Summary  
This chapter introduces regular expressions as a way to define and apply pattern-based rules for searching, matching, and extracting substrings within text using functions like re.search and match.group.  

General domain of usage  
Text processing

## Einführung in reguläre Ausdrücke

Reguläre Ausdrücke, häufig als **Regex** abgekürzt, sind leistungsstarke Werkzeuge zum Suchen, Vergleichen und Manipulieren von Texten anhand bestimmter Muster. Das Konzept der **regulären Ausdrücke** stammt aus den 1950er Jahren, als der Mathematiker Stephen Cole Kleene die Idee als Methode zur Beschreibung bestimmter Mengen von Zeichenketten in der formalen Sprachtheorie einführte. Im Laufe der Jahrzehnte sind **reguläre Ausdrücke** zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Informatik geworden, insbesondere bei Aufgaben der Textverarbeitung.

**Typische Anwendungsfälle für reguläre Ausdrücke sind:**
- Validierung von Benutzereingaben, wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern;
- Suche nach Mustern in großen Textmengen;
- Extraktion spezifischer Informationen, wie Daten oder Schlüsselwörter, aus Dokumenten;
- Ersetzen oder Umformatieren von Textabschnitten nach definierten Regeln.

**Reguläre Ausdrücke** werden in vielen Programmiersprachen unterstützt, darunter `Python`, wo sie sowohl für einfache als auch für komplexe Aufgaben der Textverarbeitung weit verbreitet sind.

import re

text = "The price is $100."
pattern = r"\$\d+"

match = re.search(pattern, text)

if match:
    print("Match found:", match.group())
else:
    print("No match found.")

Im obigen Code importierst du zunächst das in Python integrierte **`re`**-Modul, das Unterstützung für reguläre Ausdrücke bietet. Die Variable **`pattern`** definiert ein Regex-Muster, das ein Dollarzeichen (`$`) gefolgt von einer oder mehreren Ziffern abgleicht. Die Funktion **`re.search`** durchsucht die Zeichenkette **`text`** nach der ersten Stelle, an der das Regex-Muster einen Treffer ergibt. Wenn ein Treffer gefunden wird, gibt **`match.group()`** die gefundene Teilzeichenkette zurück; andernfalls gibt der Code **"No match found."** aus.

Mit diesem Ansatz kannst du schnell bestimmte Muster im Text erkennen und extrahieren. Reguläre Ausdrücke helfen dir dabei:

- Informationen wie Preise, Daten oder Schlüsselwörter zu finden und zu extrahieren;
- Eingabeformate wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern zu validieren;
- Wiederkehrende Aufgaben bei der Textverarbeitung zu automatisieren.

Welches Python-Modul wird für **reguläre Ausdrücke** verwendet?

Was ist der Hauptzweck von **regulären Ausdrücken**?



Welches der folgenden ist ein gültiger Anwendungsfall für **reguläre Ausdrücke**?

Ein umfassender Kurs zu Python-Regulären Ausdrücken, konzipiert für Lernende mit grundlegenden Python-Kenntnissen. Dieser Kurs behandelt Regex-Syntax, Mustererkennung, fortgeschrittene Funktionen und praktische Anwendungen durch Theorie und praktische Aufgaben.

Erlernen der Grundlagen von regulären Ausdrücken in Python, einschließlich grundlegender Syntax, Mustererkennung und wesentlicher Regex-Funktionen.

Vertiefung in reguläre Ausdrücke mit Gruppierung, Quantifizierern, Ankern und Ersetzungstechniken.

Beherrschung fortgeschrittener Regex-Funktionen wie Lookahead/Lookbehind, nicht-gieriges Matching und Anwendung von Regex auf praxisnahe Textverarbeitungsprobleme.

What Are Regular Expressions?

Einführung in reguläre Ausdrücke

1. Welches Python-Modul wird für reguläre Ausdrücke verwendet?

2. Was ist der Hauptzweck von regulären Ausdrücken?

3. Welches der folgenden ist ein gültiger Anwendungsfall für reguläre Ausdrücke?