Python正則表達式教程之三:貪婪/非貪婪特性
之前已經(jīng)簡單介紹了Python正則表達式的基礎(chǔ)與捕獲,那么在這一篇文章里,我將總結(jié)一下正則表達式的貪婪/非貪婪特性。
貪婪
默認情況下,正則表達式將進行貪婪匹配。所謂“貪婪”,其實就是在多種長度的匹配字符串中,選擇較長的那一個。例如,如下正則表達式本意是選出人物所說的話,但是卻由于“貪婪”特性,出現(xiàn)了匹配不當:
>>> sentence = """You said "why?" and I say "I don't know".""" >>> re.findall(r'"(.*)"', sentence) ['why?" and I say "I don\'t know']
再比如,如下的幾個例子都說明了正則表達式“貪婪”的特性:
>>> re.findall('hi*', 'hiiiii')
['hiiiii']
>>> re.findall('hi{2,}', 'hiiiii')
['hiiiii']
>>> re.findall('hi{1,3}', 'hiiiii')
['hiii']
非貪婪
當我們期望正則表達式“非貪婪”地進行匹配時,需要通過語法明確說明:
{2,5}? 捕獲2-5次,但是優(yōu)先次數(shù)少的匹配
在這里,問號?可能會有些讓人犯暈,因為之前他已經(jīng)有了自己的含義:前面的匹配出現(xiàn)0次或1次。其實,只要記住,當問號出現(xiàn)在表現(xiàn)不定次數(shù)的正則表達式部分之后時,就表示非貪婪匹配。
還是上面的那幾個例子,用非貪婪匹配,則結(jié)果如下:
>>> re.findall('hi*?', 'hiiiii')
['h']
>>> re.findall('hi{2,}?', 'hiiiii')
['hii']
>>> re.findall('hi{1,3}?', 'hiiiii')
['hi']
另外一個例子中,使用非貪婪匹配,結(jié)果如下:
>>> sentence = """You said "why?" and I say "I don't know".""" >>> re.findall(r'"(.*?)"', sentence) ['why?', "I don't know"]
捕獲與非貪婪
嚴格來說,這一部分并不是非貪婪特性。但是由于其行為與非貪婪類似,所以為了方便記憶,就將其放在一起了。
(?=abc) 捕獲,但不消耗字符,且匹配abc
(?!abc) 捕獲,不消耗,且不匹配abc
在正則表達式匹配的過程中,其實存在“消耗字符”的過程,也就是說,一旦一個字符在匹配過程中被檢索(消耗)過,后面的匹配就不會再檢索這一字符了。
知道這個特性有什么用呢?還是用例子說明。比如,我們想找出字符串中出現(xiàn)過1次以上的單詞:
>>> sentence = "Oh what a day, what a lovely day!" >>> re.findall(r'\b(\w+)\b.*\b\1\b', sentence) ['what']
這樣的正則表達式顯然無法完成任務(wù)。為什么呢?原因就是,在第一個(\w+)匹配到what,并且其后的\1也匹配到第二個what的時候,“Oh what a day, what”這一段子串都已經(jīng)被正則表達式消耗了,所以之后的匹配,將直接從第二個what之后開始。自然地,這里只能找出一個出現(xiàn)了兩次的單詞。
那么解決方案,就和上面提到的(?=abc)語法相關(guān)了。這樣的語法可以在分組匹配的同時,不消耗字符串!所以,正確的書寫方式應(yīng)該是:
>>> re.findall(r'\b(\w+)\b(?=.*\b\1\b)', sentence) ['what', 'a', 'day']
如果我們需要匹配一個至少包含兩個不同字母的單詞,則可以使用(?!abc)的語法:
>>> re.search(r'([a-z]).*(?!\1)[a-z]', 'aa', re.IGNORECASE) >>> re.search(r'([a-z]).*(?!\1)[a-z]', 'ab', re.IGNORECASE) <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='ab'>
總結(jié)
以上就是Python正則表達式中關(guān)于貪婪的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者使用python能能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流,如果有疑問大家可以留言交流。下一篇文章,我會繼續(xù)總結(jié)一下Python正則表達式re模塊的一些API的用法,請繼續(xù)關(guān)注腳本之家。
相關(guān)文章
Pytorch反向傳播中的細節(jié)-計算梯度時的默認累加操作
這篇文章主要介紹了Pytorch反向傳播中的細節(jié)-計算梯度時的默認累加操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-06-06
Python數(shù)據(jù)類型相互轉(zhuǎn)換
當涉及數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換時,Python提供了多種內(nèi)置函數(shù)來執(zhí)行不同類型之間的轉(zhuǎn)換,本文主要介紹了Python數(shù)據(jù)類型相互轉(zhuǎn)換,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下2023-09-09
Python如何實現(xiàn)讀取csv文件時忽略文件的編碼格式
我們再日常讀取csv文件的時候經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)csv文件的格式有多種,所以這篇文章為大家介紹了Python如何實現(xiàn)讀取csv文件時忽略文件的編碼格式吧2025-03-03
詳解python實現(xiàn)多張多格式圖片轉(zhuǎn)PDF并打包成exe
這篇文章主要為大家介紹了python實現(xiàn)多張多格式圖片轉(zhuǎn)PDF并打包成exe方式詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2023-01-01
Python數(shù)據(jù)處理利器Pandas?DataFrame常用操作
這篇文章主要為大家介紹了Python數(shù)據(jù)處理利器Pandas?DataFrame,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2023-06-06
Win10操作系統(tǒng)中PyTorch虛擬環(huán)境配置+PyCharm配置
本文主要介紹了Win10操作系統(tǒng)中PyTorch虛擬環(huán)境配置+PyCharm配置,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-09-09
Python OpenCV機器學(xué)習(xí)之圖像識別詳解
OpenCV中也提供了一些機器學(xué)習(xí)的方法,例如DNN等。本文將為大家詳細介紹一下OpenCV中利用機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)的一些圖片識別功能:人臉識別、車牌識別等,感興趣的可以了解一下2022-01-01

