正则表达式（Regex）：高效提取文本模式

你现在可能会困惑什么

“regex 看不懂，符号太多了。”

先掌握常用场景（邮箱、订单号、手机号），不必一次记全语法。

一句话定义

Regex 是字符串匹配规则，用于查找、提取、替换文本。

生活类比

文本像货架，regex 是筛选条件标签。

最小可运行例子

import re
text = "email: hello@example.com"
m = re.search(r"[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+", text)
print(m.group())

课堂小测（5 分钟）

1. 提取文本中的所有订单号（如 A-123）。
2. 提取全部 email。
3. 用 re.sub() 脱敏数字。

课堂小测参考答案与判分点

• 参考答案方向：能写出可运行代码，并覆盖题目中的核心条件与边界输入。
• 判分点 1（正确性）：主流程结果正确，关键分支可执行。
• 判分点 2（可读性）：变量命名清晰，结构不过度嵌套。
• 判分点 3（健壮性）：对空值、类型错误或异常输入有基础保护。

迁移任务（课后）

写 extract_contacts(text) 返回 emails/phones 两个列表。

本节验收标准

你能独立做到：

• 使用 search/findall/sub
• 写基础 pattern 并调试
• 完成文本提取与脱敏

常见报错与调试步骤（新手版）

• 报错看不懂：先读最后一行错误类型（如 TypeError、NameError），再回到对应代码行定位。
• 不确定变量值：在关键位置临时 print(变量, type(变量))，先确认数据是否符合预期。
• 改了代码却没生效：确认文件已保存、运行的是当前文件、终端环境（venv）是否正确。

常见误区

• 误区：regex 越复杂越好。
• 正解：可读可维护优先。