정규표현식

在Python中 정규표현식(Regular Expression)을 사용하는 방법讓我們學習. 정규표현식은 문자열 패턴을 찾고 조작하는 강력한 도구입니다.

정규표현식이란? 🔍

정규표현식(regex)은 특정 패턴의 문자열을 검색하고 조작하기 위한 형식 언어입니다.

import re

# 간단한 예제
text = '내 전화번호는 010-1234-5678입니다.'
pattern = r'\d{3}-\d{4}-\d{4}'

match = re.search(pattern, text)
if match:
    print(match.group())  # 010-1234-5678

re 모듈 기본 함수

match(): 문자열 시작 부분 매칭

import re

text = 'Python is great'

# 시작 부분이 매칭되면 Match 객체 반환
match = re.match(r'Python', text)
if match:
    print('매칭됨:', match.group())  # Python

# 시작 부분이 매칭되지 않으면 None
match = re.match(r'Java', text)
if match:
    print('매칭됨')
else:
    print('매칭 안됨')

search(): 문자열 전체에서 첫 번째 매칭

import re

text = 'I love Python programming'

# 문자열 어디든 매칭되면 Match 객체 반환
match = re.search(r'Python', text)
if match:
    print('찾음:', match.group())  # Python
    print('위치:', match.start(), '-', match.end())  # 7 - 13

findall(): 모든 매칭 찾기

import re

text = '전화번호: 010-1234-5678, 010-9876-5432'
pattern = r'\d{3}-\d{4}-\d{4}'

# 모든 매칭을 리스트로 반환
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # ['010-1234-5678', '010-9876-5432']

finditer(): 모든 매칭을 iterator로

import re

text = '가격: 1000원, 2000원, 3000원'
pattern = r'\d+'

# Match 객체를 iterator로 반환
for match in re.finditer(pattern, text):
    print(f'{match.group()} (위치: {match.start()}-{match.end()})')
# 1000 (위치: 4-8)
# 2000 (위치: 11-15)
# 3000 (위치: 17-21)

sub(): 패턴 치환

import re

text = '내 전화번호는 010-1234-5678입니다.'
pattern = r'\d{3}-\d{4}-\d{4}'

# 패턴을 다른 문자열로 치환
result = re.sub(pattern, '***-****-****', text)
print(result)  # 내 전화번호는 ***-****-****입니다.

# 함수로 치환
def mask_phone(match):
    phone = match.group()
    return phone[:3] + '-****-' + phone[-4:]

result = re.sub(pattern, mask_phone, text)
print(result)  # 내 전화번호는 010-****-5678입니다.

split(): 패턴으로 분리

import re

text = 'apple,banana;orange:grape'

# 여러 구분자로 분리
parts = re.split(r'[,;:]', text)
print(parts)  # ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']

# 공백으로 분리 (여러 개의 공백 허용)
text2 = 'hello    world  python'
words = re.split(r'\s+', text2)
print(words)  # ['hello', 'world', 'python']

기본 패턴 📝

리터럴 문자

import re

# 정확한 문자열 매칭
print(re.search(r'hello', 'hello world'))  # 매칭
print(re.search(r'hello', 'Hello world'))  # None (대소문자 구분)

# 대소문자 무시
print(re.search(r'hello', 'Hello world', re.IGNORECASE))  # 매칭

메타 문자

문자	의미	예제
`.`	임의의 문자 1개	`a.c` → abc, a1c, a c
`^`	문자열 시작	`^hello` → hello로 시작
`$`	문자열 끝	`world$` → world로 끝남
`*`	0번 이상 반복	`ab*c` → ac, abc, abbc
`+`	1번 이상 반복	`ab+c` → abc, abbc
`?`	0번 또는 1번	`ab?c` → ac, abc
`\|`	OR	`cat\|dog` → cat 또는 dog
`()`	그룹	`(ab)+` → ab, abab
`[]`	문자 클래스	`[abc]` → a, b, c 중 하나
`{}`	반복 횟수	`a{3}` → aaa

import re

# 점(.)은 줄바꿈 제외한 모든 문자
print(re.search(r'a.c', 'abc').group())  # abc
print(re.search(r'a.c', 'a1c').group())  # a1c

# 별표(*): 0번 이상
print(re.search(r'ab*c', 'ac').group())   # ac
print(re.search(r'ab*c', 'abc').group())  # abc
print(re.search(r'ab*c', 'abbc').group()) # abbc

