Регулярные выражения: с чего вообще начать и при чем тут автоматизация
Кто хоть раз не гуглил «регулярные выражения онлайн» поздно ночью, тот либо святой, либо еще не дошел до этапа, когда текст надо не читать глазами, а выдирать из него данные пачками. Особенно если у вас бизнес, куча форм, табличек, CRM, заявок из ВК и Telegram, и всё это кто-то должен вручную чистить, проверять и переносить. Обычно этим «кем-то» становитесь вы. Или вы назначаете бедного маркетолога, который начинает тихо ненавидеть все формы обратной связи. Вот в этот момент регулярные выражения вызывают не академический интерес, а вполне практичный вопрос: как сделать так, чтобы машина сама ловила телефоны, email, ссылки, коды заказов и не задавала глупых вопросов.
Регулярные выражения в Python и в тех же сценариях make.com — это как хороший нож на кухне: поначалу страшно, можно порезаться, зато потом без него вообще ни одно действие не хочется делать. С их помощью можно из обычной строки вытащить почти что угодно: номер заказа вида ORD-2024-001, все телефоны, даже если люди пишут «8 999 123-45-67» через пробелы, а кто-то «89991234567» слитно, или, например, находить в тексте только те строки, где менеджер опять забыл указать сумму. В Python это всё крутится вокруг модуля re, а в автоматизациях — вокруг тех же самых шаблонов, только уже без кода, но с тем же самым мозговыносящим синтаксисом, если заходить в него без плана.
Почему все боятся regex, но всё равно им пользуются
Страшилка проста: открываешь документацию, видишь кучку знаков — точка, звездочка, плюс, скобки, слэш, вот это всё — и кажется, что проще сидеть и руками переливать данные из Excel в CRM. Но если смотреть честно, реальных рабочих задач у регулярных выражений не так много. Особенно когда речь о бизнесе и автоматизации: валидация телефона, проверка email, выдергивание сумм и дат из строк, поиск кодов и ID, разбор текстов заказов вроде «2 пиццы Маргарита, 1 кола, самовывоз завтра». 80% работы делается 10-15 простыми конструкциями, остальные 90 шагов — это уже украшения и перфекционизм.
Регулярные выражения в Python позволяют всё это делать прямо в коде: re.search, re.findall, re.sub и товарищи. В make.com тот же принцип, только вы прописываете шаблон в модуле и он работает в сценариях без вашего участия. Подумайте на секунду: один раз написать выражение, и потом оно годами разбирает вам входящие заявки, очищает данные, проверяет корректность форм. Звучит уже не как ад, а как тихое системное счастье. Особенно если вы сначала немного помучались руками и знаете цену автоматизации.
75 шагов без боли: как не умереть по дороге к сложным выражениям
Когда слышишь «75 шагов», мозг рисует учебник толщиной с кирпич. Но по факту эти шаги — не список, который надо зазубрить, а скорее уровни, по которым вы постепенно перестаёте бояться этих странных символов. Сначала вы осваиваете самые базовые штуки вроде «найти цифру», «найти слово», «найти пробел». В Python это выглядит смешно просто: \d — цифра, \w — буква или цифра, \s — пробельный символ. Согласитесь, это проще, чем объяснения в духе «регулярные выражения — это формальный язык для задания шаблонов строк». Формальный он, конечно, формальный, но вам-то надо просто телефон вытащить.
Дальше идут анклавы здравого смысла: квантификаторы. Эти маленькие зверьки типа +, *, ?, {1,3} отвечают за то, сколько символов мы хотим поймать. Например, регулярное выражение 1 уровня сложности может выглядеть так: \d+ — «поймай одну или больше цифр». Это уже работает в реальных задачах: цены, суммы, номера. Регулярное выражение 2 уровня — добавить контекст: например, искать «Сумма: 1234» и доставать только цифры: (?<=Сумма:\s)\d+. А регулярное выражение 3 уровня - это когда вы уже начинаете группировать куски скобками, использовать альтернативы типа (руб\.|₽) и подглядывать в сторону групп захвата, чтобы потом по ним разбирать данные по частям. И вот так и набегает условных 75 шагов: каждый шаг - это не "новая магия", а маленький кирпичик над предыдущим. В Python вы тестируете всё это через re.findall и re.sub, в make.com - через встроенную проверку и отладку, а если страшно, всегда можно взять сервисы для проверки регулярных выражений онлайн, вставить строку, шаблон и посмотреть, что оно там нашло. Главное - не пытаться осознать всё сразу, иначе мозг отправит вас обратно в Excel.
