正则表达式1：基本知识

梦里梦外; 2023-06-10 12:25 10阅读 0赞

一、正则匹配的基本知识  
1.1 正则表达式的基本概念  
正则表达式是对字符串进行操作的一种逻辑公式，就是用事先设定好的一些特定字符，及这些字符的组合组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑  
正则表达式是用来匹配字符串的一种强大工具。  
1.2 正则表达式的基本概念

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>语法</th> 
   <th>说明</th> 
   <th>表达式实例</th> 
   <th>完整匹配的字符串</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>一般字符</td> 
   <td>匹配本身</td> 
   <td>abc</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><strong>.</strong></td> 
   <td>匹配除换行符以外的所有字符</td> 
   <td>a.c</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\</td> 
   <td>转译字符，使用后改变字符原本的意思</td> 
   <td><code>a\.c</code></td> 
   <td><code>a.c</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td></td> 
   <td><code>a\\c</code></td> 
   <td><code>a\c</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[…]</td> 
   <td><code>字符集，对应的位置可以是字符集中的任意字符，字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，如[abc]或者[a-c],第一个字符^代表取反,如[^abc]代表不是abc的其他字符</code></td> 
   <td>a[bcd]e</td> 
   <td>abe ace ade</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td><code>所有的特殊字符在字符集中都失去其原有的意义，在字符集中如果要使用]、-或^,可以在前面加上反斜杠，或者把]、-放在第一个字符，把^放在非第一个字符。</code></td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\d</td> 
   <td>数字：[0-9]</td> 
   <td>a\dc</td> 
   <td>a1c</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\D</td> 
   <td><code>非数字：[^\d]</code></td> 
   <td>a\Dc</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\s</td> 
   <td><code>空白字符：[空格 \t \r \n \f \v]</code></td> 
   <td>a\sc</td> 
   <td>a c</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\S</td> 
   <td><code>非空白字符：[^\s]</code></td> 
   <td>a\Sc</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\S</td> 
   <td><code>非空白字符：[^\s]</code></td> 
   <td>a\Sc</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\w</td> 
   <td><code>单词字符：[A-Z a-z 0-9 ]</code></td> 
   <td>a\w c</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\W</td> 
   <td><code>非单词字符：[^\w ]</code></td> 
   <td>a\W c</td> 
   <td>a c</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>数量词（用在字符或（…）之后）</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>*</td> 
   <td><code>匹配前一个单词0次或者无限次</code></td> 
   <td>abc*</td> 
   <td>ab abccc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>+</td> 
   <td><code>匹配前一个单词1次或者无限次</code></td> 
   <td>abc+</td> 
   <td>abc abccc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>？</td> 
   <td><code>匹配前一个单词1次或者0次</code></td> 
   <td>abc?</td> 
   <td>ab abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>{m}</td> 
   <td><code>匹配前一个字符m次</code></td> 
   <td>ab(2)c</td> 
   <td>abbc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>{m,n}</td> 
   <td><code>匹配前一个字符m至n次，m和n可以省略：若省略m，则匹配0-n次；若省略n，则匹配m至无限次</code></td> 
   <td>ab(1,2)c</td> 
   <td>abc abbc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>*? +? ??</td> 
   <td><code>使* + ？(m,n)变成非贪婪模式</code></td> 
   <td>示例将在下文中讲解</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>边界匹配（不消耗匹配字符串中的字符）</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>^</td> 
   <td><code>匹配字符串中的开头，多行匹配中匹配每一行的开头</code></td> 
   <td>^abc</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$</td> 
   <td><code>匹配字符串中的结尾，多行匹配中匹配每一行的结尾</code></td> 
   <td>abc$</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\A</td> 
   <td><code>仅匹配字符串中的开头</code></td> 
   <td>\Aabc</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\Z</td> 
   <td><code>仅匹配字符串中的结尾</code></td> 
   <td>abc\Z</td> 
   <td>abc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[\u4e00-\u9fa5]+</td> 
   <td>匹配所有的汉字</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>逻辑、分组</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>|</td> 
   <td><code>|代表匹配表达式中任意一个， 但会优先尝试左边的表达式，一旦匹配成功就跳过右边的表达式</code></td> 
   <td><code>abc|def</code></td> 
   <td>abc def</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>(…)</td> 
   <td><code>()代表一个分组，分组做为一个整体进行处理，分组中也可以接量词或者|，但是|仅在该组中有效</code></td> 
   <td><code>a(123|456)c</code></td> 
   <td>a123c a456c</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