# 플러스(+): 1번 이상
print(re.search(r'ab+c', 'abc').group())  # abc
print(re.search(r'ab+c', 'ac'))           # None

# 물음표(?): 0번 또는 1번
print(re.search(r'colou?r', 'color').group())   # color
print(re.search(r'colou?r', 'colour').group())  # colour

문자 클래스

import re

# 문자 집합
print(re.findall(r'[aeiou]', 'hello'))  # ['e', 'o']

# 범위
print(re.findall(r'[a-z]', 'Hello123'))  # ['e', 'l', 'l', 'o']
print(re.findall(r'[A-Z]', 'Hello123'))  # ['H']
print(re.findall(r'[0-9]', 'Hello123'))  # ['1', '2', '3']

# 부정 (^)
print(re.findall(r'[^0-9]', 'Hello123'))  # ['H', 'e', 'l', 'l', 'o']

# 특수 문자 클래스
print(re.findall(r'\d', 'abc123'))   # ['1', '2', '3'] (숫자)
print(re.findall(r'\D', 'abc123'))   # ['a', 'b', 'c'] (비숫자)
print(re.findall(r'\w', 'a_1 !'))    # ['a', '_', '1'] (단어 문자)
print(re.findall(r'\W', 'a_1 !'))    # [' ', '!'] (비단어 문자)
print(re.findall(r'\s', 'a b\tc'))   # [' ', '\t'] (공백)
print(re.findall(r'\S', 'a b'))      # ['a', 'b'] (비공백)

반복 지정

import re

# {n}: 정확히 n번
print(re.search(r'a{3}', 'aaa').group())     # aaa
print(re.search(r'a{3}', 'aa'))              # None

# {n,}: n번 이상
print(re.search(r'a{2,}', 'aaa').group())    # aaa

# {n,m}: n번 이상 m번 이하
print(re.search(r'a{2,4}', 'aaaaa').group()) # aaaa

# 전화번호 패턴
phone = re.search(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}', '010-1234-5678')
print(phone.group())  # 010-1234-5678

그룹과 캡처 🎯

기본 그룹

import re

text = '이름: 홍길동, 나이: 30세'

# 그룹으로 캡처
pattern = r'이름: (\w+), 나이: (\d+)세'
match = re.search(pattern, text)

if match:
    print('전체:', match.group(0))    # 이름: 홍길동, 나이: 30세
    print('이름:', match.group(1))    # 홍길동
    print('나이:', match.group(2))    # 30
    print('모든 그룹:', match.groups())  # ('홍길동', '30')

이름 있는 그룹

import re

text = '2025-11-27'
pattern = r'(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})'

match = re.search(pattern, text)
if match:
    print('연도:', match.group('year'))    # 2025
    print('월:', match.group('month'))     # 11
    print('일:', match.group('day'))       # 27
    print('딕셔너리:', match.groupdict())  # {'year': '2025', 'month': '11', 'day': '27'}

비캡처 그룹

import re

# (?:...)는 그룹이지만 캡처하지 않음
text = 'http://www.example.com'
pattern = r'(?:http|https)://(\w+\.\w+\.\w+)'

match = re.search(pattern, text)
if match:
    print('전체:', match.group(0))  # http://www.example.com
    print('도메인:', match.group(1))  # www.example.com
    # group(2)는 없음 (비캡처 그룹)

컴파일과 플래그

패턴 컴파일

import re

# 같은 패턴을 여러 번 사용할 때 컴파일하면 효율적
pattern = re.compile(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}')

text1 = '전화: 010-1234-5678'
text2 = '연락처: 010-9876-5432'

print(pattern.search(text1).group())  # 010-1234-5678
print(pattern.search(text2).group())  # 010-9876-5432

플래그

import re

text = 'Hello\nWorld'

