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以下是 Python 正则表达式常用特殊字符及其含义 的全面整理，涵盖了常见和重要的正则符号，以及它们的示例，适合用来写博客或学习使用：

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Python 正则表达式常用特殊字符及其含义

1. . (点号)

• 含义：匹配除换行符 \n 以外的任意单个字符。
• 示例：

  import re
  pattern = r"a.b"
  print(re.match(pattern, "acb"))  # 匹配成功，"a.b" 中间任意字符
  print(re.match(pattern, "a\nb")) # 不匹配，中间是换行符
  

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2. ^ (脱字符)

• 含义：匹配字符串的开头。
• 示例：

  pattern = r"^Hello"
  print(re.match(pattern, "Hello world"))  # 匹配成功
  print(re.match(pattern, "world Hello"))  # 不匹配
  

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3. $ (美元符)

• 含义：匹配字符串的结尾。
• 示例：

  pattern = r"world$"
  print(re.search(pattern, "Hello world"))  # 匹配成功
  print(re.search(pattern, "Hello world!")) # 不匹配
  

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4. * (星号)

• 含义：匹配前面的字符零次或多次。
• 示例：

  pattern = r"ab*"
  print(re.match(pattern, "a"))     # 匹配成功，b 出现零次
  print(re.match(pattern, "abbb"))  # 匹配成功，b 出现多次
  

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5. + (加号)

• 含义：匹配前面的字符一次或多次。
• 示例：

  pattern = r"ab+"
  print(re.match(pattern, "ab"))    # 匹配成功，b 出现一次
  print(re.match(pattern, "a"))     # 不匹配，至少需要一个 b
  

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6. ? (问号)

• 含义：匹配前面的字符零次或一次。
• 示例：

  pattern = r"ab?"
  print(re.match(pattern, "a"))     # 匹配成功，b 出现零次
  print(re.match(pattern, "ab"))    # 匹配成功，b 出现一次
  print(re.match(pattern, "abb"))   # 不匹配，b 出现两次
  

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7. {n}, {n,}, {n,m} (量词限定符)

• 含义：
  • {n}：匹配前一个字符恰好 n 次。
  • {n,}：匹配至少 n 次。
  • {n,m}：匹配至少 n 次，至多 m 次。
• 示例：

  pattern = r"ab{2,4}"
  print(re.match(pattern, "abb"))     # 匹配成功，b 出现 2 次
  print(re.match(pattern, "abbbb"))   # 不匹配，b 超过 4 次
  

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8. [...] (字符类)

• 含义：匹配方括号内的任意字符。
  • [a-z]：表示范围，匹配从 a 到 z 的任意字符。
  • [^...]：取反，匹配不在方括号内的任意字符。
• 示例：

  pattern = r"[aeiou]"
  print(re.match(pattern, "apple"))   # 匹配成功，匹配元音字母 'a'pattern2 = r"[^aeiou]"
  print(re.match(pattern2, "hello"))  # 匹配 'h'，不是元音字母
  

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9. - (连字符/减号)

• 含义：在字符类中，表示范围。
  • [a-z]：从 a 到 z。
  • [A-Z]：从 A 到 Z。
  • [-]：如果 - 出现在开头或结尾，匹配减号本身。
• 示例：

  pattern = r"[a-z0-9]"
  print(re.match(pattern, "5"))       # 匹配成功，数字在范围内
  print(re.match(pattern, "g"))       # 匹配成功，字母在范围内
  

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10. | (管道符)

• 含义：表示逻辑 "或"，匹配左边或右边的规则。
• 示例：

  pattern = r"cat|dog"
  print(re.match(pattern, "cat"))    # 匹配成功
  print(re.match(pattern, "dog"))    # 匹配成功
  

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11. () (分组和捕获)

• 含义：将多个字符作为一个整体进行匹配，并捕获组内容。
• 示例：

  pattern = r"(ab)+"
  print(re.match(pattern, "abab"))    # 匹配成功
  

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12. \ (反斜杠)

• 含义：用于转义特殊字符，或表示特殊的匹配序列。
  • \d：匹配数字 [0-9]。
  • \s：匹配空白字符（如空格、制表符）。
  • \w：匹配字母、数字和下划线 [a-zA-Z0-9_]。
  • \D、\S、\W：与上述序列的反义。
• 示例：

  pattern = r"\d+"
  print(re.match(pattern, "12345"))   # 匹配成功
  print(re.match(pattern, "abc"))     # 不匹配
  

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13. \b 和 \B (单词边界)

• \b：匹配单词边界。
• \B：匹配非单词边界。
• 示例：

  pattern = r"\bcat\b"
  print(re.search(pattern, "a cat sat"))    # 匹配成功，完整的单词 'cat'pattern2 = r"cat\B"
  print(re.search(pattern2, "concatenate")) # 匹配成功，'cat' 后非边界
  

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14. 零宽断言 (Lookaround)

• (?=...)：正向肯定预查。
• (?!...)：正向否定预查。
• (?<=...)：后向肯定预查。
• (?<!...)：后向否定预查。
• 示例：

  pattern = r"(?<=\$)\d+"
  print(re.search(pattern, "价格是$100"))  # 匹配 '100'，不包括 '$'
  

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15. 命名组和引用

• (?P<name>...)：定义命名分组。
• (?P=name)：引用命名分组。
• 示例：

  pattern = r"(?P<number>\d+)\s+(?P=number)"
  print(re.match(pattern, "123 123"))  # 匹配两个相同的数字
  

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以上内容全面涵盖了 Python 正则表达式中的常用特殊字符及其含义，并结合示例展示了每个符号的实际用法，适合用于博客或深入学习。