Python中re模块真正难点在于匹配逻辑设计、函数选择、贪婪匹配陷阱及返回值处理；re.search最常用，从任意位置匹配；分组捕获需注意findall返回结构差异；compile适用于重复使用或复杂模式；正则非万能，应适时切换解析方式。
正则表达式不是“学完语法就能用好”的工具，Python 中的 re 模块真正难的是：匹配逻辑怎么设计、re.match 和 re.search 选哪个、为什么 .* 会吃掉不该吃的内容、re.findall 返回空字符串或嵌套元组时怎么处理。
从 re.search 开始写第一行有效代码
别从 re.compile 入门，也别一上来就写邮箱验证。先用最直白的方式确认你理解“匹配成功”意味着什么：
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re.search是日常使用频率最高的函数，它从字符串任意位置找第一个匹配，不强制开头；而re.match只检查开头，容易误判为“没匹配到” - 默认是贪婪匹配，
.*会尽可能吞掉字符，比如re.search(r'a.*b', 'abcbdb')匹配整个'abcbdb'，不是'ab' - 中文、数字、括号等特殊字符要小心：点号
.不匹配换行符，中文不需要加u前缀（Python 3 默认 Unicode），但括号( )、星号*等必须转义才能当字面量用
import re
text = "订单号：ORD-2024-7890，状态：已完成"
m = re.search(r'ORD-\d{4}-\d{4}', text)
if m:
print(m.group()) # 输出：ORD-2024-7890分组捕获必须用 re.finditer 或 re.findall 的返回结构
想提取多个字段（比如日志里的时间 + IP + 路径），光靠 m.group() 不够。关键不是“会不会写括号”，而是理解不同调用方式返回的数据结构差异：
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re.findall(pattern, text)：如果 pattern 没有分组，返回字符串列表；有且仅有一个分组，返回该分组内容的列表；有多个分组，返回元组列表 —— 这是最常踩坑的地方 -
re.finditer返回迭代器，每个元素是Match对象，可调用.group(1)、.groupdict()，适合需要同时取多个命名组或做额外判断的场景 - 命名分组
(?P比数字索引更可靠，尤其 pattern 后续要加/删子模式时，不会导致...) .group(2)指向错的字段
log_line = '192.168.1.100 - - [10/Jan/2024:08:30:22] "GET /api/user?id=123 HTTP/1.1" 200' pattern = r'(?P\d+\.\d+\.\d+\.\d+) - - \[(?P
编译正则对象 re.compile 的真实适用场景
re.compile 不是为了“显得专业”，而是解决两个具体问题：重复使用同一 pattern 的性能开销、以及把复杂 pattern 拆出来提升可读性。但它不是必须步骤：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 单次使用的 pattern（比如脚本里只调一次的校验），直接传字符串给
re.search更清晰，Python 内部会缓存最近用过的 pattern - 真正该编译的情况：循环中反复调用（如逐行处理大文件）、pattern 构造复杂（含多行注释、大量嵌套）需复用、或要复用
.sub/.split等方法 - 编译后不能直接用
pattern.search(text)就完事——记得检查返回值是否为None，否则.group()会抛AttributeError
import re
# 复杂 pattern 提前编译并加上 VERBOSE 让它可读
email_pattern = re.compile(r'''
^[a-zA-Z0-9._%+-]+ # 用户名
@
[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,} # 域名
$''', re.VERBOSE)
if email_pattern.match("test@example.com"):
print("格式合法")
真正卡住人的往往不是语法记不住，而是没意识到：正则不是万能解析器。遇到嵌套结构（如 HTML 标签、JSON 字段）、需要上下文判断（如注释里的字符串不算代码）、或格式高度不规范（用户手输的日志）时，硬刚正则只会越写越乱。这时候该切到 lxml、json.loads 或简单字符串切分 + str.split，比调半天 re 参数实在得多。
