【转】正则表达式（五）：浅谈两种匹配操作
在正则表达式中，匹配是最最基本的操作。使用正则表达式，换种说法就是“用正则表达式去匹配文本”。但这只是广义的“匹配”，细说起来，广义的“匹配”又可以分为两类：提取和验证。所以，本篇文章就来专门讲讲提取和验证。
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提取
提取可以理解为“用正则表达式遍历整个字符串，找出能够匹配的文本”，它主要用来提取需要的数据，常见的任务有：找出文本中的电子邮件地址，找出HTML代码中的图片地址、超链接地址……提取数据时，首先要注意的，就是准确性。
准确
准确性分为两方面：完整和精确。前者是要提取出需要的所有文本，不能漏过；后者是要保证提取的结果中没有不需要的文本，不可出错。
为保证完整，我们需要考虑足够多的变体，覆盖所有情况。一般来说，要提取的数据都只有概念的描述（比如，提取一个电子邮件地址，提取一个身份证号），如果没有拿到完整规范的特征描述，可能只能凭经验总结出几条特征，然后逐步完善，也就是不断考虑新的情况，照顾到各种情况。
拿“提取文本中的浮点数字符串”为例。最容易想到的情况，就是3.14、3999.2、0.36之类，也就是“数字字符串 + 小数点 + 数字字符串”，所以用表达式『\d+\.\d+』，按照我们上一篇文章说过的“与或非”，三个部分都是必须出现的，所以这个表达式似乎是没问题了。
\d+\.\d+
但是有些时候，0.7是写作.7的，上面的表达式无法照顾这种情况，所以必须修改表达式：整数部分是可能出现也可能不出现的，所以小数点之前的\d+应该改为\d*，就成了『\d*\.\d+』。
\d*\.\d+
但是且慢，浮点数还包括负数，比如-0.7，但现在这个表达式无法匹配最开始的符号，所以还应该改成『-?\d*\.\d+』。
-?\d*\.\d+
但仅仅保证完整性还不够，提取的另一方面是精确，就是排除掉那些“能够由正则表达式匹配，但其实并非期望”的字符串，所以我们还需要仔细观察目前的正则表达式，适当添加限制条件。
仍然用上面的正则表达式作例子，『-?\d*\.\d+』中，『-?』和『\d*』都是可能出现的元素，所以它们可能都不出现，这时候表达式能匹配.7之类，没有错；如果只出现了『\d*』能匹配的文本，可以匹配3.14之类，也没有错；但是，如果只出现『-?』呢？-.7，通常来说，负的浮点数是应该写作-0.7的，而-.7显然是不合法的。所以，这个表达式应该修改为『(-?\d+|\d*)\.\d+』。
(-?\d+|\d*)\.\d+
事情到这里就完整了吗？似乎还不是。我们知道有些地方，日期字符串是“2010.12.22”的形式，如果你要处理的文本中不包含这种日期字符串还好，否则，上面的表达式会错误匹配2010.12.22或者2010.12.22。为了避免这种情况，我们需要给表达式加上更多的限制。最直接想法就是，限定表达式两端不能出现点号.，变成『(?!<.)(-?\d+|\d*)\.\d+(?!.)』。
(?!<.)(-?\d+|\d*)\.\d+(?!.)
这样确实避免了2010.12.22的错误匹配，但它也造成了新的问题，比如“…the value of π is 3.14. Therefore…”，3.14本来是我们需要提取的浮点数，但加上这个限制之后，因为3.14之后的有一个作为英文句号使用的点号，所以3.14无法匹配。仔细观察我们要排除的2010.12.22这类字符串，我们发现点号.的另一端仍然是数字，而用作句号的点号，另一端必定不是数字（一般是空白字符，或者就是字符串的开头/末尾），所以应当把限制条件表达的更精确些，变为『(?!<\d.)(-?\d+|\d*)\.\d+(?!.\d)』。
(?!<\d.)(-?\d+|\d*)\.\d+(?!.\d)
好了，关于浮点数的匹配就讲到这里。回过头想想得到最后的这个表达式，我们发现，如果要用正则表达式匹配，必须兼顾完整和精确，通常的做法就像这个例子中的一样：先逐步放宽限制，保证完整；再添加若干限制，保证精确。
效率
提取数据时还有一点需要注意，就是效率。有时要处理的文本非常长，即便进行简单的字符串查找都很费力，更不用说可能出现各种变体的正则表达式了。这时候就应当尽量减少“变化”的范围。比如知道文本中只包含一个双引号字符串，希望将它提取出来，正则表达式写成了『".*"』。在文本不长时这样还可以接受，如果文本很长，『.*』这类子表达式就会导致大量的回溯，因为『.*』的匹配过程是这样的：
观察匹配过程就会发现，如果字符串很长，而引号字符串又出现在比较靠前的位置，比如"quoted string" and long long long text…，匹配时就需要进行大量的回溯操作，严重影响效率。如果这种问题并不是任何情况下都可能发生，但效率确实非常重要的，如果正则表达式编写不当，可以产生极为严重的影响，比如ReDos（正则表达式拒绝服务），具体情况可以参考http://en.wikipedia.org/wiki/ReDoS。
另一方面，正则表达式提取的效率，不仅与正则表达式本身有关，也与调用的API有关。如果文本很大，要提取出的结果很多，集中到一次操作进行，就可能影响性能，所以条件容许（比如只需要逐步提取出来，依次处理），就可以“逐步进行”，下面的表格列出了常用语言中的提取操作。
