python 正则表达式 断言 不定长表达式

断言是正则表达式中的一个特殊标记，用来对匹配的位置做进一步的限制。
在Python中，断言用"?="表示，意思是匹配前面的表达式，但不包括这个表达式。
不定长表达式用来表示匹配某一模式的不确定长度的字符串。
常用的不定长表达式有：
1. "*"：表示匹配前一个表达式 0 次或多次。
2. "+"：表示匹配前一个表达式 1 次或多次。
3. "?"：表示匹配前一个表达式 0 次或 1 次。
4. "{n}"：表示匹配前一个表达式恰好 n 次。
5. "{n,m}"：表示匹配前一个表达式至少 n 次，最多 m 次。
例如，使用不定长表达式匹配一个由字母和数字组成的字符串时，可以使用"\w+"，表示匹配至少一个字母或数字。
而使用断言可以进一步限制匹配的位置，例如使用断言限制匹配位置的字符串前面必须是一个数字时，可以使用"\d+(?=\w+)"。
这个表达式的意思是匹配至少一个数字，但前面必须跟着一个字母或数字。
通过使用断言和不定长表达式的组合，可以更加灵活地控制和匹配各种字符串模式。

相关问题

python正则表达式断言

正则表达式断言是用来匹配某个位置前后是否满足特定的条件，但不会消耗实际的字符。在Python中，有两种类型的断言：肯定断言和否定断言。

肯定断言分为前向肯定断言和后向肯定断言。前向肯定断言表示匹配的字符串前面是pattern匹配的内容时才匹配，语法为(?<=pattern)。后向肯定断言表示匹配的字符串后面是pattern匹配的内容时才匹配，语法为(?=pattern)。注意，前向肯定断言必须写在要匹配的正则表达式的前面，而后向肯定断言必须写在要匹配的字符串的后面。此外，前向肯定断言中的正则表达式必须是能确定长度的正则表达式，不能是不确定个数的正则模式符（如\w*、\w、\w?等）。

否定断言也分为前向否定断言和后向否定断言。前向否定断言表示不匹配的字符串前面是pattern匹配的内容时才匹配，语法为(?!=pattern)。后向否定断言表示匹配的字符串后面不是pattern匹配的内容时才匹配，语法为(?!pattern)。和前向肯定断言类似，前向否定断言中的正则表达式也必须是能确定长度的正则表达式。

使用断言可以在正则表达式中增加更灵活的匹配条件，提高匹配的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python正则表达式之断言](https://blog.csdn.net/weixin_37345015/article/details/111996899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python正则中的断言](https://blog.csdn.net/stzhuce/article/details/121376188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python正则表达式前视断言

正则表达式前视断言是一种零宽度断言，它用于匹配满足某些条件的字符串，但不匹配这些条件实际占用的字符。前视断言是指，在需要匹配的字符串前面设置一个限定条件，只有当这个条件成立时，才匹配需要查找的字符串。Python支持四种前视断言：

1. 正向前视断言（Positive Lookahead Assertion）：匹配包含指定模式的字符串。
2. 负向前视断言（Negative Lookahead Assertion）：匹配不包含指定模式的字符串。
3. 正向后视断言（Positive Lookbehind Assertion）：匹配位于指定模式之后的字符串。
4. 负向后视断言（Negative Lookbehind Assertion）：匹配不位于指定模式之后的字符串。

下面是一个示例正则表达式，它使用正向前视断言匹配出一个字符串中所有在数字和字母之间的下划线：

import re

s = "my_var_1 = 123"
pattern = r"\w+(?<=\d)_(?=\w+)"
result = re.findall(pattern, s)
print(result)  # ['var_1']