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  • 正则表达式断言解释 正则表达式断言有以下类型: 零宽正向先行断言; 零宽负向先行断言; 零宽正向后行断言; 零宽负向后行断言。 所谓的零宽断言,也就是与想要匹配字段的中间不能有其他字符,断言字符与想要匹配...

    有关正则表达式的前要知识


    正则表达式断言解释

    正则表达式断言有以下类型:

    1. 零宽正向先行断言;
    2. 零宽负向先行断言;
    3. 零宽正向后行断言;
    4. 零宽负向后行断言。

    所谓的零宽断言,也就是与想要匹配字段的中间不能有其他字符,断言字符与想要匹配的字符是挨在一起的,比如说 (后行断言)匹配字符(先行断言) 先行断言是匹配字符后面紧挨着的内容,理解为:预匹配的字符串先行;后行断言是匹配字符前面紧挨着的内容,理解为:断言匹配内容在预匹配的字符串前面,下面我们分别来看一下这四种断言的语法格式,并进行具体情况使用分析:

    • 零宽正向先行断言:
      语法格式: (?=pattern)
    import re
    s = 'a regular expression'
    print(re.findall(r"re(?=gular)", s))
    # 匹配re 匹配的是 后面又 gular 的re  只会匹配到一个re  
    # 断言部分 (?=xxx) 只是用来确定位置的
    # 零宽正向断言 就在我想匹配的字符的后面设置 匹配位置
     - 输出结果: ['re']
    
    • 零宽负向先行断言:
      语法格式: (?!pattern)
      其实这里的负向就是:字符段后面不是 pattern 内容的。
    s = 'a regular expression'
    print(re.findall(r"re(?!gular)", s))
    # 匹配的是 后面没有 gular的 re 匹配的是 expression 这个单词的re
     - 输出结果:['re']
    
    # 这个例子不够清楚,下面来一个更清晰易懂的例子
    s = 'a eregular expression'
    print(re.findall(r".re(?=gular)", s))
     - 输出结果: ['ere']
    print(re.findall(r".re(?!gular)", s))
     - 输出结果: ['pre']
     - 通过增加一个占位符,我们得到了这个结果
     - 可以看到的发现所匹配的字段的不同位置
    
    • 零宽正向后行断言:
      语法格式: (?<=pattern)
    s = "a regular1 expgular2 reegular3"
    print(re.findall(r"(?<=re)gular.", s))
     - 输出结果: ['gular1']
    

    这里我们看到,匹配到的字段是 gular1 ,是前面的字符内容是 re 的 gular 字段被匹配到了,这就是零宽正向后行断言。

    • 零宽负向后行断言:
      语法格式: (?<!pattern)
      其实这里的负向就是:字符前面不是 pattern 内容的,和上面的零宽负向先行断言的意思一致,通过 ! 取反。
    s = "a regular1 expgular2 reegular3"
    print(re.findall(r"(?<!re)gular", s))
    # 匹配 左边不是re 的 gular
     - 输出结果: ['gular2', 'gular3']
    

    这里就是全部关于正则表达式断言的知识点总结了,在使用正则的时候则需要更多考虑使用,与正则的其他使用规范配合达到匹配目的字段内容的目的。
    如果想了解更多,欢迎来访 三创.
    这边关于正则断言的使用:python 爬取网站图片
    这里就用到了正则断言

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  • python正则表达式

    2019-04-14 19:43:17
    文章目录python正则表达式1 正则表达式语法1.1 字符与字符类1.2 量词1.3 组与捕获1.4 断言与标记1.5 条件匹配1.6 正则表达式的标志2. Python正则表达式模块2.1 正则表达式处理字符串主要有四大功能2.2 Python中re...

    python正则表达式

    1 正则表达式语法

    1.1 字符与字符类

    1 特殊字符:.^$?+*{}|

    以上特殊字符要想使用字面值,必须使用进行转义

    2 字符类

    1. 包含在[]中的一个或者多个字符被称为字符类,字符类在匹配时如果没有指定量词则只会匹配其中的一个。
    2. 字符类内可以指定范围,比如[a-zA-Z0-9]表示a到z,A到Z,0到9之间的任何一个字符
    3. 左方括号后跟随一个,表示否定一个字符类,比如[0-9]表示可以匹配一个任意非数字的字符。
    4. 字符类内部,除了之外,其他特殊字符不再具备特殊意义,都表示字面值。放在第一个位置表示否定,放在其他位置表示本身,-放在中间表示范围,放在字符类中的第一个字符,则表示-本身。
    5. 字符类内部可以使用速记法,比如d s w

