【正则】findall分组匹配的捕获组与非捕获组

最新推荐文章于 2025-02-20 21:06:20 发布

_ether

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分类专栏：正则匹配文章标签： python 正则 findall 分组匹配捕获组与非捕获组

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aaether/article/details/85223493

findall分组匹配的捕获组与非捕获组

一、产生问题

使用findall匹配的时候如果正则表达式中使用了分组，返回值为列表形式，并且往往和想要得到的结果相差许多
例如在前文的ip匹配中，基本正则表达式为：

r'\D(\d{1,3}\.){3}(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d{2}|[1-9]?\d)\D'

这个正则表达式如果使用findall进行正则匹配，结果如下：

import re
str = "we1764.12.12.76frg45.23.278.34hrdf127.0.0.1jj255.45.45.45bght"
result = re.findall(r'\D(\d{1,3}\.){3}(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d{2}|[1-9]?\d)\D',str)
print(result)

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鱼c笔记——Python正则表达式（四）：search()、findall()方法要注意的细节及非捕获组

在到处之间找我

02-09

833

search()方法既有模块级别的，即re.search()；编译后的正则表达式对象也同样拥有search() 方法。但是两者还是有些细微差别的：re.search() 有个参数flags是表示编译标志。而regex.search() 有两个参数pos和endpos用来表示搜索的起始位置和终止位置。search()方法并不会立刻返回我们能够使用的字符串，返回的而是一个匹配对象。>>&g...

Python.re.findall() 里面的非捕获 (?:) 问题 “体验”！

weixin_43779768的博客

01-10

746

Python.re.findall() 里面的非捕获 (?:) 问题 “体验”！写给自己看的，路过的人想看懂的话，就把【1】-【19】对比敲一下应该能看出式子的不同。大神请无视。 import re x = "1234567" re.sub(r'(?=(\d{3})+$)',',',x) '1,234,567' 【1】这个符合预期 re.findall...

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Python 正则表达式的非捕获组介绍

qq_27390023的博客

02-20

466

在 Python 正则表达式中，非捕获组 ((?:...)) 是一种用于分组但不保存匹配结果的结构。它与普通的捕获组 (...) 语法类似，但在匹配时不会创建编号或命名的组，常用于简化正则表达式和提高性能。

捕获组与非捕获组

weixin_46052894的博客

02-23

151

在正则表达式中，括号括起来就是捕获组 r'(*****)' 但是想不被捕获怎么办呢？那么我们可以通过加几个特殊字符实现，例如在这里插入代码片 r’(?????****)’ ...

正则表达式之findall()方法——分组嵌套

qq_50986845的博客

05-26

775

findall()方法返回一组字符串，包含被查找字符串中的“所有”匹配文本。当正则表达式中没有分组，findall()方法返回一个字符串列表。列表中的每个字符串都是一段被查找的文本，它匹配该正则表达式。如果在正则表达式中有分组，那么findall()方法将返回元组列表。每个元组表示一个找到的匹配，其中的项就是正则表达式中每个分组的匹配字符串。

re正则非捕获组【r‘(?:xxxx)‘】通配表达式

m0_57158496的博客

09-26

908

与ai学伴聊天对掐，学到了re非捕获组匹配。(笔记模板由python脚本于2024年09月25日 23:21:14创建，本篇笔记适合初通Python，熟悉六大基本数据的coder翻阅)【学习的细节是欢悦的历程】Python官网Free：大咖免费“圣经”教程python 完全自学教程，不仅仅是基础那么简单……自学并不是什么神秘的东西，一个人一辈子自学的时间总是比在学校学习的时间长，没有老师的时候总是比有老师的时候多。——华罗庚HOT好文力荐校验expression。

正则表达式中的捕获组和非捕获组

在正则表达式中，捕获组用于将匹配的字符串分组，并可以在匹配后进行引用和处理。非捕获组则用于对模式进行分组，但不会将其作为匹配结果保存。 # 2. 捕获组的基本用法 ## 2.1 如何定义捕获组？在正则表达式中，...