二、re及相关模块的使用  
2.1、re.compile 函数  
compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。  
语法格式为：

pattern : 一个字符串形式的正则表达式
    flags : 可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等，具体参数为：
    re.I 忽略大小写
    re.L 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
    re.M 多行模式
    re.S 即为 . 并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）
    re.U 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
    re.X 为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释
    flags代表匹配的方式

例1：

import re
    pattern = re.compile(r'\d+')                    # 用于匹配其中的任意数字
    m = pattern.findall('one12twothree34four') 
    m

\[‘12’, ‘34’\]

import re
    pattern = re.compile(r'"the"')                    # 用于匹配至少一个数字
    m = pattern.findall('The fat cat sat on the mat') 
    print(m)

输出为\[ \]  
因为正则表达式大小写敏感  
正则表达式是大小写敏感的，所以The不会匹配the。  
2.2 正则表达式相关搜索函数  
①match  
从字符串开头开始匹配，匹配成功就返回一个对象，失败就返回None  
语法：match(pattern,string)

import re
    print(re.match("hello",'hello pc').group())
    结果：
    hello

②search  
函数在字符串中查找模式匹配，只要找到第一个匹配就返回，没有就返回None  
语法：search(pattern,string)  
例1：

res=re.compile('[a-zA-Z]{3}')
    str1='123abc456'
    print(re.search(res,str1).group())
    结果：
    abc

注意：两者区别：match的匹配是从字符串的开头开始匹配，即如果字符串开头不符合正则表达式规律就返回None,search是搜索整个字符串，如果整个字符串中没有符合正则表达规律的就返回None，如果有立刻返回，search只匹配一次，即使字符串中有多个符合标准的字符串也只返回一个（这里要和find区别，find是返回字符串中的符合标准的字符串位置。）  
例如：str1=‘123abc456’，str1.find(‘abc’)，返回3）。  
例如：re.match(“1000”,“lalal1000”)就返回None。  
③ findall  
匹配符合正则表达式的所有字符  
语法：findall(pattern, string ,flags=0)

str1="彭闯"
    a=re.findall("pengchuang",str1)
    print(a)
    #结果：[]
    
    str1='java=1000,python=9090'  
    info=re.findall(r'\d+',str1)#'\d'代表任意一个数字，'+'可以匹配数字一次或者无限次，只能匹配最前
    print(info)
    #结果：['1000', '9090']
    
    str1="1 0 0 0 "
    info=re.findall(r'\d+',str1)#'\d'代表任意一个数字，'+'可以匹配数字一次或者无限次，只能匹配最前
    print(info)
    #结果：['1','0','0','0']
    
    pattern=re.compile('[a-zA-Z]+')    #匹配任意长度的英文字符
    pattern=re.compile('[a-z][a-zA-Z][a-zA-Z]')    #匹配3个长度的英文字符 
    str1='123abc456def789'
    result=re.findall(pattern,str1)
    print(result)
    #结果：['abc', 'def']
    
    pattern=re.compile('a(123|456)c')    #匹配3个长度的英文字符 
    str1='a123ca456c'
    result=re.findall(pattern,str1)
    print(result)
    #结果：['123', '456']
    #findall遇见分组会优先返回分组的内容

findall会匹配所有找到的字符，如果找到了会将所有字符返回列表，如果没找到，则会返回\[ \]  
总结：findall会匹配所有字符，如果找到了会将所有字符返回列表，如果没找到，则会返回\[ \]  
④ finditer()  
finditer(pattern,str):finditer会顺序访问每一个匹配结果。不管正则表达式中是否含有分组。

pattern=re.compile('a(123|456)c')    #匹配3个长度的英文字符 
    str1='a123ca456c'
    result=re.finditer(pattern,str1)
    for i in result:
        print(i.group())
    a123c
    a456c
    for i in result:
        print(i.group(1))  #返回每个分组的第二词
    1
    4

⑤split()  
split(patten,string):按照正则匹配的字串将字符串进行分割

str1='我叫pc,大家好'
    str1.split(",")
    
    print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5'))
    print(re.split('\W+','one,two,three,four,five'))
    ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']
    ['one', 'two', 'three', 'four', 'five']

