常用的正则表达式

常用的正则表达式

常用正则表达式

正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。现将一些常用的表达式收集于此,以备不时之需。

用户名:/^[a-z0-9_-]{3,16}$/

密码:/^[a-z0-9_-]{6,18}$/

十六进制值:/^#?([a-f0-9]{6}|[a-f0-9]{3})$/

电子邮箱:/^([a-z0-9_\.-]+)@([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})$/

URL:/^(https?:\/\/)?([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})([\/\w \.-]*)*\/?$/

IP 地址:/^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$/

HTML 标签:/^<([a-z]+)([^<]+)*(?:>(.*)<\/\1>|\s+\/>)$/

Unicode编码中的汉字范围:/^[u4e00-u9fa5],{0,}$/

匹配中文字符的正则表达式: [\u4e00-\u9fa5]
评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达式就好办了

匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]
评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

匹配空白行的正则表达式:\n\s*\r
评注:可以用来删除空白行

匹配HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?|<.*? />
评注:网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能匹配部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力

匹配首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$
评注:可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式

匹配Email地址的正则表达式:\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*
评注:表单验证时很实用

匹配网址URL的正则表达式:[a-zA-z]+://[^\s]*
评注:网上流传的版本功能很有限,上面这个基本可以满足需求

匹配帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
评注:表单验证时很实用

匹配国内电话号码:\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
评注:匹配形式如 0511-4405222 或 021-87888822

匹配腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,}
评注:腾讯QQ号从10000开始

匹配中国大陆邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d)
评注:中国大陆邮政编码为6位数字

匹配身份证:(^\d{15}$)|(^\d{18}$)
评注:中国大陆的身份证为15位或18位

匹配ip地址:\d+\.\d+\.\d+\.\d+
评注:提取ip地址时有用

匹配特定数字
^[1-9]\d*$    //匹配正整数
^-[1-9]\d*$   //匹配负整数
^-?[1-9]\d*$   //匹配整数
^[1-9]\d*|0$  //匹配非负整数(正整数 + 0)
^-[1-9]\d*|0$   //匹配非正整数(负整数 + 0)
^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$   //匹配正浮点数
^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$  //匹配负浮点数
^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$  //匹配浮点数
^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$   //匹配非负浮点数(正浮点数 + 0)
^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$  //匹配非正浮点数(负浮点数 + 0)
评注:处理大量数据时有用,具体应用时注意修正

匹配特定字符串
^[A-Za-z]+$  //匹配由26个英文字母组成的字符串
^[A-Z]+$  //匹配由26个英文字母的大写组成的字符串
^[a-z]+$  //匹配由26个英文字母的小写组成的字符串
^[A-Za-z0-9]+$  //匹配由数字和26个英文字母组成的字符串
^\w+$  //匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串

表达式全集

正则表达式有多种不同的风格。下表是在PCRE中元字符及其在正则表达式上下文中的行为的一个完整列表:

字符 描述
\ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“n”匹配字符“n”。“\n”匹配一个换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。
^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。
$ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“\n”或“\r”之前的位置。
* 匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo*能匹配“z”以及“zoo”。*等价于{0,}。
+ 匹配前面的子表达式一次或多次。例如,“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”,但不能匹配“z”。+等价于{1,}。
? 匹配前面的子表达式零次或一次。例如,“do(es)?”可以匹配“do”或“does”中的“do”。?等价于{0,1}。
{ n} n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如,“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”,但是能匹配“food”中的两个o。
{ n,} n是一个非负整数。至少匹配n次。例如,“o{2,}”不能匹配“Bob”中的“o”,但能匹配“foooood”中的所有o。“o{1,}”等价于“o+”。“o{0,}”则等价于“o*”。
{ n,m} mn均为非负整数,其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次。例如,“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。
? 当该字符紧跟在任何一个其他限制符(*,+,?,{ n},{ n,},{ n,m})后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如,对于字符串“oooo”,“o+?”将匹配单个“o”,而“o+”将匹配所有“o”。
. 匹配除“\n”之外的任何单个字符。要匹配包括“\n”在内的任何字符,请使用像“[.\n]”的模式。
(pattern) 匹配pattern并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的Matches集合得到,在VBScript中使用SubMatches集合,在JScript中则使用$0…$9属性。要匹配圆括号字符,请使用“\(”或“\)”。
(?:pattern) 匹配pattern但不获取匹配结果,也就是说这是一个非获取匹配,不进行存储供以后使用。这在使用或字符“(|)”来组合一个模式的各个部分是很有用。例如“industr(?:y|ies)”就是一个比“industry|industries”更简略的表达式。
(?=pattern) 正向预查,在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如,“Windows(?=95|98|NT|2000)”能匹配“Windows2000”中的“Windows”,但不能匹配“Windows3.1”中的“Windows”。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始。
(?!pattern) 负向预查,在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如“Windows(?!95|98|NT|2000)”能匹配“Windows3.1”中的“Windows”,但不能匹配“Windows2000”中的“Windows”。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始
x|y 匹配x或y。例如,“z|food”能匹配“z”或“food”。“(z|f)ood”则匹配“zood”或“food”。
[xyz] 字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如,“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。
[^xyz] 负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如,“[^abc]”可以匹配“plain”中的“p”。
[a-z] 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。
[^a-z] 负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如,“[^a-z]”可以匹配任何不在“a”到“z”范围内的任意字符。
\b 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如,“er\b”可以匹配“never”中的“er”,但不能匹配“verb”中的“er”。
\B 匹配非单词边界。“er\B”能匹配“verb”中的“er”,但不能匹配“never”中的“er”。
\cx 匹配由x指明的控制字符。例如,\cM匹配一个Control-M或回车符。x的值必须为A-Z或a-z之一。否则,将c视为一个原义的“c”字符。
\d 匹配一个数字字符。等价于[0-9]。
\D 匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。
\f 匹配一个换页符。等价于\x0c和\cL。
\n 匹配一个换行符。等价于\x0a和\cJ。
\r 匹配一个回车符。等价于\x0d和\cM。
\s 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于[\f\n\r\t\v]。
\S 匹配任何非空白字符。等价于[^\f\n\r\t\v]。
\t 匹配一个制表符。等价于\x09和\cI。
\v 匹配一个垂直制表符。等价于\x0b和\cK。
\w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于“[A-Za-z0-9_]”。
\W 匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]”。
\xn 匹配n,其中n为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如,“\x41”匹配“A”。“\x041”则等价于“\x04&1”。正则表达式中可以使用ASCII编码。.
\num 匹配num,其中num是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如,“(.)\1”匹配两个连续的相同字符。
\n 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\n之前至少n个获取的子表达式,则n为向后引用。否则,如果n为八进制数字(0-7),则n为一个八进制转义值。
\nm 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\nm之前至少有nm个获得子表达式,则nm为向后引用。如果\nm之前至少有n个获取,则n为一个后跟文字m的向后引用。如果前面的条件都不满足,若nm均为八进制数字(0-7),则\nm将匹配八进制转义值nm
\nml 如果n为八进制数字(0-3),且m和l均为八进制数字(0-7),则匹配八进制转义值nml。
\un 匹配n,其中n是一个用四个十六进制数字表示的Unicode字符。例如,\u00A9匹配版权符号(?)。

