2.1 一般形式
表2-1 量词的一般形式
| 量词 |
说明 |
| {n} |
之前的元素必须出现n次 |
| {m,n} |
之前的元素最少出现m次，最多出现n次 |
| {m,} |
之前的元素最少出现m次，出现次数无上限 |
| {0,n} |
之前的元素可以不出现，也可以出现，最多出现n次 （在某些语言中可以写为{,n}） |
表2-2 常用量词
| 常用量词 |
{m,n}等价形式 |
说明 |
| * |
{0,} |
可能出现，也可能不出现，出现次数没有上限 |
| + |
{1,} |
至少出现1次，出现次数没有上限 |
| ? |
{0,1} |
至多出现1次，也可能不出现 |
表2-3 各类tag的匹配
| 匹配所有tag的表达式 |
tag分类 |
匹配分类tag的表达式 |
|
<[^>]+> |
open tag |
<[^/>][^>]*> |
| close tag |
</[^>]+> |
|
| self-closing tag |
<[^>/]+/> |
In [1]: import reIn [2]: re.search(r"\d{6}", "ab123456cd").group(0)
Out[2]: '123456'In [3]: re.search(r"^<[^>]+>$", "<bold>").group(0)
Out[3]: '<bold>'In [4]: re.findall(r"\d{6}", "zipcode1:201203, zipcode2:100859")
Out[4]: ['201203', '100859']
之前介绍的量词都可以归到一类，叫做匹配优先量词（greedy quantifier，也有人翻译为贪婪量词 ）。
匹配优先量词，顾名思义，就是在拿不准是否要匹配的时候，优先尝试匹配，并且记下这个状态，以备将来"反悔"。
回溯（backtracking）
re.search(r"\".*\"", "\"quoted string\" and another\"").group(0) re.search(r'".*"', '"quoted string" and another"').group(0) re.search(r"\"[^\"]*\"", "\"quoted string\" and another\"").group(0) re.search(r'"[^"]*"', '"quoted string" and another"').group(0
两者限定的元素能出现的次数也一样，遇到不能匹配的情况同样需要回溯；唯一的区别在于，
忽略优先量词会优先选择"忽略"，而匹配优先量词会优先选择"匹配"。
表2-4 匹配优先量词与忽略优先量词
| 匹配优先量词 |
忽略优先量词 |
限定次数 |
| * |
*? |
可能不出现，也可能出现，出现次数没有上限 |
| + |
+? |
至少出现1次，出现次数没有上限 |
| ? |
?? |
至多出现1次，也可能不出现 |
| {m,n} |
{m,n}? |
出现次数最少为m次，最多为n次 |
| {m,} |
{m,}? |
出现次数最少为m次，没有上限 |
| {,n} |
{,n}? |
可能不出现，也可能出现，最多出现n次 |
| 量词 |
转义形式 |
| {n} |
\{n} |
| {m,n} |
\{m,n} |
| {m,} |
\{m,} |
| {,n} |
\{,n} |
| * |
\* |
| + |
\+ |
| ? |
\? |
| *? |
\*\? |
| +? |
\+\? |
| ?? |
\?\? |
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