Python | 正規表現 × 生文字列（raw string）

Pythonでの正規表現 × 生文字列（raw string）入門

では、プログラミング初心者向けに、正規表現 × 生文字列（raw string） の使い方を、
「しくみの理解 → 実例コード → 出力 → 解説」までセットでまとめます。
Python学習者がそのままコピペして試せる構成にしました。

1. なぜ「raw 文字列」が必要なの？

Pythonでは、バックスラッシュ \ に特別な意味（エスケープ）があるからです。
たとえば：

print("C:\new_folder\data.txt")

print("C:\new_folder\data.txt")

実行すると、

C:
ew_folder\data.txt

😱 \n が「改行」に変わってしまいました！

そこで登場「raw 文字列」

文字列の前に r をつけると、
Pythonはバックスラッシュを“そのままの文字”として扱います。

print(r"C:\new_folder\data.txt")

print(r"C:\new_folder\data.txt")

出力：

C:\new_folder\data.txt

これが raw string（生文字列）。
つまり「r を付けると、\ を普通の文字として扱う」しくみです。

2. 正規表現とバックスラッシュの関係

正規表現（re モジュール）でも \ を多用します。
例：

• \d → 数字（digit）
• \s → 空白（space）
• \b → 単語の区切り（boundary）

なので、普通の文字列だとバックスラッシュが2重に必要になります。

❌ 普通の文字列（読みにくい）

import re
re.findall("\\d+", "abc123xyz456")  # バックスラッシュ2つ

import re
re.findall("\\d+", "abc123xyz456")  # バックスラッシュ2つ

✅ raw文字列（読みやすい）

re.findall(r"\d+", "abc123xyz456")

re.findall(r"\d+", "abc123xyz456")

出力：

['123', '456']

3. 実例①：数字だけを抜き出す

import re

text = "注文番号1234、合計金額56789円です。"
pattern = r"\d+"  # 1個以上の数字にマッチ

print(re.findall(pattern, text))

import re

text = "注文番号1234、合計金額56789円です。"
pattern = r"\d+"  # 1個以上の数字にマッチ

print(re.findall(pattern, text))

出力：

['1234', '56789']

📘 解説：

• \d は数字、+ は「1文字以上の繰り返し」
• つまり「1つ以上続く数字」をすべてリストで返します
• r を付けることで、\d が “そのまま正規表現” として動作します

4. 実例②：メールアドレスを抜き出す

import re

text = "連絡先は test_user@example.com です。"
pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"

result = re.findall(pattern, text)
print(result)

import re

text = "連絡先は test_user@example.com です。"
pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"

result = re.findall(pattern, text)
print(result)

出力：

['test_user@example.com']

📘 解説：

• [...] は文字の集合、「この中のどれか1文字」
• + は「1文字以上」
• @ や . など、正規表現では特別な記号も混ざるので、
  普通の文字列だと \\. のように2重に書かなければならない。
• でも r"..." を使えば \. のままでOK。

5. 実例③：Windowsパスをログから検索

import re

log = "File saved to C:\\data\\results\\output.txt at 10:00"
pattern = r"C:\\data\\results\\output\.txt"

match = re.search(pattern, log)
print(bool(match))

import re

log = "File saved to C:\\data\\results\\output.txt at 10:00"
pattern = r"C:\\data\\results\\output\.txt"

match = re.search(pattern, log)
print(bool(match))

出力：

True

📘 解説：

• \\ → 実際の1つの \
• \. → ドットを「任意の文字」ではなく「. そのもの」として扱う
• r"..." にすることで、見た目と実際が一致してわかりやすい。

6. 実例④：複雑な正規表現をきれいに書く（re.VERBOSE）

import re

pattern = re.compile(r"""
    ^                # 文字列の先頭
    ([A-Z][a-z]+)    # 姓：最初が大文字、その後小文字
    \s+              # 空白
    ([A-Z][a-z]+)    # 名：同じく
    $                # 文字列の末尾
""", re.VERBOSE)

m = pattern.match("Smith John")
print(m.groups())

import re

pattern = re.compile(r"""
    ^                # 文字列の先頭
    ([A-Z][a-z]+)    # 姓：最初が大文字、その後小文字
    \s+              # 空白
    ([A-Z][a-z]+)    # 名：同じく
    $                # 文字列の末尾
""", re.VERBOSE)

m = pattern.match("Smith John")
print(m.groups())

出力：

('Smith', 'John')

📘 解説：

• re.VERBOSE モードでは、改行やコメント # が使える。
• r"""...""" のように raw + 三重引用符 で、可読性が劇的に上がる。
• 実務では「複雑な正規表現パターン」を定義するのに必須テクです。

7. 注意点：raw文字列の制限

raw文字列は「最後が \ のまま」だとエラーになります。

r"C:\path\"   # ❌ SyntaxError

r"C:\path\"   # ❌ SyntaxError

🩹 対処法：

r"C:\path\\"  # ✅ 末尾を2つにする
"C:\\path\\"  # ✅ 普通の文字列で書く

8. まとめ

9. 練習問題（理解チェック）

1. 「abc123xyz456」から数字だけを取り出す正規表現を書こう。
（raw文字列を使って）

2. 「sample_01.txt」や「data_99.txt」のようなファイル名にマッチする正規表現を r"..." 形式で書いてみよう。

3. 長文からメールアドレスをすべて取り出してリストにするコードを書いてみよう。