    3 速记法

    • . 可以匹配除换行符之外的任何字符,如果有re.DOTALL标志,则匹配任意字符包括换行
    • d匹配一个Unicode数字,如果带re.ASCII,则匹配0-9
    • D 匹配Unicode非数字
    • s匹配Unicode空白,如果带有re.ASCII,则匹配中的一个
    • S 匹配Unicode非空白
    • w匹配Unicode单词字符,如果带有re.ascii,则匹配[a-zA-Z0-9_]中的一个
    • W 匹配Unicode非单子字符

    1.2 量词

    • ?匹配前面的字符0次或1次
    • *匹配前面的字符0次或多次
    • +匹配前面的字符1次或者多次
    • {m}匹配前面表达式m次
    • {m,}匹配前面表达式至少m次
    • {n}匹配前面的正则表达式最多n次
    • {m,n}匹配前面的正则表达式至少m次,最多n次

    注意点:

    以上量词都是贪婪模式,会尽可能多的匹配,如果要改为非贪婪模式,通过在量词后面跟随一个?来实现

    1.3 组与捕获

    1 ()的作用:

    1. 捕获()中正则表达式的内容以备进一步利用处理,可以通过在左括号后面跟随?:来关闭这个括号的捕获功能
    2. 将正则表达式的一部分内容进行组合,以便使用量词或者|

    2 反响引用前面()内捕获的内容:

    1. 通过组号反向引用

      ​ 每一个没有使用?:的小括号都会分配一个组好,从1开始,从左到右递增,可以通过i引用前面()内表达式捕获的内容

    2. 通过组名反向引用前面小括号内捕获的内容

      ​ 可以通过在左括号后面跟随?P,尖括号中放入组名来为一个组起一个别名,后面通过(?P=name)来引用 前面捕获的内容。如(? Pw+)s+(?P=word)来匹配重复的单词。

    3 注意点:

    ​ 反向引用不能放在字符类[]中使用。

    1.4 断言与标记

    ​ 断言不会匹配任何文本,只是对断言所在的文本施加某些约束

    1 常用断言:

    1. 匹配单词的边界,放在字符类[]中则表示backspace
    2. B 匹配非单词边界,受ASCII标记影响
    3. A 在起始处匹配
    4. ^在起始处匹配,如果有MULTILINE标志,则在每个换行符后匹配
    5. Z 在结尾处匹配
    6. $在结尾处匹配,如果有MULTILINE标志,则在每个换行符前匹配
    7. (?=e)正前瞻
    8. (?!e)负前瞻
    9. (?<=e)正回顾
    10. (?<!e)负回顾

    2 前瞻回顾的解释

    ​ 前瞻: exp1(?=exp2) exp1后面的内容要匹配exp2

    ​ 负前瞻: exp1(?!exp2) exp1后面的内容不能匹配exp2

    ​ 后顾: (?<=exp2)exp1 exp1前面的内容要匹配exp2

    ​ 负后顾: (?<!exp2)exp1 exp1前面的内容不能匹配exp2

    例如:我们要查找hello,但是hello后面必须是world,正则表达式可以这样写:"(hello)s+(?=world)",用来匹配"hello wangxing"和"hello world"只能匹配到后者的hello

    1.5 条件匹配

    ​ (?(id)yes_exp|no_exp):对应id的子表达式如果匹配到内容,则这里匹配yes_exp,否则匹配no_exp

    1.6 正则表达式的标志

    1. 正则表达式的标志有两种使用方法

    1. 通过给compile方法传入标志参数,多个标志使用|分割的方法,如re.compile(r"#[da-f]{6}", re.IGNORECASE|re.MULTILINE)
    2. 通过在正则表达式前面添加(?标志)的方法给正则表达式添加标志,如(?ms)#[da-z]{6}

