[Python]正则表达式(...)分组的扩展示例

本文深入探讨了正则表达式的高级用法,包括扩展符号、捕获组、命名组、非捕获组、前瞻断言、回顾断言、注释、正向前瞻匹配、否定前瞻匹配、正向回顾匹配、否定回顾匹配、条件匹配以及正则表达式中的条件分支匹配等。通过实例演示每种用法的具体应用,帮助开发者更高效地利用正则表达式解决实际问题。

(?...)

   This is an extension notation (a '?' following a'(' is not meaningful otherwise). The first character after the'?' determines what the meaning and further syntax of the construct is. Extensions usually do not create a new group;(?P<name>...) is the only exception to this rule. Following are the currently supported extensions.

(?:...)
A non-capturing version of regular parentheses. Matches whatever regular expression is inside the parentheses, but the substring matched by the groupcannot be retrieved after performing a match or referenced later in the pattern.
import re
def groups(m):
    if m is not None:
        print("m.group() == %s"%m.group()),
    else:
        print("m.group() == None."),
    print(" ,m.groups() == %s"%str(m.groups()))
    

#(?...) 
#(?iLmsux)
#(?:...)
m = re.match("(?:[abcd])(color)","acolor")
groups(m)
>>>

m.group() == acolor  ,m.groups() == ('color',)

(?P<name>...)

Similar to regular parentheses, but the substring matched by the group is accessible via the symbolic group name name. Group names must be valid Python identifiers, and each group name must be defined only once within a regular expression. A symbolic group is also a numbered group, just as if the group were not named.

#(?P<name>...)
m = re.match(r"(?P<id>\d+)\.\d+","324.322")
groups(m)
>>>

m.group() == 324.322  ,m.groups() == ('324',)

(?P=name)
A backreference to a named group; it matches whatever text was matched by the earlier group namedname
m = re.match(r"(?P<id>\d+)\.(?P=id)","324.324")
groups(m)

m = re.match(r"(?P<id>\d+)\.\1","324.324")
groups(m)
>>>

m.group() == 324.324  ,m.groups() == ('324',)

m.group() == 324.324  ,m.groups() == ('324',)

(?#...)

    A comment; the contents of the parentheses are simply ignored. 

#(?#...)
m = re.match(r"(?#I am invisible)\d+\.\d+","324.324")
groups(m)
>>>

m.group() == 324.324  ,m.groups() == ('324',)

(?=...)

Matches if... matches next, but doesn’t consume any of the string. This is called a lookahead assertion.For example,Isaac (?=Asimov) will match 'Isaac ' only if it’s followed  by   Asimov'.  
#(?=...)
m = re.match(r"\d+\.(?=999)","324.999")
groups(m)
>>>

m.group() == 324.  ,m.groups() == ()

(?!...)
Matches if ... doesn’t match next. This is a negative lookahead assertion. For example,Isaac (?!Asimov) will match 'Isaac ' only if it’s not followed by 'Asimov'.
#(?!...)
m = re.match(r"\d+\.(?!999)","324.324")
groups(m)
>>>

m.group() == 324.  ,m.groups() == ()

(?<=...)

Matches if the current position in the string is preceded by a match for... that ends at the current position. This is called apositive lookbehind assertion.(?<=abc)def will find a match in  bcdef,  since the lookbehind will back up 3 characters and check if the contained pattern matches. The contained pattern must only match strings of some fixed length, meaning that abc or a|b are allowed, but a*  and {3,4}  are not. Note that patterns which start with positive lookbehind assertions will not match at the beginning of the string being searched; you will most likely want to use thesearch() function rather than thematch() function:

#(?<=...)
m = re.search(r"(?<=324)\.\d+","324.324")
groups(m)
m = re.search(r"(?<=324|234)\.\d+","234.324")
groups(m)
>>>

m.group() == .324  ,m.groups() == ()m.group() == .324  ,m.groups() == ()(?<!...)    Matches if the current position in the string is not preceded by a match for.... This is called a negative lookbehind assertion. Similar to positive lookbehind assertions, the contained pattern must only match strings of some fixed length. Patterns which start with negative lookbehind assertions may match at the beginning of the string being searched. 
#(?<!...)
m = re.search(r"(?<!324)\.\d+","32.324")
groups(m)
>>>m.group() == .324  ,m.groups() == ()(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)    Will try to match with yes-pattern if the group with given id or name exists, and withno-pattern if it doesn’t. no-pattern is optional and can be omitted. For example, (<)?(\w+@\w+(?:\.\w+)+)(?(1)>) is a poor email matching pattern, which will match with'<user@host.com>' as well as 'user@host.com', but not with '<user@host.com'.
#(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)
m = re.search(r"(?P<id>\d)\w+(?(id)\d)","1abc1")
groups(m)
m = re.search(r"(?P<id>\d)\w+?(?(id)(\d+))","4abc632")
groups(m)
>>>m.group() == 1abc1  ,m.groups() == ('1',)
m.group() == 4abc632  ,m.groups() == ('4', '632')

