### Python正则表达式教程
#### 引言
在Python中，正则表达式（Regular Expressions，简称Regex）是一种强大的文本处理工具，它允许你通过定义一种模式（pattern）来匹配、查找、替换或分割字符串中的文本，无论是数据清洗、日志分析、文本搜索还是网络爬虫，正则表达式都是不可或缺的技能，本教程将带你深入了解Python中正则表达式的使用，从基础语法到高级应用，帮助你掌握这一强大工具。
#### 1. 正则表达式基础
##### 1.1 引入re模块
在Python中，正则表达式通过`re`模块实现，你需要导入这个模块：
import re
##### 1.2 基本匹配
正则表达式的基本操作是匹配字符串，要匹配字符串"hello"，你可以直接使用这个字符串作为正则表达式：
match = re.match("hello", "hello world")
if match:
print("Match found:", match.group())
else:
print("No match")
`re.match()`函数尝试从字符串的起始位置匹配正则表达式，如果匹配成功，返回一个匹配对象；否则返回`None`。
##### 1.3 特殊字符
正则表达式包含一系列特殊字符，用于表示特定的匹配规则。
- `.` 匹配除换行符以外的任意字符。
- `^` 匹配字符串的开始。
- `$` 匹配字符串的结尾。
- `*` 匹配前面的子表达式零次或多次。
- `+` 匹配前面的子表达式一次或多次。
- `?` 匹配前面的子表达式零次或一次。
- `[ ]` 字符集合，匹配方括号中的任意字符。
##### 1.4 字符类
字符类允许你定义一组字符，正则表达式将匹配这些字符中的任意一个，`[abc]`匹配'a'、'b'或'c'中的任意一个字符。
##### 1.5 边界匹配
除了`^`和`$`，还有其他边界匹配符，如`\b`表示单词边界，`\B`表示非单词边界。
#### 2. 进阶使用
##### 2.1 搜索与替换
除了`re.match()`，`re`模块还提供了`re.search()`和`re.findall()`函数用于搜索字符串中的匹配项，以及`re.sub()`函数用于替换字符串中的匹配项。
- `re.search()`：扫描整个字符串，返回第一个匹配项。
- `re.findall()`：扫描整个字符串，返回所有匹配项的列表。
- `re.sub()`：替换字符串中所有匹配项。
##### 2.2 分组与捕获
正则表达式中的圆括号`()`用于分组，同时捕获匹配的文本，捕获的文本可以通过匹配对象的`group()`方法访问，其中`group(0)`是整个匹配项，`group(1)`、`group(2)`等是第一个、第二个捕获组的内容。
##### 2.3 贪婪与非贪婪模式
默认情况下，正则表达式使用贪婪模式，即尽可能多地匹配字符，通过在量词（如`*`、`+`、`?`）后添加`?`，可以将其转换为非贪婪模式，即尽可能少地匹配字符。
##### 2.4 编译正则表达式
为了提高效率，可以使用`re.compile()`函数编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，然后使用该对象的方法（如`match()`、`search()`等）进行匹配。
#### 3. 高级应用
##### 3.1 正则表达式断言
正则表达式断言用于指定某个位置应该满足的条件，但不消耗任何字符，主要有四种类型：
- 正向前瞻断言：`(?=...)`
- 负向前瞻断言：`(?!...)`
- 正向后顾断言：`(?
- 负向后顾断言：`(?
##### 3.2 复杂模式匹配
随着对正则表达式的深入理解，你可以构建更复杂的模式来匹配复杂的文本结构，如嵌套结构、HTML标签等，需要注意的是，正则表达式并非万能的，对于过于复杂的文本结构，可能需要考虑使用其他工具或方法。
##### 3.3 性能优化
正则表达式的性能优化是一个重要的话题，避免不必要的捕获组、合理使用量词、减少回溯次数等都是提高正则表达式性能的有效手段。
#### 4. 实战演练
为了巩固所学知识，你可以尝试使用正则表达式解决一些实际问题，如：
- 提取网页中的特定信息（如邮箱地址、电话号码）。
- 清洗数据中的非法字符或格式。
- 验证