# IGNORECASE: 대소문자 무시
print(re.findall(r'hello', text, re.IGNORECASE))  # ['Hello']

# MULTILINE: ^와 $가 각 줄에 적용
print(re.findall(r'^World', text, re.MULTILINE))  # ['World']

# DOTALL: .이 줄바꿈도 매칭
print(re.search(r'Hello.World', text, re.DOTALL))  # 매칭됨

# VERBOSE: 읽기 쉽게 작성
pattern = re.compile(r'''
    \d{3}   # 지역번호
    -       # 하이픈
    \d{4}   # 국번
    -       # 하이픈
    \d{4}   # 번호
''', re.VERBOSE)

print(pattern.search('010-1234-5678').group())  # 010-1234-5678

實踐範例 💡

예제 1: 이메일 검증

import re

def validate_email(email):
    """이메일 주소 검증"""
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
    return re.match(pattern, email) is not None

# 테스트
emails = [
    'user@example.com',       # 유효
    'user.name@example.co.kr', # 유효
    'user+tag@example.com',    # 유효
    'invalid@',                # 무효
    '@example.com',            # 무효
    'user@example',            # 무효
]

for email in emails:
    result = '✓' if validate_email(email) else '✗'
    print(f'{result} {email}')

예제 2: 전화번호 검증 및 포맷팅

import re

class PhoneValidator:
    """전화번호 검증 및 포맷팅"""

    # 다양한 형식의 전화번호 패턴
    PATTERNS = [
        r'010-\d{4}-\d{4}',      # 010-1234-5678
        r'010\d{8}',              # 01012345678
        r'\d{2,3}-\d{3,4}-\d{4}', # 02-1234-5678, 031-123-4567
    ]

    @classmethod
    def extract_numbers(cls, phone):
        """전화번호에서 숫자만 추출"""
        return re.sub(r'\D', '', phone)

    @classmethod
    def format_phone(cls, phone):
        """전화번호 포맷팅 (010-1234-5678 형식)"""
        numbers = cls.extract_numbers(phone)

        if len(numbers) == 11 and numbers.startswith('010'):
            return f'{numbers[:3]}-{numbers[3:7]}-{numbers[7:]}'
        elif len(numbers) == 10:
            if numbers.startswith('02'):
                return f'{numbers[:2]}-{numbers[2:6]}-{numbers[6:]}'
            else:
                return f'{numbers[:3]}-{numbers[3:6]}-{numbers[6:]}'

        return phone  # 포맷팅 불가

    @classmethod
    def validate(cls, phone):
        """전화번호 유효성 검증"""
        for pattern in cls.PATTERNS:
            if re.match(pattern, phone):
                return True
        return False

# 사용 예제
phones = [
    '010-1234-5678',
    '01012345678',
    '02-1234-5678',
    '031-123-4567',
]

for phone in phones:
    formatted = PhoneValidator.format_phone(phone)
    is_valid = PhoneValidator.validate(phone)
    print(f'{phone} → {formatted} (유효: {is_valid})')

예제 3: URL 파싱

import re

def parse_url(url):
    """URL을 구성요소로 분해"""
    pattern = r'''
        (?P<protocol>https?://)?      # 프로토콜 (선택)
        (?P<subdomain>[\w-]+\.)*      # 서브도메인 (선택, 반복)
        (?P<domain>[\w-]+)            # 도메인
        \.(?P<tld>[a-z]{2,})          # 최상위 도메인
        (?::(?P<port>\d+))?           # 포트 (선택)
        (?P<path>/[^\s?]*)?           # 경로 (선택)
        (?:\?(?P<query>[^\s#]*))?     # 쿼리 (선택)
        (?:\#(?P<fragment>[^\s]*))?   # 프래그먼트 (선택)
    '''

    match = re.match(pattern, url, re.VERBOSE)
    if match:
        return match.groupdict()
    return None

# 테스트
urls = [
    'https://www.example.com:8080/path/to/page?key=value#section',
    'http://blog.example.co.kr/posts',
    'example.com/page',
]

for url in urls:
    print(f'\nURL: {url}')
    parts = parse_url(url)
    if parts:
        for key, value in parts.items():
            if value:
                print(f'  {key}: {value}')

