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Python正则表达式教程之三:贪婪/非贪婪特性

时间:2020-09-22 09:12     来源/作者:一根笨茄子

之前已经简单介绍了Python正则表达式基础捕获,那么在这一篇文章里,我将总结一下正则表达式的贪婪/非贪婪特性。 

贪婪

默认情况下,正则表达式将进行贪婪匹配。所谓“贪婪”,其实就是在多种长度的匹配字符串中,选择较长的那一个。例如,如下正则表达式本意是选出人物所说的话,但是却由于“贪婪”特性,出现了匹配不当:

?
1
2
3
>>> 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,如下的几个例子都说明了正则表达式“贪婪”的特性:

?
1
2
3
4
5
6
>>> re.findall('hi*', 'hiiiii')
['hiiiii']
>>> re.findall('hi{2,}', 'hiiiii')
['hiiiii']
>>> re.findall('hi{1,3}', 'hiiiii')
['hiii']

非贪婪

当我们期望正则表达式“非贪婪”地进行匹配时,需要通过语法明确说明: 

      {2,5}?    捕获2-5次,但是优先次数少的匹配

在这里,问号?可能会有些让人犯晕,因为之前他已经有了自己的含义:前面的匹配出现0次或1次。其实,只要记住,当问号出现在表现不定次数的正则表达式部分之后时,就表示非贪婪匹配。 

还是上面的那几个例子,用非贪婪匹配,则结果如下:

?
1
2
3
4
5
6
>>> re.findall('hi*?', 'hiiiii')
['h']
>>> re.findall('hi{2,}?', 'hiiiii')
['hii']
>>> re.findall('hi{1,3}?', 'hiiiii')
['hi']

另外一个例子中,使用非贪婪匹配,结果如下:

?
1
2
3
>>> sentence = """You said "why?" and I say "I don't know"."""
>>> re.findall(r'"(.*?)"', sentence)
['why?', "I don't know"]

捕获与非贪婪

严格来说,这一部分并不是非贪婪特性。但是由于其行为与非贪婪类似,所以为了方便记忆,就将其放在一起了。 

      (?=abc) 捕获,但不消耗字符,且匹配abc

      (?!abc) 捕获,不消耗,且不匹配abc

在正则表达式匹配的过程中,其实存在“消耗字符”的过程,也就是说,一旦一个字符在匹配过程中被检索(消耗)过,后面的匹配就不会再检索这一字符了。 

知道这个特性有什么用呢?还是用例子说明。比如,我们想找出字符串中出现过1次以上的单词:

?
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2
3
>>> sentence = "Oh what a day, what a lovely day!"
>>> re.findall(r'\b(\w+)\b.*\b\1\b', sentence)
['what']

这样的正则表达式显然无法完成任务。为什么呢?原因就是,在第一个(\w+)匹配到what,并且其后的\1也匹配到第二个what的时候,“Oh what a day, what”这一段子串都已经被正则表达式消耗了,所以之后的匹配,将直接从第二个what之后开始。自然地,这里只能找出一个出现了两次的单词。 

那么解决方案,就和上面提到的(?=abc)语法相关了。这样的语法可以在分组匹配的同时,不消耗字符串!所以,正确的书写方式应该是:

?
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2
>>> re.findall(r'\b(\w+)\b(?=.*\b\1\b)', sentence)
['what', 'a', 'day']

如果我们需要匹配一个至少包含两个不同字母的单词,则可以使用(?!abc)的语法:

?
1
2
3
>>> 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'>

总结

以上就是Python正则表达式中关于贪婪的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者使用python能能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,如果有疑问大家可以留言交流。下一篇文章,我会继续总结一下Python正则表达式re模块的一些API的用法,请继续关注服务器之家。

原文链接:http://blog.guoyb.com/2017/03/01/python-regex-3/

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