正则表达式中(?:pattern)、(?=pattern)、(?!pattern)、(?<=pattern)和(?<!pattern)

正则表达式的匹配原理可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/lxcnn/article/details/4304651 

(?:pattern)#

()表示捕获分组，()会把每个分组里的匹配的值保存起来，从左向右，以分组的左括号为标志，第一个出现的分组的组号为1，第二个为2，以此类推

(?:)表示非捕获分组，和捕获分组唯一的区别在于，非捕获分组匹配的值不会保存起来

import re
a = "123abc456ww"
pattern = "([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)"
print(re.search(pattern,a).group(0,1,2,3))

pattern = "(?:[0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)"
print(re.search(pattern,a).group(0,1,2))

可以看到 (?:[0-9]*) 匹配的第一个 [0-9]*  没有保存下来，即没有保存匹配到的“123”，而([0-9]*)则保存了下来。

python中group(0)返回匹配到的整体

(?:pattern)在使用 "或" 字符 (|) 来组合一个模式的各个部分是很有用。例如，'industr(?:y|ies)' 就是一个比 'industry|industries' 更简略的表达式。因为我们单独存储下 “y” 或者 “ies” 没有什么意义

a = "British industry"
pattern = "industr(?:y|ies)"
print(re.search(pattern,a).group(0))
# group(1)会报错，因为没有保存捕获到的“y”

pattern = "industr(y|ies)"
print(re.search(pattern,a).group(0, 1))

(?=pattern)#

正向肯定预查（look ahead positive assert），匹配pattern前面的位置。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。

简单说，以 xxx(?=pattern)为例，就是捕获以pattern结尾的内容xxx

例如，"Windows(?=95|98|NT|2000)"能匹配"Windows2000"中的"Windows"，但不能匹配"Windows3.1"中的"Windows"。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。

(?!pattern)#

正向否定预查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。

简单说，以 xxx(?!pattern)为例，就是捕获不以pattern结尾的内容xxx

例如"Windows(?!95|98|NT|2000)"能匹配"Windows3.1"中的"Windows"，但不能匹配"Windows2000"中的"Windows"。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。

(?<=pattern)#

反向(look behind)肯定预查，与正向肯定预查类似，只是方向相反。

简单说，以(?<=pattern)xxx为例，就是捕获以pattern开头的内容xxx。

例如，"(?<=95|98|NT|2000)Windows"能匹配"2000Windows"中的"Windows"，但不能匹配"3.1Windows"中的"Windows"。

(?<！pattern)#

简单说，以(?<!pattern)xxx为例，就是捕获不以pattern开头的内容xxx。

反向否定预查，与正向否定预查类似，只是方向相反。例如"(?<!95|98|NT|2000)Windows"能匹配"3.1Windows"中的"Windows"，但不能匹配"2000Windows"中的"Windows"。

文章转载自：https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11466687.html

标签：匹配,正则表达式,pattern,预查,Windows,分组,group
来源： https://www.cnblogs.com/zouzhongxing/p/14051604.html