    2. 常用的标志

    • re.A或者re.ASCII, 使 B s S w W d D都假定字符串为假定字符串为ASCII
    • re.I或者re.IGNORECASE使正则表达式忽略大小写
    • re.M或者re.MULTILINE 多行匹配,使每个^在每个回车后,每个$在每个回车前匹配
    • re.S或者re.DOTALL 使.能匹配任意字符,包括回车
    • re.X或者re.VERBOSE 这样可以在正则表达式跨越多行,也可以添加注释,但是空白需要使用s或者[ ]来表示,因为默认的空白不再解释。如:

    re.compile(r"""

    <imgs +)#标签的开始

    [^>]*?#不是src的属性

    src=#src属性的开始

    (?:

    (?P["’])#左引号

    (?P<image_name>[^>]+?)#图片名字

    (?P=quote)#右括号

    “”",re.VERBOSE|re.IGNORECASE)

    2. Python正则表达式模块

    2.1 正则表达式处理字符串主要有四大功能

    1. 匹配 查看一个字符串是否符合正则表达式的语法,一般返回true或者false
    2. 获取正则表达式来提取字符串中符合要求的文本
    3. 替换查找字符串中符合正则表达式的文本,并用相应的字符串替换
    4. 分割使用正则表达式对字符串进行分割。

    2.2 Python中re模块使用正则表达式的两种方法

    1. 使用re.compile(r, f)方法生成正则表达式对象,然后调用正则表达式对象的相应方法。这种做法的好处是生成正则对象之后可以多次使用。
    2. re模块中对正则表达式对象的每个对象方法都有一个对应的模块方法,唯一不同的是传入的第一个参数是正则表达式字符串。此种方法适合于只使用一次的正则表达式。

    2.3 正则表达式对象的常用方法

    1. rx.findall(s,start, end):

    返回一个列表,如果正则表达式中没有分组,则列表中包含的是所有匹配的内容,

    如果正则表达式中有分组,则列表中的每个元素是一个元组,元组中包含子分组中匹配到的内容,但是没有返回整个正则表达式匹配的内容

    2. rx.finditer(s, start, end):

    返回一个可迭代对象

    对可迭代对象进行迭代,每一次返回一个匹配对象,可以调用匹配对象的group()方法查看指定组匹配到的内容,0表示整个正则表达式匹配到的内容

    3. rx.search(s, start, end):

    返回一个匹配对象,倘若没匹配到,就返回None

    search方法只匹配一次就停止,不会继续往后匹配

    4. rx.match(s, start, end):

    如果正则表达式在字符串的起始处匹配,就返回一个匹配对象,否则返回None

    5. rx.sub(x, s, m):

    返回一个字符串。每一个匹配的地方用x进行替换,返回替换后的字符串,如果指定m,则最多替换m次。对于x可以使用/i或者/gid可以是组名或者编号来引用捕获到的内容。

    模块方法re.sub(r, x, s, m)中的x可以使用一个函数。此时我们就可以对捕获到的内容推过这个函数进行处理后再替换匹配到的文本。

    6. rx.subn(x, s, m):

    与re.sub()方法相同,区别在于返回的是二元组,其中一项是结果字符串,一项是做替换的个数。

    7. rx.split(s, m):分割字符串

    返回一个列表

    用正则表达式匹配到的内容对字符串进行分割

    如果正则表达式中存在分组,则把分组匹配到的内容放在列表中每两个分割的中间作为列表的一部分,如:

    rx = re.compile(r"(d)[a-z]+(d)")
    
    s = "ab12dk3klj8jk9jks5"
    
    result = rx.split(s)
    

    返回[‘ab1’, ‘2’, ‘3’, ‘klj’, ‘8’, ‘9’, ‘jks5’]

    8. rx.flags():正则表达式编译时设置的标志

    9. rx.pattern():正则表达式编译时使用的字符串

    2.4 匹配对象的属性与方法

    01. m.group(g, …)

    返回编号或者组名匹配到的内容,默认或者0表示整个表达式匹配到的内容,如果指定多个,就返回一个元组

    02. m.groupdict(default)

