正则表达式非贪婪模式

非贪婪模式在正则表达式中也被称为懒惰模式或最小匹配模式。它的作用是尽可能少地匹配输入字符串，与贪婪模式相对。

在正则表达式中，默认情况下是贪婪模式。也就是说，它会尽可能多地匹配输入字符串以满足匹配条件。例如，对于表达式 `a.*b` 和输入字符串 `a123b456b789`，贪婪模式将匹配整个字符串 `a123b456b`，而非贪婪模式则会匹配较短的字符串 `a123b`。

要使用非贪婪模式，可以在量词后面加上 `?` 符号。例如，将贪婪模式的表达式 `a.*b` 改为非贪婪模式的表达式 `a.*?b`。这样，它将匹配最短的满足条件的字符串。

非贪婪模式在很多情况下都非常有用，特别是当你需要在一段文本中匹配多个重复出现的模式时。

相关问题

pandas用正则表达式非贪婪模式匹配

在pandas中，可以使用str.extract()或str.extractall()函数来进行正则表达式的匹配。非贪婪模式可以通过在正则表达式中添加“？”来实现。

例如，假设我们有以下数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'text': ['abc123def456', 'abc789def012']})

我们想要从text列中提取数字，可以使用如下代码：

data['numbers'] = data['text'].str.extract(r'(\d+)')

这个正则表达式r'(\d+)'表示匹配一个或多个数字。默认情况下，正则表达式是贪婪模式的，即会尽可能多地匹配字符。因此，上述代码会得到以下结果：

       text    numbers
0  abc123def456   123456
1  abc789def012   789012

可以看到，匹配结果包含了所有的数字，而不是只提取出数字。为了使用非贪婪模式，可以在正则表达式中添加“？”符号，表示匹配尽可能少的字符。修改代码如下：

data['numbers'] = data['text'].str.extract(r'(\d+?)')

这样，正则表达式会尽可能少地匹配数字，得到以下结果：

       text    numbers
0  abc123def456   123
1  abc789def012   789

可以看到，提取结果只包含数字，而不是数字串。

正则表达式的贪婪模式和非贪婪模式

正则表达式中的贪婪模式和非贪婪模式是用于匹配模式时的两种不同的配方式。

贪婪模式（Greedy Mode）是指尽可能匹配更长的字符串。在贪婪模式下，正则表达式引擎会尽量匹配更多的字符，直到无法继续匹配或者达到匹配条件为止。例如，对于正则表达式`a.*b`，如果待匹配的字符串是`abbbb`，贪婪模式会匹配整个字符串。

非贪婪模式（Non-greedy Mode）是指尽可能匹配更短的字符串。在非贪婪模式下，正则表达式引擎会尽量匹配更少的字符，直到达到匹配条件为止。非贪婪模式可以通过在量词后面添加`?`来表示。例如，对于正则表达式`a.*?b`，如果待匹配的字符串是`abbbb`，非贪婪模式会匹配`ab`。

需要注意的是，贪婪模式是正则表达式的默认模式，如果没有显示地指定非贪婪模式，正则表达式引擎将默认使用贪婪模式进行匹配。在实际使用中，可以根据需要选择合适的模式，以获得期望的匹配结果。