本文直接给出结论：在 Python 中导入正则表达式功能只需一行 import re，随后即可使用 re.search、re.sub、re.findall 等 API；建议避免将文件命名为 re.py 并优先预编译常用模式提升性能。文中系统讲解了 re 的基础用法、flags、分组、常见陷阱与性能优化（如避免灾难性回溯）、错误排查与版本兼容（含 Unicode 差异）、与第三方 regex/RE2 的对比、团队协作与工程化治理（测试、CI、文档与灰度），并给出实操清单与未来趋势，帮助读者把“import re”从入门动作提升为可维护、可审计的工程实践。

本文系统阐述了在Python中匹配换行符的实用方法与工程策略：处理常见换行用[\r\n]，跨行匹配用re.DOTALL或[\s\S]，多行锚点用re.MULTILINE；若需覆盖Unicode行分隔符则显式列举或使用第三方regex模块的\R。在不确定来源的文本中先做换行归一化，复杂抽取场景配合惰性量词与边界断言以控回溯风险。通过示例、表格与案例，给出日志、Markdown、CSV等场景的稳健方案，并建议将正则与测试纳入协作流程以提升可靠性和可维护性。

本文从定位边界、语法要点与工程化实践出发，系统阐述了在Python爬虫中如何高效使用正则表达式：以解析器负责结构、正则负责细节的组合策略为主线，覆盖链接抽取、URL校验与文本清洗的常见模式，强调编译缓存、避免灾难性回溯与流式处理等性能要点，并结合robots.txt合规、编码与多语言处理提升鲁棒性；最后给出测试、监控与团队协作的方法论，并建议在项目管理中记录规则资产（如使用PingCode），以支撑长期稳定的抓取与抽取。

本文系统回答“如何在 Python 中匹配换行符”：精确匹配可用非捕获分组(?:\r\n|\r|\n)，跨行可启用re.DOTALL或使用[\s\S]，逐行锚点用re.MULTILINE；若涉及Unicode行分隔符，扩展字符类包含\u2028、\u2029、\u0085或采用第三方regex库的\R。在工程实践中建议先统一换行到\n，再结合惰性量词与哨兵限制范围，配合参数化测试覆盖CRLF、孤立\r与Unicode分隔符等边界场景，从而在性能、准确性与可维护性之间取得平衡。

本文系统阐述在Python中去掉括号及其内容的可行路径：非嵌套场景用简洁正则一轮替换即可，嵌套场景用迭代删除最内层括号或栈算法线性处理，并兼顾多语种全角与多类型括号。文章给出可复制代码、方法对比与工程落地建议，强调性能与ReDoS风险管控，以及通过协作平台固化流程的可维护性与审计性，确保文本清洗在规模化场景稳定、可控、可演进。

本文系统阐明Python中括号转义的语境差异：在普通字符串与格式化（f-string/format）中括号为字面值无需转义；在正则表达式中括号代表分组，匹配字面值需写为\(\)并宜用原始字符串r''与re.escape降低歧义；与Shell交互时应通过subprocess传列表参数或正确引用以避免被Shell解析。核心方法是分清解释层、尽量使用r''与re.escape，并用测试与文档将规则固化到团队流程中。

本文系统回答了在Python正则中如何匹配换行：默认点号不匹配换行，需用re.DOTALL（或内联? s）让.跨行；在多行文本中用re.MULTILINE（或? m）让^/$逐行生效。若不启用DOTALL，可用[\s\S]或(?:.|\n)实现跨行；兼容多种换行时显式支持\r\n、\n及Unicode分隔符，或在输入层统一换行。结合非贪婪量词、前后瞻与兜底终止条件，可避免回溯与过度匹配；通过预编译、VERBOSE注释、单元测试与集中治理，将跨行正则资产化并嵌入自动化流程（在能满足需求的场景中可集成到PingCode等系统）以提升维护性与可靠性。