    返回一个字典。字典的键是所有命名的组的组名,值为命名组捕获到的内容

    如果有default参数,则将其作为那些没有参与匹配的组的默认值。

    03. m.groups(default)

    返回一个元组。包含所有捕获到内容的子分组,从1开始,如果指定了default值,则这个值作为那些没有捕获到内容的组的值

    04. m.lastgroup()

    匹配到内容的编号最高的捕获组的名称,如果没有或者没有使用名称则返回None(不常用)

    05. m.lastindex()

    匹配到内容的编号最高的捕获组的编号,如果没有就返回None。

    06. m.start(g):

    当前匹配对象的子分组是从字符串的那个位置开始匹配的,如果当前组没有参与匹配就返回-1

    07. m.end(g)

    当前匹配对象的子分组是从字符串的那个位置匹配结束的,如果当前组没有参与匹配就返回-1

    08. m.span()

    返回一个二元组,内容分别是m.start(g)和m.end(g)的返回值

    09. m.re()

    产生这一匹配对象的正则表达式

    10. m.string()

    传递给match或者search用于匹配的字符串

    11. m.pos()

    搜索的起始位置。即字符串的开头,或者start指定的位置(不常用)

    12. m.endpos()

    搜索的结束位置。即字符串的末尾位置,或者end指定的位置(不常用)

    2.5 总结

    1. 对于正则表达式的匹配功能,Python没有返回true和false的方法,但可以通过对match或者search方法的返回值是否是None来判断
    2. 对于正则表达式的搜索功能,如果只搜索一次可以使用search或者match方法返回的匹配对象得到,对于搜索多次可以使用finditer方法返回的可迭代对象来迭代访问
    3. 对于正则表达式的替换功能,可以使用正则表达式对象的sub或者subn方法来实现,也可以通过re模块方法sub或者subn来实现,区别在于模块的sub方法的替换文本可以使用一个函数来生成
    4. 对于正则表达式的分割功能,可以使用正则表达式对象的split方法,需要注意如果正则表达式对象有分组的话,分组捕获的内容也会放到返回的列表中。
    展开全文
  • 主要介绍了Python正则表达式分组概念与用法,结合具体实例形式较为详细的分析了Python正则表达式中分组、引用、断言等概念与相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
  • Python正则表达式进阶-零宽断言 1. 什么是零宽断言  有时候在使用正则表达式做匹配的时候,我们希望匹配一个字符串,这个字符串的前面或后面需要是特定的内容,但我们又不想要前面或后面的这个特定的内容,这时候...

    Python正则表达式进阶-零宽断言

    1. 什么是零宽断言
      有时候在使用正则表达式做匹配的时候,我们希望匹配一个字符串,这个字符串的前面或后面需要是特定的内容,但我们又不想要前面或后面的这个特定的内容,这时候就需要零宽断言的帮助了。所谓零宽断言,简单来说就是匹配一个位置,这个位置满足某个正则,但是不纳入匹配结果的,所以叫“零宽”,而且这个位置的前面或后面需要满足某种正则。

    2、不同的零宽断言

      零宽断言:正向反向两类,每类又分为:预测先行回顾后发

      

      正预测先行:简称正向先行断言,语法:(?=exp),它断言此位置的后面能匹配表达式exp,但不包含此位置;
      如:a(?=\d),返回匹配字符串中以数字为结尾的a字符。

      正回顾后发:简称正向后发断言,语法:(?<=exp),它断言此位置的前面能匹配表达式exp;
      如:(?<=\d)a,返回匹配字符串中以数字为开头的a字符。

      负预测先行:简称反向先行断言,语法:(?!exp),它断言此位置的后面不能匹配表达式exp;
      如:a(?!\d),返回不匹配字符串中以数字结尾的a字符。

      负回顾后发:简称反向后发断言,语法:(?<!exp),它断言此位置的前面不能匹配表达式exp;
      如:a(?<!exp)a,返回不匹配字符串中以数字开头的a字符。

      

    3、零宽断言的实践与总结

      示例:提取<div>Hello World</div>中Hello World

      目标字符串:Hello World

      根据以上所说,当我们需要提取字符串的时候,可以用断言,思路如下:

      首先,目标字符串是hello world,那么它可以归纳为 .* 

      其次,目标字符串前面有<div>,既然是前面有,那么根据四种断言的含义,容易得出用正向后发断言(?<=exp),将它放在目标字符串前面,得到(?<=<div>).*,进一步可以将div归纳为[a-zA-Z]+,从而得到(?<=<[a-zA-Z]+>).*

      最后,目标字符串后面有</div>,既然是后面有,那么根据四种断言的含义,容易得出用正向先行断言(?=exp),将它放在目标字符串后面,从而得到(?<=<[a-zA-Z]+>).*(?=</[a-zA-Z]+>)

      进一步的,我们发现前后两个断言中都有[a-zA-Z]+,可以使用分组来避免书写重复的内容:(?<=<([a-zA-Z]+)>).*(?=</\1>),当然也可以使用命名分组,这里就不展开了。

      说到这里,我归纳出了几句书写断言的口诀:

        前面有,正向后发(?<=exp),放前面;

        后面有,正向先行(?=exp),放后面;

        前面无,反向后发(?<!exp),放前面;

        后面无,反向先行(?!exp),放后面。

      请记住,这个前面和后面是针对目标字符串,也就是你要提取出来的字符串而言的。

     

    4、实战:

      4.1、正向先行(?=exp):获取字符串中以ing结尾的字符:

      

      4.2、正向后发(?<=exp):获取字符串中以do开头的单词后半部分:

      

      4.3、反向先行(?!exp):匹配出字符串中不是以ing结尾的单词:

       

      此处有雷,如果字符串变成“do  run going hing”你再试试看,此处有待解决。

      4.4、反向后发(?<!exp):匹配字符串中不以do开头的单词:

      

      此处有雷,同上

       总结:主要原因是因为反向断言不支持匹配不定长的表达式;

       4.5、正向先行后发断言结合应用:字符串时ip地址,获取整数部分

      

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  • Python正则表达式总结

    2019-07-05 20:05:38
    文章目录正则表达式分类元字符转义重复-初级捕获、分组断言贪婪与非贪婪引擎选项练习题Python正则表达式常量方法 正则表达式 分类 BRE: grep sed vi ERE: egrep / grep -E / sed -r PCRE: python re 元字符 - ....

    正则表达式

    分类

    • BRE: grep sed vi
    • ERE: egrep / grep -E / sed -r
    • PCRE: python re

    元字符

    - . : 匹配除换行符意外的任意字符
    - [abc]: 字符集合,一次只能匹配一个字符,匹配a、b、c
    - [^abc]: 字符集合,不是a/b/c
    - [a-z]:  小写字符
    - [^a-z]: 不是小写
    - \b: 单词边界
    - \B: 不匹配单词边界
    - \d: [0-9]匹配1个数字
    - \D: [^0-9]不匹配1个数字
    - \s: 匹配一个空白字符.包括制表符、换行符、空格
    - \S: 非空白字符
    - \w: 匹配[0-9a-zA-z],包括中文
    - \W: w之外的字符
    
    • 单行模式
      . 匹配所有字符,包括换行符
      $ 整个字符串的结尾
      ^ 整个字符串的开头

    • 多行模式
      . 除换行符的所有字符
      $ 行尾
      ^ 行首

    转义

    使用 \ 转义,反斜杠本身\
    \r \n 转义后代表回车、换行

    重复-初级

    - *     0次或者多次
    - +     至少一次
    - ?     表示前面的正则表达式重复0次或者1次
    - {n}   重复固定的n次
    - {n,}  至少重复n次  
    - {n,m} 重复n到m次;
    

    捕获、分组

    x|y                 匹配x或者y; \b(a|b)\w+  以a或者b开头的单词
    捕获/分组(pattern): 捕获或会自动分配组号,自动从1开始,0表示捕获的全长
    \数字               匹配对应的分组,刚好取到前面匹配到的内容;
    (?:pattern)         不被捕获,不要分组,保留‘或’;\b(?:a|b)\w+
    (?<name>exp)    通过name访问分组、Python语法:(?P<nane>exp)
    

