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']

相关问题

python 正则表达式 正向先行断言

正向先行断言是正则表达式中的一种特殊语法，用于匹配某个位置后面紧跟着指定的模式。正向先行断言的语法为 (?=pattern)，其中 pattern 为要匹配的模式。例如，要匹配一个字符串中后面紧跟着数字的单词，可以使用正向先行断言，如下所示：

import re

text = "hello 123 world"
pattern = r"\w+(?=\s*\d+)"

match = re.search(pattern, text)
if match:
    print(match.group())  # 输出 hello

在上面的例子中，`\w+` 匹配一个或多个单词字符，`(?=\s*\d+)` 是一个正向先行断言，表示匹配一个或多个空白字符后面紧跟着一个或多个数字。

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%"]
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