str.replace()适用于固定子串的简单替换，速度快且安全；re.sub()适用于基于模式的复杂替换，支持正则表达式匹配、捕获组和条件替换，但需注意转义和性能问题。

Python里做文本替换，str.replace() 和 re.sub() 是最常用的两个工具，但它们适用场景完全不同。选错方法不仅写起来费劲，还容易出错或漏替换。

什么时候用 replace() 就够了

str.replace(old, new) 是纯字符串逐字匹配，不涉及模式、不区分大小写（除非手动处理）、也不支持通配。它快、安全、直观，适合明确知道要换什么、换几次的场景。

• 替换固定子串，比如把所有 "apple" 换成 "orange"
• 只换前 N 次：用 replace(old, new, count=2)
• 想保留原始大小写？得自己先判断，replace 不管这个
• 注意：它不会递归替换，"aaa".replace("aa", "b") 结果是 "ba"，不是 "b"（因为只找一次“aa”，从左到右匹配后跳过已处理位置）

为什么正则替换更灵活但要小心

re.sub(pattern, repl, string) 基于规则匹配，能处理模糊、结构化、带条件的文本。但正则写错一个符号，结果可能完全不对。

• 批量替换同类格式：比如所有邮箱 re.sub(r"\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b", "[EMAIL]", text)
• 捕获后动态替换：把 "year: 2025" 改成 "年份：2025"，可用 re.sub(r"year:\s*(\d{4})", r"年份：\1", text)
• 忽略大小写替换：re.sub("hello", "hi", text, flags=re.I)
• 性能比 replace 低，尤其简单任务硬套正则，反而拖慢代码

常见陷阱与绕过方法

两者混用或误用，容易踩坑。

• replace 对特殊字符无感，但正则中 .、*、+ 等有含义——要替换字面量 "a.b"，正则得写成 r"a\.b" 或用 re.escape("a.b")
• replace 不支持“只在单词边界替换”，比如只想换独立的 "cat"，不碰 "scatter"——必须用 re.sub(r"\bcat\b", ...)
• 想同时做多个不同替换？replace 要链式调用（易读但略啰嗦），正则可用函数作为 repl 参数统一处理
• 中文文本里用正则要注意 Unicode：默认 \w 不匹配汉字，要用 [\u4e00-\u9fff] 或开启 re.U 标志

一个实用小建议：先想清楚再动手

拿到一段替换需求，先问自己三个问题：

• 要替换的内容是不是完全固定的？是 → replace 优先
• 是否需要“看起来像XX”而不是“就是XX”？比如所有手机号、所有日期格式 → 上正则
• 有没有上下文约束？比如“仅当后面跟冒号时才替换”或“排除注释行” → 正则 + flags 或预处理

不复杂但容易忽略。