| 语言 |
方法 |
备注 |
| Java |
Matcher.find() |
只能逐步进行 |
| PHP |
preg_match(regex, string, result) |
逐步进行 |
| preg_match_all(regex, string, result) |
一次性进行 |
|
| .NET |
Regex.match(string) |
逐次进行 |
| Regex.matches(string, regex) |
一次性进行 |
|
| Python |
re.find(regex, string) |
逐步进行 |
| re.finditer(regex, string) |
逐步进行 |
|
| re.findall(regex, string) |
一次性进行 |
|
| Ruby |
Regexp.match(text) |
只能找到第一次匹配 |
| string.index(Regexp, int) |
逐步进行 |
|
| string.scan(Regexp) |
一次性进行 |
|
| JavaScript |
RegExp.exec(string) |
一次性进行 |
| string.match(RegExp) |
一次性进行 |
一次性提取所有匹配结果的操作这里不多说，我们要补充讲解的是，在“逐步进行”时，如何真正保证“逐步”？或者说，在第二次调用匹配时，如何保证是“承接”第一次调用，找到下一个匹配结果。通常的做法有几种，以下分别介绍。例子统一使用字符串为"123 45 6"，查找其中的数字字符串，依次输出123、45、6。
如果采用的是面向对象式处理，表示匹配结果的对象，可能可以“记住”匹配的位置，下次调用时自动“继续”，Java就是这样，循环调用Matcher.find()方法，就可以逐个获得所有匹配，在.NET中，是循环调用Match.NextMatch()。
代码（以Java为例）
String str = "123 45 6";
Pattern p = Pattern.compile("\\d+");
Matcher m = p.matcher(str);
while (m.find()) {
System.out.println(m.group());
}
如果不是面向对象式处理，无法记录匹配的状态信息，则可以手动指定偏移值。多数语言都有办法在匹配时指定偏移值，也就是“从字符串的offset位置开始尝试匹配”。如果要逐一获得所有匹配，每次将偏移值指定为上一次匹配的结束位置即可。注意，字符串处理时可能有人习惯将偏移值指定为“上一次匹配的起始位置+1”，但正则表达式处理时这样是不对的，比如正则表达式是『\d+』，而字符串是"123 45 6"，第一次匹配的结果是123，如果把偏移值设定为“上一次匹配的起始位置+1”，之后的匹配结果就是23，3……。在PHP、JavaScript、Ruby中，通常采用这种办法。
代码（以PHP为例）
$string="123 45 6";
$regex="/\\d+/";
$matched = 1;
$oneMatch=array();
$lastOffset = 0;
$matched = preg_match($regex, $string, $oneMatch, PREG_OFFSET_CAPTURE, $lastOffset);
while ($matched == 1) {
$lastOffset = $oneMatch[0][1] + strlen($oneMatch[0][0]);
echo $oneMatch[0][0]."
";
$matched = preg_match($regex, $string, $oneMatch, PREG_OFFSET_CAPTURE, $lastOffset);
}
第3种办法是使用迭代器，Python的re.finditer()会得到一个迭代器，每次调用next()，就会获得下一次匹配的结果。这种办法目前只有Python提供，其它语言尚不具备。
代码（以Python为例）
for match in re.finditer("\\d+", "123 45 6")
print match.group(0)
验证
另一类“匹配”是数据验证，也就是“检查字符串能否完全由正则表达式匹配”，它主要用来测试和保证数据的合法性。比如有些网站要求你设定密码，密码只能由数字或小写字母构成，长度在6到12个字符之间，如果输入的密码不符合条件，则会提示你修改，这个任务，一般使用JavaScript的正则表达式来完成。
初看起来，这也是用正则表达式在字符串中查找匹配文本。但仔细想想，两者又不一样：一般来说，提取时正则表达式匹配的开始/结束位置都是不确定的，需要逐次试错，才能决定；验证时，同样需要考虑准确性，但效率并不是重点考虑的因素（一把验证的文本是用户名、手机号、密码之类，不会太长），虽然也要求准确性，但匹配的开始/结束位置都是确定的，只要从文本的开头验证即可，不用反复推进-尝试；而且只要发现任何一个“硬性”条件无法满足（比如长度、锚点），即可失败退出。
正因为验证操作有这些特点，有些语言中提供了专门的方法进行正则表达式验证。如果没有，我们也可以使用简单的查找功能，只是在正则表达式的首尾加上匹配字符串起始/结束位置的锚点来定位，这样既保证表达式匹配的是整个字符串，也可以在无法匹配时尽早判断失败退出。
