🎯 正则表达式「彩虹速查表」：一句话 + 一行代码 + 一个彩蛋！

不是冗长手册，不是“背字典”——
这是一张能复制、能测试、能装逼的 Regex 彩虹表——
从 \d 到 (?P<name>)，从邮箱到 emoji，
1 张表 = 语法 + 实战 + Python 演示，全程可复制 📦

① 基础字符：一句话背完 ☕️

正则	一句话	Python 演示
\d	任意数字	re.findall(r"\d", "a1b2") → ['1', '2']
\D	非数字	re.findall(r"\D", "a1b2") → ['a', 'b']
\w	字母数字下划线	re.findall(r"\w+", "hi_99") → ['hi_99']
\W	非单词	re.findall(r"\W+", "hi!!") → ['!!']
\s	空白	re.findall(r"\s+", "a\tb\n") → ['\t', '\n']
\S	非空白	re.findall(r"\S+", "a b") → ['a', 'b']

口诀：**“小写肯定，大写否定，加号贪婪，星号懒惰”**🎵

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② 边界定位：一句话秒懂 🧭

正则	一句话	Python 演示
^	开头	re.findall(r"^\d+", "123abc") → ['123']
$	结尾	re.findall(r"\d+$", "abc123") → ['123']
\b	单词边界	re.findall(r"\b\w+\b", "hi!") → ['hi']
\B	非边界	re.findall(r"\B\w+\B", "hi!") → []

口诀：“开头 ^，结尾 $，边界 \b，定位不迷路”

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③ 量词：贪婪 vs 懒惰 ⚡️

正则	贪婪	懒惰	Python 对比
*	0 或更多	*?	re.findall(r"a*", "aaa") → ['aaa'] vs *? → ['a', 'a', 'a']
+	1 或更多	+?	re.findall(r"a+", "aaa") → ['aaa'] vs +? → ['a', 'a', 'a']
?	0 或 1	??	re.findall(r"a?", "aaa") → ['a', 'a', 'a'] vs ?? → ['', '', '']
{n,m}	n 到 m	{n,m}?	re.findall(r"a{2,3}", "aaa") → ['aaa'] vs {2,3}? → ['aa']

口诀：“默认贪婪，加 ? 懒惰，{n,m} 精确”

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④ 分组与命名：捕获 + 命名 🏷️

正则	一句话	Python 演示
()	捕获分组	re.search(r"(\d+)", "a123b").group(1) → '123'
(?:)	非捕获	re.search(r"(?:\d+)", "a123b").group(0) → '123'
(?P<name>)	命名分组	re.search(r"(?P<num>\d+)", "a123b").group('num') → '123'

口诀：“() 捕获，(?:) 不捕获，(?P) 起名字”

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⑤ 实战 1：邮箱提取（一行）📧

import re
text = "Contact me at alice@example.com or bob+tag@sub.co.uk"
emails = re.findall(r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}", text)
print(emails)  # ['alice@example.com', 'bob+tag@sub.co.uk']

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⑥ 实战 2：手机号格式化（一行）📱

import re
phone = "13812345678"
formatted = re.sub(r"(\d{3})(\d{4})(\d{3})", r"\1-\2-\3", phone)
print(formatted)  # 138-1234-5678

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⑦ 实战 3：Emoji 提取（一行）😀

import re
text = "I ❤️ Python 🐍 and 🎄"
emojis = re.findall(r"[\u2639-\u3299]", text)
print(emojis)  # ['❤️', '🐍', '🎄']

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⑧ 万能解毒剂：调试 checklist✅

问题	解毒
贪婪过头	加 ? 变懒惰
分组混乱	用 (?P<name>) 命名
特殊字符	用 re.escape(text)
性能慢	预编译 re.compile(pattern)

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⑨ 彩蛋：彩虹正则调试器（10 行）

import re, random, math

def rainbow_regex(pattern, text):
    for m in re.finditer(pattern, text):
        hue = m.start() / len(text)
        r = int(255 * (1 + math.cos(hue * 6.28)) / 2)
        g = int(255 * (1 + math.cos(hue * 6.28 + 2)) / 2)
        b = int(255 * (1 + math.cos(hue * 6.28 + 4)) / 2)
        print(f"\033[38;2;{r};{g};{b}m{m.group()}\033[0m", end="")
    print()

# 使用
rainbow_regex(r"\d+", "a123b456c789")

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🏁 一句话口诀（背它！）

**“小写肯定，大写否定，^$定位，()捕获，?懒惰，{n,m}精确，彩虹调试深拷贝！”**🎵