ABAP正则表达式深度剖析：捕获组与反向引用的高级应用

[ABAP正则表达式深度剖析：捕获组与反向引用的高级应用](https://slidesplayer.com/slide/16299444/95/images/8/æè·ç»+ä»ä¹æ¯æè·ç».+æè·ç»å°±æ¯ææ...

python的re.findall和分组

weixin_44579563的博客

08-05

2568

findall函数在re表达式有分组的情况下是一个坑。 findall def main(): s = '12222222221.431451253252' import re # 我想匹配整个串 rgs = r'[0-9]+(\.[0-9]+)?' p = re.compile(rgs) rs = p.findall(s) print(rs) if __name__ == '__main__': main() ['.4314512.

非捕获性分组

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03-04

166

非捕获性分组：创建反向引用的分组，这种分组一般称为捕获性分组。同时也存在一种非捕获性分组。它不会创建反向引用，因为在比较长的正则表达式中，分组多了会很影响效率。所以使用非捕获性分组。创建非捕获性分组是这样的(?:开始然后写表达式。例如: var str='#123456'; //var oReg=/#(\w+)/g;　　//()的作用有多种，其中一咱就是捕获性分组，有些书上也称做“反...

正则表达式中的分组（） ----填坑

qq_35810838的博客

11-30

562

import re string="abcdefg acbdgef abcdgfe cadbgfe" #带括号与不带括号的区别 #不带括号 regex=re.compile("((\w+)\s+\w+)") print(regex.findall(string)) #输出：[('abcdefg acbdgef', 'abcdefg'), ('abcdgfe cadbgfe', 'a...

非捕获性分组释疑

weixin_33810302的博客

06-11

在看人民邮电出版社出版的《JavaScript高级程序设计》看到7.3.4 非捕获性分组这里，书上说非捕获性分组不会创建反向引用，下面是例子： var sToMatch = "#123456789"; var reNumbers = /#(?:\d+)/; reNumbers.test(sToMatch); alert(RegExp.$1); 这里alert输出是空...

正则表达式非捕获性分组

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07-21

205

非捕获性分组语法为(?:pattern),即将pattern部分组合成一个可统一操作的组合项，但不把这部分内容当作子匹配捕获，匹配的内容部进行编号也不存储在缓冲区中供以后使用。非捕获性分组方法在必须进行组合、但又不想对组合的部分进行缓存的情况下非常有用。例如，要在一篇英文资料中查找"program"和"project"两个单词，正则表达式可表示为/program|project/,也可表...

捕获组、非捕获组、捕获组引用

alac2002的博客

09-04

362

注意使用\w+而不是\w来匹配一个或多个字符，而不是ing前的一个字符）使用（）可以将括号内的字符作为一个整体，去匹配这个整体并捕获它（捕获后可使用"引用"来使组内字符其复用匹配）正则表达式内拥有捕获组后，可使用/来复用每个捕获组（注意：每个捕获组从1开始排序，而不是0）（虽然以上写法可以正确匹配，但不符合正则表达式的一般逻辑习惯，可读性差，不利于维护），使用了非捕获组后，该组将不会拥有组号，在使用引用组时也不会被视为可被选择的捕获组。，其中，(a)为1号组，(b)为2号组，©为3号组。

正则捕获组与非捕获组

※老鼠拧刀满街找猫※

11-18

1773

正则捕获组与非捕获组 文章目录正则捕获组与非捕获组捕获组非捕获组命名捕获组1、命名捕获组能用?:改为非捕获组吗？2、命名捕获组是怎么反向引用的？3、一个正则里，多个命名捕获组能同名吗？4、正则里面，怎么计算捕获组的个数? 正则表达式分组分为捕获组（Capturing Groups）与非捕获组Non-Capturing Groups，那为什么需要分组呢？正则表达式分组分为捕获组（Captu...

Python中正则匹配使用findall,捕获分组(xxx)和非捕获分组(?:xxx)的差异

weixin_30721899的博客

08-29

322

转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42739440/article/details/81117919 下面是我在用findall匹配字符串时遇到的一个坑，分享出来供大家跳坑。例题：如图所示：正则a和正则b两个式子匹配出来的结果是不同的。那?:的作用就是把捕获分组转变为非捕获分组。什么是捕获组和非捕获组呢？ (qq|163|126) ---&...