常见语言中的验证方法
| 语言 |
验证方法 |
备注 |
| Java |
String.matches(regex) |
专用于验证，返回boolean值，不需要『^』和『$』 |
| PHP |
preg_match(regex, string) != 0 |
preg_match返回匹配成功的次数，需要『^』和『$』 |
| .NET |
Regex.IsMatch(string, regex) |
专用于验证，返回boolean值，不需要『^』和『$』 |
| Python |
re.search(regex, string) != None |
成功则返回True，否则返回False，需要『^』和『$』 |
| re.match(regex, string) != None |
成功则返回True，否则返回False，需要『$』 |
|
| Ruby |
Regexp.match(text) != nil |
Regexp.match(text)返回匹配成功的起始位置，若无法匹配则返回nil，需要『^』和『$』 |
| JavaScript |
Regexp.test(string) |
专用于验证，返回boolean值，需要『^』和『$』 |
前面说过，在验证时，文本的开始/结束位置是预先知道的，所以验证的表达式编写起来更加简单。比如之前匹配浮点数的表达式，我们首先得到的是『(-?\d+|\d*)\.\d+』，在进行数据提取时，需要在两端加上环视，防止错误匹配其它字符；但是如果是验证浮点数，就不需要考虑两端的环视，应该/不应该出现什么字符，直接在首尾加上『^』和『$』即可，所以验证用的表达式是『^(-?\d+|\d*)\.\d+$』。
我们甚至可以简单将各个条件叠加起来，直接得到最后的表达式，比如下面这个例子：
需要验证密码字符串，前期的分析总结出5条明确的规则：
- 密码的长度在6-12个字符之间
- 只能由小写字母、阿拉伯数字、横线组成
- 开头和结尾不能是横线
- 不能全部是数字
- 不容许有连续（2个及以上）的横线
下面依次列出对应5条规则的表达式：
- 密码长度在6-12个字符之间：其形式类似『.{6, 12}』
- 只能由小写字母、阿拉伯数字、横线组成：所有的字符都只能由『[0-9A-Za-z-]』匹配
- 开头和结尾不能是横线：开头『^(?!-)』，结尾『(?
- 不能全部是数字，也就是说必须出现一个『[^0-9]』或者『\D』
- 不容许有连续（2个及以上）的横线，也就是说不能出现『--』
如果用来提取数据，就必须把这5条规则糅合到一起。前3条规则比较好办，可以合并为『^(?!-)[0-9A-Za-z-]{6,12}(?
与第4条规则合并的难点在于，我们无法确定这个『[^0-9]』出现的位置，如果简单改为『^(?!-)[0-9A-Za-z-]{6,12}[^0-9][0-9A-Za-z-]{6,12}(?
看起来，把这5条规则糅合成一个正则表达式，找到能够匹配的文本，真不是件容易的事情。不过，如果我们要做的只是验证，不妨换个思路：我们要匹配的并不是所有的文本，而是文本的开始位置，它后面的文本满足5个条件，而每个条件都可以不用实际匹配任何文本，而用环视来满足。
对应5条规则的环视表达式依次是：
- 密码长度在6-12个字符之间：『^(?=.{6, 12}$)』
- 只能由小写字母、阿拉伯数字、横线组成：『^(?=[0-9A-Za-z-]*$)』
- 开头和结尾不能是横线：『^(?!-).*(?
- 不能全部是数字：『^(?=.*[^0-9])』（这里不需要出现$，只要出现了非数字字符就可以）
- 不容许有连续（2个及以上）的横线：『^(?!.*--)』
下面就是寻找这样一个文本起始位置，它后面的文本同时满足这5个条件。实际上，因为锚点并不真正匹配文本，所以多个锚点可以重叠在一起，因此我们完全可以寻找5个锚点，把它们串联起来：
『(^(?=.{6, 12}$))(^(?=[0-9A-Za-z-]*$))(^((?!-).*(?
意思就是：先寻找这样一个字符串起始位置，它之后的字符串满足条件1；然后寻找这样一个字符串其实位置，它之后的字符串满足条件2；…… 如果能找到5个这样的字符串起始位置（实际上，因为只有一个字符串起始位置，所以这5个位置是重叠的），就算验证成功。
其实我们也可以不用那么多的括号，只用一个『^』即可：
『^(?=.{6, 12}$)(?=[0-9A-Za-z-]*$)(?=(?!-).*(?
总结
虽然“匹配”是正则表达式的常见操作，但细分起来，“匹配”又可分为提取和验证两种操作。
提取时需要照顾准确性和效率，因为此时字符串的起始/结束位置是不确定的，应当添加适当的环视结构，避免匹配了不期望的数据。
验证时对效率的要求并不高，因为验证的字符串一般都很短，而且验证的起始/结束位置都是确定的，直接在字符串两端添加^和$即可。而且验证有时候要比提取简单得多，我们可以改换思路，改“查找文本”为“查找位置”，针对验证时容许/不容许出现的每一个条件，写出对应的环视功能，作为一个将它们并列在一起。
原文地址：http://www.infoq.com/cn/articles/regular-expressions-5-match