re.search() 是 Python 正则表达式模块 re 中的核心函数之一，用于在字符串中搜索匹配指定模式的第一个位置。与 re.match() 不同，它不限制匹配必须从字符串开头开始。

基本语法

re.search(pattern, string, flags=0)

• pattern: 要匹配的正则表达式
• string: 要搜索的字符串
• flags: 可选标志，用于修改正则表达式的匹配方式

返回值

• 如果匹配成功，返回一个匹配对象（Match object）
• 如果匹配失败，返回 None

主要特点

1. 扫描整个字符串：不像 match() 只检查开头，search() 会扫描整个字符串直到找到第一个匹配
2. 只返回第一个匹配：即使有多个匹配，也只返回第一个
3. 更通用的匹配方式：适用于大多数需要查找模式的场景

基本用法示例

import re

# 简单搜索
result = re.search(r'world', 'Hello world')
print(result)  # 返回匹配对象

# 搜索失败
result = re.search(r'Python', 'Hello world')
print(result)  # 返回 None

匹配对象的方法

匹配成功后，可以使用匹配对象的方法获取详细信息：

match = re.search(r'(\d+).(\d+)', '圆周率约为3.14，精确到小数点后两位')

print(match.group())    # '3.14' - 整个匹配
print(match.group(1))   # '3' - 第一个分组
print(match.group(2))   # '14' - 第二个分组
print(match.groups())   # ('3', '14') - 所有分组的元组
print(match.start())    # 6 - 匹配开始位置
print(match.end())      # 10 - 匹配结束位置
print(match.span())     # (6, 10) - (开始,结束)位置元组

使用标志(flags)

可以通过 flags 参数修改匹配行为：

# 不区分大小写搜索
result = re.search(r'python', 'I love Python', flags=re.IGNORECASE)
print(result)  # 匹配成功

常用标志：

• re.IGNORECASE 或 re.I: 忽略大小写
• re.MULTILINE 或 re.M: 多行模式
• re.DOTALL 或 re.S: 使 . 匹配包括换行符在内的所有字符

与 re.match() 的区别

re.search() 和 re.match() 的主要区别：

# 比较示例
print(re.match(r'world', 'Hello world'))     # None
print(re.search(r'world', 'Hello world'))    # 匹配对象

实际应用示例

1. 提取字符串中的数字

text = "订单号: 12345, 金额: 299.99元"
match = re.search(r'\d+\.\d+', text)
if match:
    print("找到金额:", match.group())  # 299.99

2. 验证复杂格式

# 检查字符串中是否包含有效的电子邮件
email = "联系我们: support@example.com"
if re.search(r'[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+', email):
    print("找到有效邮箱地址")

3. 多行文本搜索

text = """第一行
第二行包含重要内容: ABC123
第三行"""
match = re.search(r'重要内容: (\w+)', text)
if match:
    print("找到内容:", match.group(1))  # ABC123

4. 使用命名分组

# 提取日期中的年月日
text = "事件发生在2023-05-15"
match = re.search(r'(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})', text)
if match:
    print(match.groupdict())  # {'year': '2023', 'month': '05', 'day': '15'}

注意事项

1. 如果需要匹配整个字符串，可以在模式前后加上 ^ 和 $
2. 要查找所有匹配而不仅是第一个，应使用 re.findall() 或 re.finditer()
3. 对于复杂的文本处理，可能需要组合多个 re.search() 调用
4. 性能考虑：在长文本中搜索复杂模式可能会较慢

性能优化技巧

1. 预编译正则表达式：如果需要重复使用同一模式

pattern = re.compile(r'\d{3}-\d{4}')
result = pattern.search("电话: 123-4567")

2. 使用更精确的模式：避免过于宽泛的模式
3. 考虑使用字符串方法：简单查找可以用 in 操作符或 str.find()

re.search() 是 Python 文本处理中极其有用的工具，掌握它将大大增强你的字符串处理能力。