正则表达式——匹配多个字符串之一

天天进步一点点

02-09

5658

当需要匹配多个字符串其中之一时，如：匹配abc|def两个字符串之一时使用非元组捕获语。非元组捕获的语法为： (?:exp) 例如：要匹配字符串的格式为数值+Imax 或者数值+Ib 或者 Imax 或者 Ib 如匹配字符串Imax、Ib、1.0Ib、2Ib、1.0Imax、2Imax等格式，其正则表达式为： (?:\\d{1,}\\.{1,1}\\d{1,}|\\d{0,})(?:Ib|Imax) ...

python-正则第二部分-匹配分组、高级用法、贪婪与非贪婪

m0_58820574的博客

05-23

1003

目录一、正则匹配分组二、正则的高级用法 1. search(正则,字符串)方法 2. findall(正则,字符串)方法 3. sub(正则,替换内容,字符串)方法 4. split(正则,字符串)方法三、贪婪模式与非贪婪模式 1. 贪婪模式 2. 非贪婪模式一、正则匹配分组字符功能 | 匹配左右任意一个表达式 (ab) 将括号中...

python 分组匹配_python中re.findall的一个捕获分组问题

weixin_36483050的博客

12-24

835

问题描叙#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2020/1/12 上午8:39# @Author : hiwower# @Site :# @File : test-mac.py# @Software: PyCharmimport rep = '^([A-F0-9]{2}:){5}[A-F0-9]{2}$'s...

正则匹配findall贪婪匹配

最新发布

05-23

### Python `re.findall` 的贪婪匹配行为在 Python 中，正则表达式模块 `re` 提供了强大的工具来处理字符串中的模式匹配。其中，`re.findall()` 是一个常用的方法，用于查找所有与给定正则表达式模式相匹配的内容，并将其作为列表返回。 #### 贪婪匹配的行为默认情况下，正则表达式中的量词（如 `*`, `+`, `{n,}` 等）是贪婪的，这意味着它们会尽可能多地匹配字符[^2]。例如，在模式中使用 `.*` 时，它会尝试匹配从当前位置到字符串结尾之间的所有字符。以下是一个具体的例子： ```python import re text = "<tag>content</tag>" pattern_greedy = r"<.*>" # 使用贪婪匹配 result_greedy = re.findall(pattern_greedy, text) print(result_greedy) # 输出: ['<tag>content</tag>'] ``` 在这个例子中，由于 `.*` 是贪婪的，因此它不仅匹配 `<tag>` 和 `</tag>` 之间的一部分内容，而是扩展到了整个标签范围内的所有字符。 #### 非贪婪匹配的行为对比如果希望减少匹配的数量，则可以将量词改为非贪婪形式。通过在量词后面添加问号 `?` 实现这一点。这样可以让正则表达式引擎优先考虑更短的匹配结果。以下是相同的场景下采用非贪婪匹配的例子： ```python pattern_non_greedy = r"<.*?>" # 使用非贪婪匹配 result_non_greedy = re.findall(pattern_non_greedy, text) print(result_non_greedy) # 输出: ['<tag>', '</tag>'] ``` 在这里，`.*?` 表示尽可能少地匹配字符，从而分别捕获两个独立的标签而不是整体作为一个单元。 #### 更复杂的分组情况下的贪婪/非贪婪影响当涉及到多个分组或者复杂结构的时候，理解每部分是否采取贪婪策略变得尤为重要。比如下面这个例子展示了如何利用括号来进行子模式定义并观察不同匹配方式的影响： ```python str_sample = 'A B C D' pattern_grouped_greedy = re.compile(r"\w+\s+\w+") lists_grouped_greedy = pattern_grouped_greedy.findall(str_sample) pattern_first_only_non_greedy = re.compile(r"(\w+)\s+\w+") lists_first_only_non_greedy = pattern_first_only_non_greedy.findall(str_sample) pattern_both_groups_non_greedy = re.compile(r"(\w+)\s+(\w+)") lists_both_groups_non_greedy = pattern_both_groups_non_greedy.findall(str_sample) print(lists_grouped_greedy) # 输出: ['A B', 'C D'] (贪婪匹配两对单词组合) print(lists_first_only_non_greedy) # 输出: ['A', 'C'] (仅获取第一个单词，因为第二个被忽略掉) print(lists_both_groups_non_greedy)# 输出: [('A', 'B'), ('C', 'D')] (分别得到前后配对的结果) ``` 以上代码片段说明了即使是在简单的情况下，调整贪婪程度也能显著改变最终获得的数据集合[^4]。 ### 结论综上所述，掌握好正则表达式的贪婪与非贪婪特性对于精确控制数据抓取至关重要。合理运用这些概念可以帮助开发者更加灵活高效地完成各种文本解析任务。