REF:Python 2.7.8 documentation








<think>首先,用户的问题是关于正则表达式中".*"的含义。根据系统级指令,我需要使用中文回答,结构清晰,逐步解决问题,并保证回答真实可靠。同时,我必须遵循LaTeX格式化规则:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段。 从提供的引用中,我有几个关键点: - 引用[1]:解释了正则表达式的基本概念。 - 引用[2]:通过Python代码示例展示了".*?"和".*"的区别,其中".*"匹配尽可能多的字符(贪婪模式)。 - 引用[3]:简洁地描述了".*"的含义:"匹配连续0个/多个字符"。 - 引用[4]:解释了".*"是贪婪模式,匹配尽可能多的字符,而".*?"是非贪婪模式。 用户特别问的是".*"的含义,所以我应该聚焦于这个。 结构化回答: 1. **引言**:简述什么是".*"。 2. **解释含义**: - "."的含义:匹配任意单个字符(除了换行符)。 - "*"的含义:匹配前面的字符0次或多次。 - 组合".*":匹配0个或多个任意字符(贪婪模式)。 3. **示例**:提供一个简单的例子来说明。 4. **与".*?"的区别**:简要对比,以澄清(因为引用中提到了)。 5. **总结**。 6. **生成相关问题**:根据系统指令,在回答末尾添加相关问题。 确保LaTeX正确: - 行内表达式:例如,如果提到数学概念,但我认为这里主要是文本描述,不需要复杂的LaTeX。或许在解释模式时,可以用$.*$来展示,但引用中已经用代码块展示了,我应该用代码块。 - 系统指令说:"所有行内数学表达式(包括变量、不等式、方程等)必须使用$...$格式",但正则表达式不是数学表达式;它是字符串模式。我应该用代码格式或直接文本描述。系统示例中使用了代码块,例如在快速排序中用了```python```。所以,我应该用代码块来展示正则表达式。 - 具体到".*",我可以写为:正则表达式模式`.*`。 回答结构: - 开头:直接回答用户问题。 - 中间:详细解释,参考引用。 - 结尾:生成相关问题。 生成相关问题: - 基于用户主题,如".*"的含义,扩展到其他符号、应用场景等。 - 例如: 1. 正则表达式中".*?"的含义是什么? 2. 如何避免贪婪匹配? 3. 正则表达式Python中如何应用? 参考引用: - 在回答中,引用相关部分,并在末尾添加引用标识。 - 例如,解释时提到"如引用[2]所述"。 最终提纲: 1. 定义".*"的含义。 2. 解释每个部分:"." 和 "*"。 3. 描述贪婪模式。 4. 给出一个例子。 5. 与".*?"对比。 6. 总结。 7. 添加相关问题。 </think>### 正则表达式中 `.*` 的含义 在正则表达式中,模式 `.*` 是一个组合表达式,表示**匹配零个或多个任意字符(包括空白符)**。这是一种**贪婪模式**(greedy mode),即它会尽可能匹配最长的字符串序列,直到无法匹配为止[^2][^3][^4]。下面我将逐步解释其含义和工作原理: 1. **基本符号的含义**: - `.`(点号):匹配任意单个字符(除了换行符 `\n`),包括字母、数字、符号等。例如,正则表达式 `a.b` 可以匹配 `aab`、`acb` 等[^1][^3]。 - `*`(星号):表示前面的字符或子表达式出现零次或多次。例如,`ab*` 能匹配 `a`、`ab`、`abb` 等(其中 `b` 出现 0 次、1 次或多次)[^1][^3]。 - 组合 `.*`:`.` 和 `*` 结合后,表示**任意字符序列出现零次或多次**。这意味着它可以匹配空字符串、单个字符或多个连续字符[^2][^4]。 2. **贪婪模式的行为**: - `.*` 是贪婪的:它在搜索时尽可能匹配最长的可能字符串。 - 示例:在字符串 `"aabcabc"` 中,模式 `a.*c` 会匹配整个字符串 `"aabcabc"`(因为它从第一个 `a` 开始匹配到最后一个 `c`)[^2][^4]。 - 对比非贪婪模式 `.*?`:如果使用 `.*?`,它会匹配最短的可能序列。例如,`a.*?c` 在相同字符串中可能匹配 `"aabc"` 和 `"abc"`(如果文本支持多次匹配)[^2][^4]。 3. **实际应用示例**: - 假设文本为 `"姓名:Alice,年龄:25"`: - 正则表达式 `.*` 可以匹配整个字符串 `"姓名:Alice,年龄:25"`。 - 使用 `re.findall('.*', text)` 在 Python 中会返回完整字符串(因为贪婪匹配)。 - 代码演示(参考引用[2]): ```python import re text = "start:HelloWorld:end" # 贪婪模式 .* result_greedy = re.findall('start:(.*):end', text) print("贪婪匹配结果:", result_greedy) # 输出: ['HelloWorld'] ``` 这里 `.*` 匹配了 `start:` 和 `:end` 之间的所有字符 `"HelloWorld"`。 4. **注意事项**: - `.*` 常用于提取两个固定模式之间的内容(如日志解析)。但需小心,因为它可能意外匹配过多字符(例如包含换行符时)。 - 在 Python 中,需配合 `re` 模块使用,如 `re.findall()` 或 `re.search()`[^2][^3]。 - 贪婪模式在性能上可能较好,但有时需切换为非贪婪模式 `.*?` 以避免过度匹配[^4]。 总结:正则表达式 `.*` 的核心作用是**贪婪地匹配任意长度字符序列**,适用于需要捕获大段文本的场景[^2][^3][^4]。如需精确控制,可结合其他符号如 `+`(至少一次)或 `?`(非贪婪)。 相关问题: 1. 正则表达式中 `.*?` 与 `.*` 的区别是什么?如何选择使用? 2.Python 中如何实现正则表达式的非贪婪匹配? 3. 正则表达式中如何匹配特殊字符(如点号`.`本身)? 4. 正则表达式在数据清洗中有哪些常见应用场景?
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