在正则表达式中,\S+?@\S+
和 \S+@\S+
看起来相似,但它们的匹配行为有所不同,这主要取决于正则表达式引擎的实现和使用的匹配模式(如贪婪模式与非贪婪模式)。
\S
:匹配任何非空白字符。+
:表示前面的元素至少出现一次。?
:在量词后使用时,表示非贪婪匹配,即尽可能少地匹配字符。\S+?@\S+
:\S+?
:非贪婪地匹配一个或多个非空白字符。@
:匹配字符“@”。\S+
:贪婪地匹配一个或多个非空白字符。\S+@\S+
:\S+
:贪婪地匹配一个或多个非空白字符。@
:匹配字符“@”。\S+
:贪婪地匹配一个或多个非空白字符。尽管这两个表达式在某些情况下可能产生相同的输出,但它们在处理包含多个“@”符号的字符串时会有不同的行为:
"user@example.com"
,两个表达式都会匹配整个字符串。"user@example@domain.com"
:\S+?@\S+
会匹配 "user@example"
和 "@domain.com"
。\S+@\S+
会匹配 "user@example@"
和 "domain.com"
。\S+?@\S+
当你想找到字符串中第一个“@”符号及其周围的文本时。\S+@\S+
当你想匹配从开始到最后一个“@”符号及其后面的所有内容时。如果你希望确保两个表达式在所有情况下都产生相同的输出,你需要明确你的匹配需求。例如,如果你只想匹配电子邮件地址,可以使用更精确的正则表达式:
\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b
这个表达式更严格地匹配电子邮件地址的标准格式。
import re
text = "user@example@domain.com"
match1 = re.findall(r'\S+?@\S+', text)
match2 = re.findall(r'\S+@\S+', text)
print("Non-greedy matches:", match1)
print("Greedy matches:", match2)
输出将会显示两种匹配方式的不同结果,帮助你理解它们的实际应用差异。
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