예제 4: 로그 파일 파싱

import re
from datetime import datetime

class LogParser:
    """로그 파일 파서"""

    # 로그 패턴: [2025-11-27 14:30:45] ERROR: Something went wrong
    LOG_PATTERN = r'\[(?P<timestamp>[\d-]+ [\d:]+)\] (?P<level>\w+): (?P<message>.*)'

    def __init__(self, log_file):
        self.log_file = log_file
        self.pattern = re.compile(self.LOG_PATTERN)

    def parse_line(self, line):
        """한 줄 파싱"""
        match = self.pattern.match(line)
        if match:
            data = match.groupdict()
            data['timestamp'] = datetime.strptime(
                data['timestamp'],
                '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
            )
            return data
        return None

    def parse_file(self):
        """전체 파일 파싱"""
        logs = []
        with open(self.log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                parsed = self.parse_line(line.strip())
                if parsed:
                    logs.append(parsed)
        return logs

    def filter_by_level(self, level):
        """특정 레벨의 로그만 필터링"""
        logs = self.parse_file()
        return [log for log in logs if log['level'] == level]

# 샘플 로그 생성
sample_logs = [
    '[2025-11-27 14:30:45] INFO: Server started',
    '[2025-11-27 14:30:46] ERROR: Connection failed',
    '[2025-11-27 14:30:47] WARNING: Memory usage high',
    '[2025-11-27 14:30:48] ERROR: Database timeout',
]

with open('app.log', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(sample_logs))

# 파싱
parser = LogParser('app.log')
errors = parser.filter_by_level('ERROR')

print(f'총 {len(errors)}개의 에러 발견:')
for error in errors:
    print(f"  {error['timestamp']}: {error['message']}")

예제 5: 비밀번호 강도 검증

import re

class PasswordValidator:
    """비밀번호 강도 검증기"""

    def __init__(self, min_length=8):
        self.min_length = min_length

    def validate(self, password):
        """비밀번호 검증"""
        checks = {
            'length': len(password) >= self.min_length,
            'uppercase': bool(re.search(r'[A-Z]', password)),
            'lowercase': bool(re.search(r'[a-z]', password)),
            'digit': bool(re.search(r'\d', password)),
            'special': bool(re.search(r'[!@#$%^&*(),.?":{}|<>]', password)),
        }

        return checks

    def get_strength(self, password):
        """비밀번호 강도 계산"""
        checks = self.validate(password)
        score = sum(checks.values())

        if score == 5:
            return '매우 강함'
        elif score >= 4:
            return '강함'
        elif score >= 3:
            return '보통'
        else:
            return '약함'

    def get_feedback(self, password):
        """비밀번호 개선 제안"""
        checks = self.validate(password)
        feedback = []

        if not checks['length']:
            feedback.append(f'최소 {self.min_length}자 이상이어야 합니다')
        if not checks['uppercase']:
            feedback.append('대문자를 포함해야 합니다')
        if not checks['lowercase']:
            feedback.append('소문자를 포함해야 합니다')
        if not checks['digit']:
            feedback.append('숫자를 포함해야 합니다')
        if not checks['special']:
            feedback.append('특수문자를 포함해야 합니다')

        return feedback

# 사용 예제
validator = PasswordValidator()

passwords = [
    'password',
    'Password1',
    'Password1!',
    'P@ssw0rd',
]

for pwd in passwords:
    strength = validator.get_strength(pwd)
    feedback = validator.get_feedback(pwd)

    print(f'\n비밀번호: {pwd}')
    print(f'강도: {strength}')
    if feedback:
        print('개선사항:')
        for fb in feedback:
            print(f'  - {fb}')

예제 6: HTML 태그 제거

import re

def remove_html_tags(text):
    """HTML 태그 제거"""
    # <...> 형식의 태그 제거
    clean = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # HTML 엔티티 변환
    clean = re.sub(r'&nbsp;', ' ', clean)
    clean = re.sub(r'&lt;', '<', clean)
    clean = re.sub(r'&gt;', '>', clean)
    clean = re.sub(r'&amp;', '&', clean)
    return clean.strip()