    断言

    判断一件事一定发生、一定不发生,一定是一定不是

    (?=exp)    f(?=oo) f后面一定有oo出现;
    (?<=exp)   (?<=f)ood ood前面一定在前面有t
    (?!exp)    一定没有
    (?<!exp)   (?<!f)ood ood前面一定没有f;
    (?#comment)  添加注释
    

    贪婪与非贪婪

    f.*t    默认.* 是贪婪的,到最后一个匹配到的t
    f.*?t  f.+?t:    尽可能少匹配;
    f\w+?t   单词;
    f.{1,}?t  取1次;
    
    ----
    *?  匹配任意次, 尽可能少重复;
    +?   匹配至少一次, 尽可能少重复;
    ??   匹配0次或者1次, 尽可能少重复;
    {n,}?  匹配至少n次;
    {n,m}? 匹配至少n次,至多m次; 尽可能少重复;
    

    引擎选项

    IgnoreCase  匹配时忽略大小写
    Singleline  单行模式
    Multiline   多行模式
    IgnorePatternWhitespace 忽略表达式中的空白字符,如果需要使用空白字符用转义,#可以用来注释;
    

    练习题

    1. 0-999的任意数字;
    \d{1-3}\n?
    
    2. ip 地址
    # 300.200.10.0 过滤
    (\d{1,3}\.){3}(\d{1,3})
    # Python包处理 Ip 地址超界
    import socket
    nw = socket.inet_aton('10.10.10.10')
    print(nw, socket.inet_ntoa(nw))
    
    # 文本正则表达式处理Ip超界
    (?:(25[0-5]|2[0-4]\d|[01]?\d\d?)\.){3}(?:(25[0-5]|2[0-4]\d|[01]?\d\d?))
    
    3. 选择含有ftp的链接,文件名类型为gz或者xz的文件名; 
    ftp://ftp.xxx.com/pub/file/file-5.4.1.tar.gz
    http://ftp.xxx.com/pub/file/file-5.4.1.tar.gz
    
    ^(?:ftp).*/((.*?)(gz|xz))
    .*ftp.*\.(?:gz|xz)
    .*ftp.*/([^/]*\.(?:gz|xz)) # 捕获文件名分组,[^/]决不能出现/
    (?<=.*ftp.*/)[^/]*\.(?:gz|xz) # 左边断言判断 
    
    

    Python 的正则表达式

    常量

    re.MULTILINE | re.DOTALL | re.IGNORECASE

    方法

    # 编译、提高匹配效率
    re.compile(pattern,flags=0)
    # 单次匹配match
    re.match(battern,string,flags=0) # 未编译
    regex.match(string,flags) # 已编译
    
    s = '1234abcd'
    regex = re.compile('[ab]')
    matcher = regex.match(s,4)
    print(matcher)
    
    -----
    # 一直匹配search
    re.compile(pattern,flags=0)
    re.search()
    regex.search()
    
    # 全部匹配
    # findall() 从左至右
    matcher = regex.findall(s)
    # finditer()  惰性求值
    
    # 匹配替换
    re.sub( )
    regex.sub()
    reget.subn(replacement ,string,count=0)
    replacement 为bytes或者function;
    s = "hello tom"
    regex = re.compile('t\wm')
    print(regex.sub("mageud.com",s,1))
    
    # 分割字符串
    re.split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0)
    s='''01 one 
    02 two
    03 three'''
    regex = re.split('[\s\d]+')
    
    # 分组
    group(N) 0是返回整个匹配的字符串
    group('name') 命名分组
    groups 所有的分组
    groupdict() 返回所有命名的分组
    
    # 练习
    1. 匹配邮箱
    changjun@163.com
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  • Python 正则表达式

    2019-07-30 17:24:02
    Python 正则表达式常用的元字符常用的限定符分枝条件分组常用的反义码向后引用零宽断言另一些语法 常用的元字符 代码/语法 说明 . 匹配除换行符以外的任意字符 \w 匹配字母或数字或下划线或汉字 \s 匹配...
  • 1、如果在一次匹配过程中,需要同时用到前向肯定断言和后向肯定断言时,那你必须将前向肯定断言表达式写在要匹配的正则表达式的前面,而后向肯定断言表达式写在你要匹配的字符串的后面,表示后向肯定模式之后,前向...
  • Python 正则表达式笔记

