这两个术语是什么?
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来自正则表达式
regular中的标准量词 表达式是贪婪的,这意味着它们 尽可能多地匹配,只给予 回视需要进行匹配 正则表达式的剩余部分。 通过使用惰性量词,的 表达式尝试最小匹配 第一。
其他回答
贪婪的人会尽可能多地消费。在http://www.regular-expressions.info/repeat.html中,我们看到了试图将HTML标记与<.+>匹配的示例。假设你有以下情况:
<em>Hello World</em>
你可能认为…+ >(。表示任何非换行符,+表示一个或多个)将只匹配<em>和</em>,而实际上它将非常贪婪,并从第一个<到最后一个>。这意味着它将匹配<em>Hello World</em>,而不是你想要的。
将其设置为惰性(<.+?>)将防止这种情况。通过添加?在+之后,我们告诉它重复尽可能少的次数,所以它遇到的第一个>就是我们想要停止匹配的地方。
我鼓励你下载RegExr,这是一个很好的工具,可以帮助你探索正则表达式——我一直在用它。
贪婪匹配。正则表达式的默认行为是贪婪的。这意味着它会尝试提取尽可能多的数据,直到它符合某个模式,即使在语法上只需要较小的部分就足够了。
例子:
import re
text = "<body>Regex Greedy Matching Example </body>"
re.findall('<.*>', text)
#> ['<body>Regex Greedy Matching Example </body>']
它提取了整个字符串,而不是直到' > '第一次出现才匹配。这是regex默认的贪婪或“全部拿走”行为。
另一方面,懒惰匹配“需要的越少越好”。这可以通过添加一个?在图案的最后。
例子:
re.findall('<.*?>', text)
#> ['<body>', '</body>']
如果只希望检索第一个匹配项,则使用search方法。
re.search('<.*?>', text).group()
#> '<body>'
来源:Python Regex Examples
来自正则表达式
regular中的标准量词 表达式是贪婪的,这意味着它们 尽可能多地匹配,只给予 回视需要进行匹配 正则表达式的剩余部分。 通过使用惰性量词,的 表达式尝试最小匹配 第一。
'Greedy'表示匹配最长的字符串。
'Lazy'表示匹配最短的字符串。
例如,贪婪的h.+l匹配'hello'中的'hell',但懒惰的h.+?L和“hel”匹配。
为了进一步说明懒惰,这里有一个例子,乍一看可能不太直观,但从Suganthan Madhavan Pillai的回答中解释了“逐渐扩大比赛”的想法。
input -> some.email@domain.com@
regex -> ^.*?@$
这个输入的Regex将有一个匹配。乍一看,有人可能会说LAZY match(".*?@")将在第一个@停止,之后它将检查输入字符串结束("$")。按照这个逻辑,有人会得出没有匹配的结论,因为输入字符串在第一个@之后没有结束。
但正如你所看到的,情况并非如此,即使我们使用非贪婪(懒惰模式)搜索,regex也会继续前进,直到它命中秒@并有一个MINIMAL匹配。
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