⑥sub()，使用re替换string中每一个匹配的字串后返回替换后的字符串  
语法sub（pattern,‘替换符号’，string）

print(re.sub('\d+','-','one1two2three3four4five5'))
    #结果：
    one-two-three-four-five-

⑦subn(),返回替换次数

print(re.subn('\d+','-','one1two2three3four4five5'))
    ('one-two-three-four-five-', 5)

⑧引用分组

strs='hello 123,world 321'
    pattern=re.compile('(\w+) (\d+)')
    for i in pattern.finditer(strs):
        print(i)
        print(i.group(0))
        print(i.group(1))
        print(i.group(2))
    结果:
    hello 123
    hello
    123
    world 321
    world
    321
    这是因为分组以后，group(0)为整个分组的字符串，group(1)为当前分组的第一个字符串。group(2)为当前分组的第二个字符串。
    
    strs='hello 123,world 321'
    pattern=re.compile('(\w+) (\d+)')
    print(pattern.sub(r'\2 \1',strs))  #颠倒分组
    print(pattern.sub(r'\2+++\1',strs))  #颠倒分组
    结果：
    123 hello,321 world
    123+++hello,321+++world

⑨贪婪匹配和非贪婪匹配  
贪婪：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配  
非贪婪：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配  
例1：

1、
    str1='aaa<p>hello<\p>bbb<p>world<\p>ccc'
    pattern=re.compile(r'<p>\w+<\\p>') #匹配两个p之间的字符1个或者无限个
    print(pattern.findall(str1))
    2、
    str1='aaa<p>hello<\p>bbb<p>world<\p>ccc'
    pattern=re.compile(r'<p>.*<\\p>') #匹配两个p之间的字符1个或者无限个
    print(pattern.findall(str1))
    结果：
    ['<p>hello<\\p>', '<p>world<\\p>']
    ['<p>hello<\\p>bbb<p>world<\\p>']

2、 元字符  
正则表达式主要依赖于元字符。 元字符不代表他们本身的字面意思，他们都有特殊的含义。一些元字符写在方括号中的时候有一些特殊的意思。以下是一些元字符的介绍：

元字符	描述
    .	句号匹配任意单个字符除了换行符。
    [ ]	字符种类。匹配方括号内的任意字符。
    [^ ]	否定的字符种类。匹配除了方括号里的任意字符
    *	匹配>=0个重复的在*号之前的字符。
    +	匹配>=1个重复的+号前的字符。
    ?	标记?之前的字符为可选.
    {
        n,m}	匹配num个大括号之前的字符 (n <= num <= m).
    (xyz)	字符集，匹配与 xyz 完全相等的字符串.
    |	或运算符，匹配符号前或后的字符.
    \	转义字符,用于匹配一些保留的字符 [ ] ( ) {
         } . * + ? ^ $ \ |
    ^	从开始行开始匹配.
    $	从末端开始匹配.

**2.1 点运算符 .**  
.是元字符中最简单的例子。 .匹配任意单个字符，但不匹配换行符。 例如，表达式.ar匹配一个任意字符后面跟着是a和r的字符串。

import re
    pattern = re.compile(r'.ar')             #匹配以ar结尾的单词
    m = pattern.findall('The car parked in the garage.') 
    print(m)

\[‘car’, ‘par’, ‘gar’\]  
**2.2 字符集**\[ \]  
字符集也叫做字符类。 方括号用来指定一个字符集。 在方括号中使用连字符来指定字符集的范围。 在方括号中的字符集不关心顺序。 例如，表达式\[Tt\]he 匹配 the 和 The。  
例1：

import re
    pattern = re.compile(r'[T|t]he')                    # 匹配以The和the的单词
    m = pattern.findall('The car parked in the garage.') 
    print(m)

\[‘The’, ‘the’\]

例2：  
方括号的句号就表示句号。 表达式 ar\[.\] 匹配 ar.字符串

"ar[.]" => A garage is a good place to park a car.

匹配 ar.  
2.2.1 否定字符集  
例3：

一般来说 ^ 表示一个字符串的开头，但它用在一个方括号的开头的时候，它表示这个字符集是否定的。 
    例如，表达式[^c]ar 匹配一个后面跟着ar的除了c的任意字符。
    #匹配不以c开头但是以ar结尾的单词
    "[^c]ar" => The car parked in the garage.