    千次阅读 2014-03-26 00:16:10
    Python 正则表达式笔记 正则表达式的先行断言(lookahead)和后行断言(lookbehind) 正则表达式的先行断言和后行断言一共有4种形式: (?=pattern) 零宽正向先行断言(zero-width positive lookahead ...
  • 本文主要是介绍Python中,使用正则表达式的零宽正负向断言的方法,和使用零宽断言来解决包含某个字符串且不包含某字符串的问题,以及相关示例代码。 原文地址:https://www.cjavapy.com/article/695/ ...
  • Python正则表达式详解

    2017-11-07 16:10:00
    正则表达式到底是什么东西? 入门 测试正则表达式 元字符 字符转义 重复 字符类 分枝条件 反义 分组 后向引用 零宽断言 负向零宽断言 注释 贪婪与懒惰 处理选项 平衡组/递归匹配 ...
  • 文章目录偷学Python第三十一天:Python正则表达式的语法以及re模块的使用正则表达式的语法什么是正则表达式字符类元字符正则中的重复分支条件贪婪和懒惰分组零宽断言零宽度正预测先行断言零宽度正回顾后发断言负向零...
  • 我们经常用正则表达式来检测一个字符串中包含某个子串,要表示一个字符串中不包含单个的某字符或某些字符也很容易,用[^...]形式就可以了。但是要表示一个字符串中不包含某个子串(由字符序列构成)的时候,用[^...]...
  • 正则表达式的先行断言和后行断言一共有4种形式: (?=pattern) 零宽正向先行断言(zero-width positive lookahead assertion) (?!pattern) 零宽负向先行断言(zero-width negative lookahead ...
  • Python正则表达式之零宽断言(4)

    千次阅读 2021-03-07 14:27:35
    有些元字符它们不匹配任何字符,只是简单地表示成功或失败,因此这些字符也称之为零宽断言。例如 \b 表示当前位置位于一个单词的边界,但 \b 并不能改变位置。因此,零宽断言不应该被重复使用,因为 \b 并不会修改...
  • python正则表达式的零宽断言

    千次阅读 2018-03-02 10:03:39
    =exp),它断言此位置的后面能匹配表达式exp。  ####零宽度正回顾后发断言  简称正向后发断言,语法是(?&lt;=exp),它断言此位置的前面能匹配表达式exp。  ####零宽度负预测先行断言  简称反向先行断言,...
  • 我们经常用正则表达式来检测一个字符串中包含某个子串,要表示一个字符串中不包含单个的某字符或某些字符也很容易,用[^...]形式就可以了。但是要表示一个字符串中不包含某个子串(由字符序列构成)的时候,用[^...]...
  • 文章目录什么是正则表达式 ?目录1. 基本匹配2. 元字符2.1 英文句号2.2 字符集2.2.1 否定字符集2.3 重复2.3.1 星号2.3.2 加号2.3.3 问号2.4 花括号2.5 字符组2.6 分支结构2.7 转义特殊字符2.8 定位符2.8.1 插入符号...
  • 对于零宽断言来说,我认为最重要的一个概念是位置,零宽断言用于指定一个位置,这个位置应该满足一定的条件(它附近满足什么表达式),并且这个位置不是字符(因此匹配返回无结果),仅仅是一个位置,因此它们也被称为...
  • 本文主要总结了python正则零宽断言(zero-length-assertion)的一些常用用法。 1. 什么是零宽断言 有时候在使用正则表达式做匹配的时候,我们希望匹配一个字符串,这个字符串的前面或后面需要是特定的内容,但我们又...
  • 之所以叫后行断言,是因为正则表达式引擎在匹配字符串和表达式时,是从前向后逐个扫描字符串中的字符,并判断是否与表达式符合,当在表达式中遇到该断言时,正则表达式引擎需要往字符串前端检测已扫描过的字符,相...
  • 本文主要总结了python正则零宽断言(zero-length-assertion)的一些常用用法。

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