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Python 正则表达式的非捕获组详解

作者:qq_27390023

非捕获组 ((?:...)) 在 Python 正则表达式中用于分组但不保存匹配结果,通过 '?' 表示非捕获标记,常用于简化正则表达式和提高性能,它在选择、提高匹配性能和结构化复杂表达式方面都有优势,本文介绍Python 正则表达式的非捕获组的相关知识,感兴趣的朋友一起看看吧

在 Python 正则表达式中,非捕获组 ((?:...)) 是一种用于分组不保存匹配结果的结构。它与普通的捕获组 (...) 语法类似,但在匹配时不会创建编号或命名的组,常用于简化正则表达式和提高性能。

1. 语法

(?:pattern)

 2. 示例对比

普通捕获组 ()

import re
text = "cat dog"
# 捕获组
match = re.search(r"(cat) (dog)", text)
print(match.groups())  # ('cat', 'dog')
print(match.group(1))  # cat
print(match.group(2))  # dog

结果:groups() 返回所有捕获的子组,group(1)group(2) 通过编号访问。

非捕获组 (?:...)

import re
text = "cat dog"
# 非捕获组
match = re.search(r"(?:cat) (?:dog)", text)
print(match.groups())  # ()
print(match.group(0))  # cat dog

结果:groups() 返回空元组,因为没有捕获的组

 3. 主要应用场景

1️⃣ 选择(|)时减少复杂性

import re
text = "color colour"
# 捕获组
matches = re.findall(r"(col(or|our))", text)
print(matches)  # [('color', 'or'), ('colour', 'our')]
# 非捕获组
matches = re.findall(r"col(?:or|our)", text)
print(matches)  # ['color', 'colour']

优势(?:or|our) 仅用于匹配,不保存子组,结果更简洁。

2️⃣ 提高匹配性能

import re
import time
text = "ab" * 100000
# 捕获组
start = time.time()
re.search(r"(ab)+", text)
print("捕获组耗时:", time.time() - start)
# 非捕获组
start = time.time()
re.search(r"(?:ab)+", text)
print("非捕获组耗时:", time.time() - start)

优势:非捕获组不保存匹配内容,因此速度更快内存占用更少

3️⃣ 结构化复杂表达式

import re
text = "2024-02-19"
# 捕获组
match = re.search(r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})", text)
print(match.groups())  # ('2024', '02', '19')
# 非捕获组
match = re.search(r"(?:\d{4})-(?:\d{2})-(?:\d{2})", text)
print(match.groups())  # ()

优势:结构清晰,无需保存中间匹配结果。

4. 捕获组 vs. 非捕获组对比

特性捕获组 (pattern)非捕获组 (?:pattern)
结果保存保存,group() 可访问不保存,无 group() 结果
处理性能慢(需要保存匹配)快(无需保存匹配)
复杂性复杂,需管理组索引简化,适用于逻辑分组
应用场景需要保存匹配时仅匹配不保存时

5. 结论

到此这篇关于Python 正则表达式的非捕获组介绍的文章就介绍到这了,更多相关Python 正则表达式非捕获组内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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