# 테스트
html = '''
<div class="content">
    <h1>제목</h1>
    <p>이것은 <strong>중요한</strong> 내용입니다.</p>
    <a href="http://example.com">링크</a>
</div>
'''

clean_text = remove_html_tags(html)
print(clean_text)

예제 7: 텍스트에서 정보 추출

import re

class TextExtractor:
    """텍스트에서 다양한 정보 추출"""

    @staticmethod
    def extract_emails(text):
        """이메일 주소 추출"""
        pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
        return re.findall(pattern, text)

    @staticmethod
    def extract_urls(text):
        """URL 추출"""
        pattern = r'https?://[^\s<>"{}|\\^`\[\]]+'
        return re.findall(pattern, text)

    @staticmethod
    def extract_phone_numbers(text):
        """전화번호 추출"""
        pattern = r'(\d{2,3}[-.]?\d{3,4}[-.]?\d{4})'
        return re.findall(pattern, text)

    @staticmethod
    def extract_dates(text):
        """날짜 추출 (YYYY-MM-DD, YYYY/MM/DD)"""
        pattern = r'\d{4}[-/]\d{2}[-/]\d{2}'
        return re.findall(pattern, text)

    @staticmethod
    def extract_hashtags(text):
        """해시태그 추출"""
        pattern = r'#\w+'
        return re.findall(pattern, text)

# 사용 예제
text = '''
연락처: user@example.com, 010-1234-5678
웹사이트: https://www.example.com
날짜: 2025-11-27
소셜: #python #regex #coding
'''

extractor = TextExtractor()

print('이메일:', extractor.extract_emails(text))
print('URL:', extractor.extract_urls(text))
print('전화번호:', extractor.extract_phone_numbers(text))
print('날짜:', extractor.extract_dates(text))
print('해시태그:', extractor.extract_hashtags(text))

예제 8: 문자열 정규화

import re

class TextNormalizer:
    """텍스트 정규화"""

    @staticmethod
    def normalize_whitespace(text):
        """공백 정규화 (여러 공백을 하나로)"""
        return re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()

    @staticmethod
    def remove_special_chars(text):
        """특수문자 제거 (알파벳, 숫자, 공백만 유지)"""
        return re.sub(r'[^a-zA-Z0-9가-힣\s]', '', text)

    @staticmethod
    def normalize_phone(phone):
        """전화번호 정규화"""
        # 숫자만 추출
        numbers = re.sub(r'\D', '', phone)

        # 11자리인 경우 (010-xxxx-xxxx)
        if len(numbers) == 11:
            return f'{numbers[:3]}-{numbers[3:7]}-{numbers[7:]}'

        return phone

    @staticmethod
    def normalize_email(email):
        """이메일 정규화 (소문자 변환)"""
        email = email.lower().strip()
        # 공백 제거
        email = re.sub(r'\s', '', email)
        return email

# 사용 예제
normalizer = TextNormalizer()

print(normalizer.normalize_whitespace('hello    world   !'))
# 'hello world !'

print(normalizer.remove_special_chars('Hello, World! 123'))
# 'Hello World 123'

print(normalizer.normalize_phone('010 1234 5678'))
# '010-1234-5678'

print(normalizer.normalize_email('  User@Example.COM  '))
# 'user@example.com'

예제 9: 민감한 정보 마스킹

import re

class DataMasker:
    """민감한 정보 마스킹"""

    @staticmethod
    def mask_email(email):
        """이메일 마스킹: u***@example.com"""
        pattern = r'([a-zA-Z])[a-zA-Z0-9._%+-]*(@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,})'
        return re.sub(pattern, r'\1***\2', email)

    @staticmethod
    def mask_phone(phone):
        """전화번호 마스킹: 010-****-5678"""
        pattern = r'(\d{2,3})[-.]?(\d{3,4})[-.]?(\d{4})'
        return re.sub(pattern, r'\1-****-\3', phone)