2.3 重复次数

后面跟着元字符 +，\* or ? 的，用来指定匹配子模式的次数。 这些元字符在不同的情况下有着不同的意思。  
2.3.1 \* 号

*号匹配 在*之前的字符出现大于等于0次。 
    例如，表达式 a* 匹配0或更多个以a开头的字符。表达式[a-z]* 匹配一个行中所有包含小写字母的字符串。
    "[a-z]*" => The car parked in the garage

结果  
\[‘he car parked in the garage’\]  
例2：

*字符和.字符搭配可以匹配所有的字符.*。 *和表示匹配空格的符号\s连起来用，如表达式\s*cat\s*匹配0或更多个空格开头和0或更多个空格结尾的cat字符串。
    "\s*cat\s*" => The fat cat sat on the concatenation.
    pattern = re.compile(r'\s*cat\s*')                    # 匹配以The和the的单词
    m = pattern.findall('The fat cat sat on the concatenation') 
    print(m)
    [' cat ', 'cat']

例3：匹配单词中包含cat的字符串

例4：
    pattern = re.compile(r'\w*cat\w*')                    # 匹配包含cat这个单词的字符
    m = pattern.findall('The fat cat sat on the concatenation') 
    print(m)

\[‘cat’, ‘concatenation’\]

2.3.2 + 号

+号匹配+号之前的字符出现 >=1 次。 例如表达式c.+t 匹配以首字母c开头以t结尾，中间跟着至少一个字符的字符串。
    "c.+t" => The fat cat sat on the mat.

匹配到的字符串  
\[‘cat sat on the mat’\]  
注意这里我们一定是贪心匹配，即匹配最多的字符串  
**2.3.3 、? 号**

在正则表达式中元字符 ? 标记在符号前面的字符为可选，即出现 0 或 1 次。 例如，表达式 [T]?he 匹配字符串 he 和 The。
    
    "[T]he" => The car is parked in the garage.

结果：  
\[‘The’\]  
**2.4、 \{\} 号**  
在正则表达式中 \{\} 是一个量词，常用来一个或一组字符可以重复出现的次数。 例如， 表达式 \[0-9\]\{2,3\} 匹配最少 2 位最多 3 位 0~9 的数字。  
例1：

"[0-9]{2,3}" => The number was 9.9997 but we rounded it off to 10.0.
    pattern = re.compile(r'[0-9]{2,3}')                    
    m = pattern.findall('The number was 9.9997 but we rounded it off to 10.0.') 
    print(m)

结果：  
\[‘999’, ‘10’\]  
例2：

'''
    匹配11位手机号码
    '''
    pattern = re.compile(r'[0-9]{11}')
    m = pattern.findall('我今年11岁，我的手机号码是17798558749') 
    print(m)

\[‘17798558749’\]  
例3：  
我们可以省略第二个参数。 例如，\[0-9\]\{2,\} 匹配至少两位 0~9 的数字。

"[0-9]{2,}" => The number was 9.9997 but we rounded it off to 10.0.

结果：  
\[‘999’, ‘10’\]  
**2.5、 \[…\] 特征标群**  
特征标群是一组写在 \[…\]中的子模式。表示取出方括号中的字符

例1：[c|g|p]ar 匹配 car 或 gar 或 par.
    "[c|g|p]ar" => The car is parked in the garage.
    ['car','par','gar']

**2.6 | 或运算符**  
或运算符就表示或，用作判断条件。

例1(T|t)he|car 匹配 (T|t)he 或 car。
    "(T|t)he|car" => The car is parked in the garage.

**2.7 转码特殊字符**  
反斜线 \\ 在表达式中用于转码紧跟其后的字符。用于指定 \{ \} \[ \] / \\ + \* . $ ^ | ? 这些特殊字符。如果想要匹配这些特殊字符则要在其前面加上反斜线 \\。

例1 匹配句子中所有以'fat','cat','mat'，或者+'.'结尾的符号
    "[f|c|m]at\.?" => The fat cat sat on the mat.
    pattern = re.compile("[f|c|m]at\.?") 
    m = pattern.findall('The fat cat sat on the mat.')
    print(m)

\[‘fat’, ‘cat’, ‘mat.’\]  
如果我不加.?则最后一个只会出现cat  
例2

匹配以fat,cat,mat+.结尾的字符
    pattern = re.compile("[f|c|m]at\.") 
    m = pattern.findall('The fat cat sat on the mat.')
    print(m)

\[‘mat.’\]  
例3：

匹配以fat,cat,mat+.结尾的字符
    pattern = re.compile("[f|c|m]at\.") 
    m = pattern.findall('The fat cat sat on the mat.')
    print(m)

