这篇文章主要介绍了python re模块匹配贪婪和非贪婪模式详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
python贪婪和非贪婪
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后面加上?,使贪婪变成非贪婪。
>>> s="This is a number 234-235-22-423" >>> r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s) >>> r.group(1) '4-235-22-423' >>> r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s) >>> r.group(1) '234-235-22-423' >>>
正则表达式模式中使用到通配字,那它在从左到右的顺序求值时,会尽量“抓取”满足匹配最长字符串,在我们上面的例子里面,“.+”会从字符 串的启始处抓取满足模式的最长字符,其中包括我们想得到的第一个整型字段的中的大部分,“\d+”只需一位字符就可以匹配,所以它匹配了数字“4”,而“.+”则匹配了从字符串起始到这个第一位数字4之前的所有字符。
解决方式:非贪婪操作符“?”,这个操作符可以用在"*","+","?"的后面,要求正则匹配的越少越好。
下面这个例子仔细体会下
>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1) '2343' >>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1) '2' >>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1) '2343' >>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1) '2343' >>>
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小牛知识库。
据我所知,非贪婪匹配不是基本正则表达式(BRE)和扩展正则表达式(ERE)的一部分。然而,不同版本的(BSD和GNU)上的行为似乎表明了另一种明智的做法。 举个例子,我们来看下面这个例子。我有一串话要说: 以下是从字符串中提取< code>hello的一些尝试。 BRE尝试(失败): 输出产生整个字符串,这表明非贪婪量词在 BRE 上不起作用。请注意,我只是转义,因为不会失去它的意义,也不需要转义
基本上,我试图为lexer指定尝试匹配(LOWCHARHIGHCHAR)的非贪婪方式,因此它停止在关键字lookahead。到目前为止,我所读到的关于ANTLR lexer的内容是,应该有某种lexer规则的优先级。如果我在lexer语法中首先指定关键字lexer规则,那么后面的任何lexer规则都不能匹配所使用的字符。 经过一番搜索,我明白了这里的问题是它不能以正确的方式标记输入,因为例如对于输
贪婪 vs 不贪婪 当重复一个正则表达式时,如用 a*,操作结果是尽可能多地匹配模式。当你试着匹配一对对称的定界符,如 HTML 标志中的尖括号时这个事实经常困扰你。匹配单个 HTML 标志的模式不能正常工作,因为 .* 的本质是“贪婪”的 #!python >>> s = '<html><head><title>Title</title>' >>> len(s) 32 >>> print re.
本文向大家介绍php正则表达式中贪婪与非贪婪介绍,包括了php正则表达式中贪婪与非贪婪介绍的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、贪婪与非贪婪 什么叫贪婪,比如说要从字符串中<td>面包一</td><td>面包二</td>吃面包,本来你只可以吃面包一,可是你贪心,于是就把第一个<td>到最后一个</td>里面的两个面包取出来了,你想多吃点,非贪婪也就是你不贪吃了,就只吃面包一。 我们来看看正
本文向大家介绍Python正则表达式教程之三:贪婪/非贪婪特性,包括了Python正则表达式教程之三:贪婪/非贪婪特性的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 之前已经简单介绍了Python正则表达式的基础与捕获,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
本文向大家介绍贪婪算法相关面试题,主要包含被问及贪婪算法时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。贪婪算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果。贪婪算法并没有固定的算法解决框架,算法的关键是贪婪策