Python, make.com и реальная жизнь: где regex окупает ваши нервы
Самые полезные сценарии обычно родом из боли. Например, вы ведёте рекламу, льёте трафик на формы, заявки валятся в Google Sheets или Notion, а оттуда надо засовывать всё в CRM, отправлять в WhatsApp менеджеру, считать конверсии и при этом не терять телефоны и emails. Если вы проверяете форматы вручную — вы уже проиграли. Регулярные выражения в Python и в автоматизациях make.com позволяют проверить, что телефон действительно телефон, а не «позвоните мне завтра», email выглядит как email, а не «собака яндекс точка ру», и вы вообще можете доверять этим данным.
Простой пример: телефон в России можно поймать чем-то вроде ^(\+7|8)\s?\d{3}\s?\d{3}-?\d{2}-?\d{2}$. Это регулярное выражение строка, которое отлавливает базовые форматы, даже если люди ставят пробелы и дефисы кое-как. В Python вы этим выражением проходите по базе и вычищаете мусор. В make.com вы прикручиваете проверку к сценарию: прилетела заявка — сначала валидация, потом уже отправка в CRM. Нормальные данные идут дальше, кривые — в отдельную табличку «что с этим делать». Автоматизация, да, но здравомыслящая.
Кстати, интеграция с платформами автоматизации сейчас не просто модный тренд. Сервисы вроде make.com позволяют тащить данные из Telegram, форм VK, amoCRM, Битрикса, Google Sheets, Яндекс Форм, чего угодно, прогонять их через регулярные выражения и дальше по цепочке — уведомления, отчеты, сегментация. И всё это без необходимости писать полноценный код, хотя базовые знания регулярных выражений python очень сильно экономят время и нервы.
Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал
Онлайн-проверка, чужие шаблоны и святая лень
Есть одна особенность: почти любая типовая задача по регуляркам уже решена до вас. Проверка email, российских телефонов, ИНН, ссылок, дат в формате 2025-12-10 — всё это давно разобрано, переписано и выложено. И когда вы гуглите «регулярные выражения онлайн», вы в общем-то ищете не просветления, а готовый кусок, который можно адаптировать. И это нормально; бессмысленно героически выдумывать с нуля шаблон для email, если можно взять рабочий и чуть его поджать под свои реалии.
Онлайн-сервисы проверки регулярных выражений позволяют наглядно увидеть, что вы вообще написали. Вставили текст заявки, вставили шаблон, получили подсветку совпадений. Если совпадает не то, что нужно — правите, пока не станет ровно. В Python тот же принцип, только вместо подсветки — вывод в консоль через re.findall, а иногда — мучения с экранированием, особенно если вы забыли про «сырая строка» вида r»…». Но после нескольких вечеров с этим инструментом, вы вдруг ловите момент: мозг перестает видеть в регулярках магию и начинает видеть предсказуемые правила.
Да, иногда встречаются чудеса вроде регулярного выражения на полстраницы, которым кто-то пытается распарсить весь мир. Обычно это плохая идея и путь к снижению производительности и головной боли. Гораздо разумнее разбивать задачу на несколько простых выражений, чем пытаться одним махом распознать всё. Это, кстати, одна из частых ошибок и в Python, и в сценариях make.com: вместо трех аккуратных проверок — один монструозный шаблон, который никому не хочется трогать, чтобы не сломать.
Банальный, но полезный пример из автоматизации
Представьте, что у вас в Telegram боте люди пишут «Хочу консультацию, меня зовут Анна, телефон 8 999 123-45-67, бюджет 30 000». Вам нужно отправить эти данные в CRM и в таблицу: имя, телефон, бюджет. Без регулярных выражений вы либо заставляете пользователя заполнять форму по шагам, либо сами сидите потом и всё это выдираете глазами. С регуляркой всё спокойнее: одно выражение на телефон, одно на сумму типа (\d[\d\s]{2,}) и, возможно, ещё одно на имя — пусть даже в самом простом варианте, что мы берем первое слово после фразы «зовут».
В Python вы получаете строку, прогоняете её через re.search несколько раз, и уже подаете в код чистые значения. В make.com вы строите сценарий: модуль, который ловит сообщение, модуль, который через функцию регулярных выражений строка выдирает нужные куски, и дальше модуль «Создать сделку» в CRM. Один раз настроили — дальше это скучно крутится само, а вы видите в CRM аккуратные поля, а не «текст переписки». На курсах по автоматизации, кстати, это одна из любимых тем — люди вдруг понимают, что любые «кривые» тексты можно приручить.
Где тут вообще 75 шагов и при чем тут курсы
Если свести всё к сухой схеме, обучение регулярным выражениям можно разбить на кучу маленьких шагов: сначала символы и классы (\d, \w, \s), потом квантификаторы (+, *, ?, {m,n}), потом группы и подстроки в скобках, потом просмотр назад и вперед, потом работа с флагами типа re.IGNORECASE, потом практика на реальных текстах и формах. Каждый такой шаг сам по себе несложный, но в сумме даёт уже те самые «сложные выражения в Python», которыми можно ловить очень специфичные штуки в реальных проектах. И параллельно вы учитесь не только писать шаблоны, но и вписывать их в свой стек: от Python скриптов до автоматизаций в make.com и 1С.
