re.findall()在
python
中用于一次性提取字符串中所有符合条件的匹配项。其基本用法为re.findall(pattern, string)，返回包含所有匹配结果的列表，若无匹配则返回空列表；当正则表达式包含分组时，结果会根据分组调整；可以使用分组配合提取多个字段，如ip地址和访问时间；需注意非贪婪匹配、忽略大小写、unicode支持及性能优化技巧，例如编译正则表达式以提高效率。
在Python中使用
可以一次性提取出字符串中所有符合条件的匹配项，非常适合做批量提取任务。比如从一段文本里抓取所有
邮箱
、电话号码或特定格式的内容，这个函数非常实用。
基本用法：掌握输入输出形式
接收两个主要参数：正则表达式模式和要搜索的字符串。它返回的是一个列表，里面是所有匹配到的结果，没有匹配时返回空列表。
举个例子：
立即学习
“
Python免费学习笔记（深入）
”；
这里
表示匹配一个或多个数字。可以看到，函数把所有连续的数字串都找了出来。
注意：如果正则中包含分组（括号），那结果会根据分组来调整。例如：re.findall(r'Age: (\d+)', "Age: 25, Age: 30")
# 返回 ['25', '30']，而不是完整匹配内容所以写正则的时候，要不要加括号，得看你是想要整个匹配，还是只想提取某一部分。
提取多个字段：如何同时获取不同信息？
如果你希望一次提取多个类型的信息，比如从日志里同时取出IP地址和访问时间，可以用分组配合
。
比如：
Python 3.14.3
微软官方的 Python 扩展，是 VS Code 安装量最高的扩展（209M+）。集成 IntelliSense（通过 Pylance）、调试（通过 Python Debugger）、代码检查、格式化、重构和单元测试等功能。支持 Jupyter Notebook、虚拟环境管理和多 Python 版本切换。
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输出结果会是一个元组列表：
这样你可以轻松地将不同类型的数据对应起来。适合处理结构化日志、表格类文本等场景。
使用技巧与注意事项
非贪婪匹配
：默认情况下，
、
等量词是“贪婪”的，会尽可能多地匹配字符。如果你希望最小匹配，记得加上
。
忽略大小写匹配
：使用
标志
中文等Unicode字符
：Python 3下默认支持Unicode，但有时需要显式使用
或
确保正确识别。
性能问题
：如果对大文本频繁调用
，建议先编译正则表达式：
基本上就这些。
虽然简单，但搭配好正则表达式之后能解决很多实际问题。只要注意分组、贪婪性和编译优化，就能高效提取你想要的内容。
re.findall()re.findall(pattern, string)import re
text = "Tom is 25 and Jerry is 30"
ages = re.findall(r'\d+', text)
print(ages) # 输出 ['25', '30']\d+findalllog = "192.168.1.1 - [2024-03-10] | 10.0.0.2 - [2024-03-11]"
results = re.findall(r'(\d+\.\d+\.\d+\.\d+) - $\[([^\]]+)$', log)[('192.168.1.1', '2024-03-10'), ('10.0.0.2', '2024-03-11')]*+?re.findall(r'<.*?>', 'test') # 只匹配单个标签re.IGNORECASEre.findall(r'apple', 'AppleBANANAapple', flags=re.I)re.UNICODEre.Ufindallpattern = re.compile(r'\d+')
pattern.findall(text)re.findall()