正则提取数字需按场景选模式：\d+提取连续数字块；-?\d+\.?\d*兼顾带符号小数但需后处理；-?\d+\.\d+严格匹配浮点数；结合上下文用捕获组（如ID、版本、金额）更精准。
正则表达式提取字符串中的数字，关键在于根据需求选择合适的模式：纯整数、带符号数字、小数、科学计数法，或连续数字片段。不同场景需区别对待，不能一概而用 \d+。
提取所有连续的数字（最常用）
适用于从文本中捞出所有独立的数字块，比如“订单号：12345，金额：¥67.89，折扣-5%”里想拿到 12345、67、89、5。
- 模式：
\d+—— 匹配一个或多个连续数字字符 - 注意：
\d等价于[0-9]，不匹配小数点、负号或小数部分 - 示例（Python）：
import re<br>text = "温度23.5℃，湿度-45%，编号A123B456"<br>re.findall(r'\d+', text) # → ['23', '5', '45', '123', '456']
提取完整数字（含负号、小数）
当需要保留数字的原始语义（如 -12.34 或 3.14159），就不能只靠 \d+，得覆盖符号和小数点。
- 模式：
-?\d+\.?\d*—— 支持可选负号、至少一位整数、可选小数点及后续数字 - 更严谨写法（避免匹配孤立小数点）：
-?\d+\.?\d+|-\.\d+|\.\d+，但通常用-?\d+\.?\d*并过滤空结果更实用 - 推荐模式（兼顾常见情况）：
-?\d+\.?\d*(?（用负向先行断言排除结尾为小数点的情况） - 实际建议：用
-?\d+\.?\d*+ 后处理（如float(x)尝试转换，跳过无效项）
提取浮点数（严格匹配小数格式）
若明确要小数（如价格、坐标），需确保小数点前后至少有一位数字。
- 模式：
-?\d+\.\d+—— 匹配带小数点的标准浮点数，如 3.14、-0.001 - 补充支持整数形式（如 5 和 5.0 都算数字）：
-?\d+\.?\d+，但会误匹配 "123."（末尾小数点） - 稳妥写法：
-?(?:\d+\.\d+|\d+\.|\.\d+|\d+)，再用逻辑过滤掉纯小数点或空段 - 多数语言有现成数字解析函数（如 Python 的
ast.literal_eval或float()），正则提取后建议转类型校验
按位置或上下文精准提取
有时数字有固定位置或前缀（如 “ID: 10086”、“版本 v2.3.1”），可用捕获组提高准确性。
- ID 提取：
r'ID:\s*(\d+)'→ 只取冒号后的数字 - 版本号提取：
r'v(\d+\.\d+\.\d+)'→ 捕获形如 v1.2.3 的完整版本 - 金额提取：
r'¥(\d+(?:\.\d+)?)'→ 匹配 ¥ 后面的数字（含小数） - 使用
re.search()或re.finditer()获取 group(1)，比全量findall更可控
