']</p>

3. 使用捕获组精确提取

如果你只想提取某一部分内容，可以用括号 () 定义捕获组：

# 例如提取姓名和邮箱的对应关系
pattern = r'联系人：(.*?)，.*?邮箱：(\S+)'
matches = re.findall(pattern, text)
<p>for name, email in matches:
print(f"姓名: {name}, 邮箱: {email}")</p>

输出：
姓名: 张三, 邮箱: zhangsan@example.com

4. 处理多行或复杂文本

如果文本跨多行，记得启用 re.DOTALL 或 re.MULTILINE 标志：

multiline_text = """第一行信息
第二行电话：13987654321
结束"""
<h1>使用 DOTALL 让 . 匹配换行符</h1><p>result = re.findall(r'电话：(\d+)', multiline_text, re.DOTALL)
print(result)  # ['13987654321']</p>

基本上就这些。关键是根据目标数据设计合适的正则表达式，再用 findall 或 finditer 把内容“导”出来。

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