    @staticmethod
    def mask_card(card_number):
        """카드번호 마스킹: ****-****-****-1234"""
        pattern = r'(\d{4})[-\s]?(\d{4})[-\s]?(\d{4})[-\s]?(\d{4})'
        return re.sub(pattern, r'****-****-****-\4', card_number)

    @staticmethod
    def mask_ssn(ssn):
        """주민번호 마스킹: 123456-*******"""
        pattern = r'(\d{6})[-]?(\d{7})'
        return re.sub(pattern, r'\1-*******', ssn)

# 사용 예제
masker = DataMasker()

print(masker.mask_email('user123@example.com'))
# u***@example.com

print(masker.mask_phone('010-1234-5678'))
# 010-****-5678

print(masker.mask_card('1234-5678-9012-3456'))
# ****-****-****-3456

print(masker.mask_ssn('123456-1234567'))
# 123456-*******

예제 10: 코드 하이라이팅 (간단한 예제)

import re

class SimpleHighlighter:
    """간단한 Python 코드 하이라이터"""

    PATTERNS = {
        'keyword': r'\b(def|class|if|else|elif|for|while|return|import|from)\b',
        'string': r'(["\'])(?:(?=(\\?))\2.)*?\1',
        'number': r'\b\d+\b',
        'comment': r'#.*$',
        'function': r'\b([a-zA-Z_]\w*)\s*(?=\()',
    }

    def highlight(self, code):
        """코드를 HTML로 하이라이팅"""
        highlighted = code

        # 키워드
        highlighted = re.sub(
            self.PATTERNS['keyword'],
            r'<span class="keyword">\1</span>',
            highlighted
        )

        # 문자열
        highlighted = re.sub(
            self.PATTERNS['string'],
            r'<span class="string">\g<0></span>',
            highlighted
        )

        # 숫자
        highlighted = re.sub(
            self.PATTERNS['number'],
            r'<span class="number">\g<0></span>',
            highlighted
        )

        return highlighted

# 사용 예제
highlighter = SimpleHighlighter()
code = 'def hello(name): return "Hello, " + name'
print(highlighter.highlight(code))

常見問題 ❓

Q1: 탐욕적(greedy) vs 비탐욕적(non-greedy) 매칭은?

import re

text = '<div>content1</div><div>content2</div>'

# 탐욕적: 가능한 한 많이 매칭
greedy = re.search(r'<div>.*</div>', text).group()
print(greedy)
# <div>content1</div><div>content2</div>

# 비탐욕적: 가능한 한 적게 매칭
non_greedy = re.search(r'<div>.*?</div>', text).group()
print(non_greedy)
# <div>content1</div>

Q2: 역슬래시를 매칭하려면?

import re

# raw string 사용
pattern = r'\\'
print(re.search(pattern, 'a\\b').group())  # \

# 또는 이스케이프
pattern = '\\\\'
print(re.search(pattern, 'a\\b').group())  # \

Q3: 정규표현식을 디버그하는 방법은?

import re

# 패턴이 복잡할 때 부분별로 테스트
pattern = r'\d{3}-\d{4}-\d{4}'

# 단계별 확인
print(re.search(r'\d{3}', '010'))      # 010
print(re.search(r'\d{3}-', '010-'))    # 010-
print(re.search(r'\d{3}-\d{4}', '010-1234'))  # 010-1234

# 온라인 도구 사용: regex101.com, regexr.com

Q4: 같은 패턴이 여러 번 나올 때 어떻게 처리하나요?

import re

text = 'Price: 1000원, 2000원, 3000원'

# findall로 모두 찾기
prices = re.findall(r'\d+', text)
print(prices)  # ['1000', '2000', '3000']

# finditer로 위치 정보와 함께
for match in re.finditer(r'\d+', text):
    print(f'{match.group()} at {match.start()}-{match.end()}')

Q5: 정규표현식 성능을 개선하는 방법은?