Кому это особенно заходит: маркетологам, проджектам, владельцам небольших бизнесов, которые уже поработали руками и поняли, что «ручками» больше не вывезти. Когда вы видели свой Excel-файл на 10 тысяч строк с телефонами, где половина записана криво, а другую половину надо срочно прозвонить, мотивация разобраться с регулярками резко вырастает. Добавьте сюда сценарии make.com, которые могут цепляться к вашим CRM, мессенджерам, таблицам, и получается очень приятная картина: вы один раз тратите время на обучение, настраиваете сценарии и дальше тратите голову не на рутину, а на то, как вообще развивать бизнес.
Если вы хотите не просто «погуглить пару шаблонов», а реально встроить регулярные выражения в свои рабочие процессы, есть смысл идти учиться туда, где всё сразу завязано на автоматизации и российских реалиях: формы ВК, Telegram, российские CRM, привычные сервисы, а не отвлеченная теория. Плюс вам не придется в одиночку разбираться с тем, почему ваше регулярное выражение 1 вдруг работает в Python, но ведёт себя странно в make.com или в 1С, а регулярное выражение 2 чудесным образом ломает производительность, если его чуть-чуть перекрутить.
Если вам ближе путь «я хочу сразу под бизнес-задачи», посмотрите на формат, где регулярные выражения и автоматизации идут в связке — Python, make.com, интеграции с вашими сервисами и практические кейсы, а не оторванные от жизни задачки. У нас как раз есть такая история: и пошаговое обучение, и готовые сценарии, и живые примеры из реальных проектов.
Обучение по make.com
Блюпринты по make.com
FAQ по регулярным выражениям, Python и автоматизациям
Зачем мне регулярные выражения, если я не программист и код видеть не хочу?
Потому что данные у вас уже есть: заявки, таблицы, отчеты, переписки. Их всё равно надо чистить, проверять и структуировать. Регулярные выражения в связке с сервисами вроде make.com позволяют сделать это один раз в настройках, а потом больше к этому не возвращаться. Вы не пишете программы, вы просто говорите системе: «вот так выглядит телефон, вот так сумма, вот так ID заказа» — и она делает грязную работу за вас.
Где проще всего тренироваться: в Python или в онлайн-сервисах?
Самый комфортный вариант — онлайн-проверка плюс Python. В онлайн-инструментах вы сразу видите, что именно ловит ваш шаблон, и можете без страха экспериментировать. В Python потом используете те же выражения в живых скриптах: проверка данных, парсинг текстов, обработка выгрузок. Если вы работаете с автоматизациями в make.com, там тоже есть встроенная проверка, но начинать удобнее всё же с более наглядных сервисов.
Можно ли использовать одни и те же регулярные выражения в Python, make.com и 1С?
Чаще всего да, но с нюансами. Общий синтаксис похож, базовые конструкции вроде \d, \w, квантификаторов и групп работают и там, и там. Но кое-где своя специфика: экранирование, поддержка некоторых фич, флаги. Поэтому сложные шаблоны иногда приходится чуть адаптировать. На курсах мы обычно разбираем один и тот же пример в Python и в make.com, чтобы было видно, где отличаются мелочи.
Как понять, что моё регулярное выражение слишком сложное и пора его упростить?
Если вы сами боитесь его читать через неделю — это тревожный звонок. Если малейшее изменение ломает половину логики — второй звонок. В таких случаях разбивайте одно монструозное выражение на несколько простых: одно для телефона, одно для суммы, одно для даты. В автоматизациях так даже удобнее: каждая проверка — отдельный шаг, и если где-то ошибка, вы точно знаете, в каком месте.
Что учить в первую очередь, если хочу использовать regex в автоматизациях, а не в чистом Python?
Символьные классы (\d, \w, \s), квантификаторы (+, *, ?, {m,n}), группы в скобках и фиксацию начала/конца строки (^ и $). Этого уже достаточно, чтобы решать 70% задач: проверка форматов, вытаскивание значений, грубая фильтрация мусора. Параллельно имеет смысл освоить базу по make.com — как строятся сценарии, как подставлять результаты регулярных выражений в другие модули. Для этого у нас как раз есть отдельное обучение по make.com и подборка готовых блюпринтов.
Я боюсь, что «сломаю» данные неправильным выражением. Насколько это опасно?
Опасно только, если вы сразу применяете замену по всей базе и не делаете копий. Любые серьёзные операции лучше сначала гонять на копии данных или в тестовом сценарии. В Python — прогонять через re.findall и смотреть, что вообще будет затронуто. В make.com — запускать сценарий в режиме отладки и смотреть, какие значения он собирается менять. Если подходить аккуратно, регулярные выражения скорее спасают данные, чем ломают их.