このパッケージの助けを借りて、e -mailに似ていないすべての単語を上回る関数を書きます（「word@lovo。slovo」という形式に従って）。
以下は、このような関数が行を取り、電子メールアドレスに似ていないすべての単語を削除する例です。

`` python
def filter_emails（テキスト：str） - > str：
    return "" .join（re.findall（r "\ b [a-za-z0 _.-]+@[a-za-z0 _.-]+\。[a-za-z] {2、5 } \ b "、テキスト））
`` `

「類似性」を少し強化することを許可しました。最初の2つの部分では、ラテン文字、数字、マイナス、強調、ポイントが許可され、上位レベルのドメインは2〜5文字の長さによって制限されます。
これは、この関数に相当するより冗長なものです。

`` python
def filter_emails_verbose（テキスト：str） - > str：
    パターン= r "" "
        \ b＃単語の境界
        [A-ZA-Z0-9 _.-]+＃ユーザー名
        @ ＃ 犬
        [a-za-z0-9 _.-]+＃ドメイン1、2、...レベル
        \。＃ドット
        [a-za-z] {2.5}＃上位レベルのドメイン
        \ b＃単語の境界
    "" "
    regex = re.compile（pattern、re.verbose）
    matches = regex.findall（テキスト）
    return ".join（matches）
`` `

正規表現のより正確なバージョンは「もう少し」に見えるので、この例を教育目的でのみ使用することを計画してください：https://stackoveerflow.com/a/201378。