如果以非贪婪的方式使用python中的正则表达式中的量词{m，n}，那么第二个限制的用途是什么？

Question

Python re.compile(r'\\w{3,5}?')的正则表达式将与具有至少三个非重叠字母数字和下划线字符的任何模式匹配。 我的问题是'第二个限制在量词{3,5}的非贪婪使用中有任何用处，即即使五个被任何其​​他数字替换，结果也是相同的。 即re.compile(r'\\w{3,5}?')=re.compile(r'\\w{3,6}?')=re.compile(r'\\w{3,7}?')=re.compile(r'\\w{3,}?')有人可以给我一个例子，其中第二个限制有用吗？

Answer 1

当一个延迟量化的模式出现在模式的末尾时，它匹配它需要匹配的最小字符数量以返回一个值。 一个123(\\w*?)总是在组1中没有产生任何值为*? 匹配零个或多个字符，但尽可能少 。

这意味着\\w{3,5}? 正则表达式将始终匹配3个字符，第二个参数将被“忽略”，因为它足以匹配单词char的3次出现。

如果懒惰模式不在最后，则第二个参数很重要。

查看示例： Test: (\\w{3,5}?)-(\\d+)捕获组1中不同数量的字符，具体取决于字符串中字符匹配的匹配方式。