import re

# 1. 패턴 컴파일 (반복 사용 시)
pattern = re.compile(r'\d+')
for text in texts:
    pattern.search(text)

# 2. 비캡처 그룹 사용
# 나쁨: r'(http|https)://...'
# 좋음: r'(?:http|https)://...'

# 3. 탐욕적 매칭 제한
# 나쁨: r'.*'
# 좋음: r'[^>]*' 또는 r'.*?'

정규표현식 치트 시트 📋

자주 사용하는 패턴

patterns = {
    '이메일': r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$',
    '전화번호': r'^\d{3}-\d{3,4}-\d{4}$',
    'URL': r'^https?://[^\s]+$',
    'IP주소': r'^\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}$',
    '날짜(YYYY-MM-DD)': r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}$',
    '시간(HH:MM)': r'^([01]\d|2[0-3]):([0-5]\d)$',
    '한글': r'[가-힣]+',
    '영문': r'[a-zA-Z]+',
    '숫자': r'\d+',
    '공백제거': r'\s+',
}

下一步

파일 입출력: 로그 파일 파싱에 정규표현식 활용
JSON과 CSV: 데이터 검증에 정규표현식 사용
웹 스크래핑: BeautifulSoup과 정규표현식 조합
고급 정규표현식: lookahead, lookbehind 패턴

정규표현식이란? 🔍​

re 모듈 기본 함수​

match(): 문자열 시작 부분 매칭​

search(): 문자열 전체에서 첫 번째 매칭​

findall(): 모든 매칭 찾기​

finditer(): 모든 매칭을 iterator로​

sub(): 패턴 치환​

split(): 패턴으로 분리​

기본 패턴 📝​

리터럴 문자​

메타 문자​

문자 클래스​

반복 지정​

그룹과 캡처 🎯​

기본 그룹​

이름 있는 그룹​

비캡처 그룹​

컴파일과 플래그​

패턴 컴파일​

플래그​

實踐範例 💡​

예제 1: 이메일 검증​

예제 2: 전화번호 검증 및 포맷팅​

예제 3: URL 파싱​

예제 4: 로그 파일 파싱​

예제 5: 비밀번호 강도 검증​

예제 6: HTML 태그 제거​

예제 7: 텍스트에서 정보 추출​

예제 8: 문자열 정규화​

예제 9: 민감한 정보 마스킹​

예제 10: 코드 하이라이팅 (간단한 예제)​

常見問題 ❓​

Q1: 탐욕적(greedy) vs 비탐욕적(non-greedy) 매칭은?​

Q2: 역슬래시를 매칭하려면?​

Q3: 정규표현식을 디버그하는 방법은?​

Q4: 같은 패턴이 여러 번 나올 때 어떻게 처리하나요?​

Q5: 정규표현식 성능을 개선하는 방법은?​

정규표현식 치트 시트 📋​

자주 사용하는 패턴​

下一步​

정규표현식이란? 🔍

re 모듈 기본 함수

match(): 문자열 시작 부분 매칭

search(): 문자열 전체에서 첫 번째 매칭

findall(): 모든 매칭 찾기

finditer(): 모든 매칭을 iterator로

sub(): 패턴 치환

split(): 패턴으로 분리

기본 패턴 📝

리터럴 문자

메타 문자

문자 클래스

반복 지정

그룹과 캡처 🎯

기본 그룹

이름 있는 그룹

비캡처 그룹

컴파일과 플래그

패턴 컴파일

플래그

實踐範例 💡

예제 1: 이메일 검증

예제 2: 전화번호 검증 및 포맷팅

예제 3: URL 파싱

예제 4: 로그 파일 파싱

예제 5: 비밀번호 강도 검증

예제 6: HTML 태그 제거

예제 7: 텍스트에서 정보 추출

예제 8: 문자열 정규화

예제 9: 민감한 정보 마스킹

예제 10: 코드 하이라이팅 (간단한 예제)

常見問題 ❓

Q1: 탐욕적(greedy) vs 비탐욕적(non-greedy) 매칭은?

Q2: 역슬래시를 매칭하려면?

Q3: 정규표현식을 디버그하는 방법은?

Q4: 같은 패턴이 여러 번 나올 때 어떻게 처리하나요?

Q5: 정규표현식 성능을 개선하는 방법은?

정규표현식 치트 시트 📋

자주 사용하는 패턴

下一步