例4：

2.8 锚点  
在正则表达式中，想要匹配指定开头或结尾的字符串就要使用到锚点。^ 指定开头，$ 指定结尾。  
2.8.1 ^ 号  
^ 用来检查匹配的字符串是否在所匹配字符串的开头。  
例如，在 abc 中使用表达式 ^a 会得到结果 a。但如果使用 ^b 将匹配不到任何结果。因为在字符串 abc 中并不是以 b 开头。  
例1：

匹配以 The 或 the 开头的字符串。
    pattern = re.compile('^[T|t]he') 
    m = pattern.findall('The car is parked in the garage.')
    print(m)

\[‘The’\]  
因为正则匹配时将后面的字符串看做一整个字符串，所以美亚匹配到the  
**2.8.2 $ 号**  
同理于 ^ 号，$ 号用来匹配字符是否是最后一个。

'''
    例10
    匹配以 at.结尾的字符串。
    '''
    pattern = re.compile('at\.') 
    m = pattern.findall('The fat cat. sat. on the mat.')
    print(m)
    ['at.', 'at.', 'at.']
    pattern = re.compile('at\.$') 
    m = pattern.findall('The fat cat. sat. on the mat.')
    print(m)
    ['at.']

可以看出加上$代表以at.结尾且是最后一个字符的字符串  
3. 简写字符集  
正则表达式提供一些常用的字符集简写。如下:

简写 描述

.	除换行符外的所有字符
    \w	匹配所有字母数字，等同于 [a-zA-Z0-9_]
    \W	匹配所有非字母数字，即符号，等同于： [^\w]
    \d	匹配数字： [0-9]
    \D	匹配非数字： [^\d]
    \s	匹配所有空格字符，等同于： [\t\n\f\r\p{
        Z}]
    \S	匹配所有非空格字符： [^\s]
    \f	匹配一个换页符
    \n	匹配一个换行符
    \r	匹配一个回车符
    \t	匹配一个制表符
    \v	匹配一个垂直制表符
    \p	匹配 CR/LF（等同于 \r\n），用来匹配 DOS 行终止符
    \b：表示字母数字与非字母数字的边界
    \B：非字母数字与非字母数字的边界。
    补充：
    [\u4e00-\u9fa5]+ 匹配所有的汉字

4、 前后预查  
零宽度断言如下：

符号	描述
    ?=	正先行断言-存在
    ?!	负先行断言-排除
    ?<=	正后发断言-存在
    ?<!	负后发断言-排除

**4.1、 ?=… 正先行断言**  
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、四种正则表达  
（1）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。  
（2）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。  
（3）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。  
（4）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。

4.1、正向先行(?=exp)：获取字符串中以ing结尾的字符：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
4.2  
正向后发(?<=exp)：获取字符串中以do开头的单词后半部分：

s='doing done do todo'
    pattern = re.compile(r'(?<=\bdo)\w+\b') 
    m = pattern.findall(s)
    print(m)

\[‘ing’, ‘ne’\]  
4.3、反向先行(?!exp)：匹配出字符串中不是以ing结尾的单词：

s='do run going'
    pattern = re.compile(r'\b\w+\W(?!ing)') 
    m = pattern.findall(s)
    print(m)

\['do ', 'run '\]  
4.4、反向后发(?<!exp)：匹配字符串中不以do开头的单词：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
5. 标志  
5.1 惰性匹配  
python的正则表达一般都是贪心算法，即匹配出符合要求的最大字符串

s='The fat cat sat on the mat.'
    pattern = re.compile(r'.*at') 
    m = pattern.findall(s)
    print(m)

\[‘The fat cat sat on the mat’\]  
如果我们要非惰性匹配，则需要

s='The fat cat sat on the mat.'
    pattern = re.compile('.*?at') 
    m = pattern.findall(s)
    print(m)

\[‘The fat’, ’ cat’, ’ sat’, ’ on the mat’\]  
我们发现对于fat这个词来说，满足以at结尾，且前面有字符，  
cat同样满足，且The fat cat也满足，我们选择一个最小的。  
sat也满足，且sat在满足的情况下最小  
mat也满足，且满足的情况下最小

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/0df91247f76e45cb8afe20fda0fbfff9.png
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