 

 
 

 

 
 

如何写出高效率的正则表达式

如果纯粹是为了挑战自己的正则水平,用来实现一些特效(例如使用正则表达式计算质数、解线性方程),效率不是问题;如果所写的正则表达式只是为了满足一两次、几十次的运行,优化与否区别也不太大。但是,如果所写的正则表达式会百万次、千万次地运行,效率就是很大的问题了。我这里总结了几条提升正则表达式运行效率的经验(工作中学到的,看书学来的,自己的体会),贴在这里。如果您有其它的经验而这里没有提及,欢迎赐教。

为行文方便,先定义两个概念。

误匹配:指正则表达式所匹配的内容范围超出了所需要范围,有些文本明明不符合要求,但是被所写的正则式“击中了”。例如,如果使用\d{11}来匹配11位的手机号,\d{11}不单能匹配正确的手机号,它还会匹配98765432100这样的明显不是手机号的字符串。我们把这样的匹配称之为误匹配。

漏匹配:指正则表达式所匹配的内容所规定的范围太狭窄,有些文本确实是所需要的,但是所写的正则没有将这种情况囊括在内。例如,使用\d{18}来匹配18位的身份证号码,就会漏掉结尾是字母X的情况。

写出一条正则表达式,既可能只出现误匹配(条件写得极宽松,其范围大于目标文本),也可能只出现漏匹配(只描述了目标文本中多种情况种的一种),还可能既有误匹配又有漏匹配。例如,使用\w+\.com来匹配.com结尾的域名,既会误匹配abc_.com这样的字串(合法的域名中不含下划线,\w包含了下划线这种情况),又会漏掉ab-c.com这样的域名(合法域名中可以含中划线,但是\w不匹配中划线)。

精准的正则表达式意味着既无误匹配且无漏匹配。当然,现实中存在这样的情况:只能看到有限数量的文本,根据这些文本写规则,但是这些规则将会用到海量的文本中。这种情况下,尽可能地(如果不是完全地)消除误匹配以及漏匹配,并提升运行效率,就是我们的目标。本文所提出的经验,主要是针对这种情况。

掌握语法细节。正则表达式在各种语言中,其语法大致相同,细节各有千秋。明确所使用语言的正则的语法的细节,是写出正确、高效正则表达式的基础。例如,perl中与\w等效的匹配范围是[a-zA-Z0-9_];perl正则式不支持肯定逆序环视中使用可变的重复(variable repetition inside lookbehind,例如(?<=.*)abc),但是.Net语法是支持这一特性的;又如,JavaScript连逆序环视(Lookbehind,如(?<=ab)c)都不支持,而perl和python是支持的。《精通正则表达式》第3章《正则表达式的特性和流派概览》明确地列出了各大派系正则的异同,这篇文章也简要地列出了几种常用语言、工具中正则的比较。对于具体使用者而言,至少应该详细了解正在使用的那种工作语言里正则的语法细节。

先粗后精,先加后减。使用正则表达式语法对于目标文本进行描述和界定,可以像画素描一样,先大致勾勒出框架,再逐步在局步实现细节。仍举刚才的手机号的例子,先界定\d{11},总不会错;再细化为1[358]\d{9},就向前迈了一大步(至于第二位是不是3、5、8,这里无意深究,只举这样一个例子,说明逐步细化的过程)。这样做的目的是先消除漏匹配(刚开始先尽可能多地匹配,做加法),然后再一点一点地消除误匹配(做减法)。这样有先有后,在考虑时才不易出错,从而向“不误不漏”这个目标迈进。

留有余地。所能看到的文本sample是有限的,而待匹配检验的文本是海量的,暂时不可见的。对于这样的情况,在写正则表达式时要跳出所能见到的文本的圈子,开拓思路,作出“战略性前瞻”。例如,经常收到这样的垃圾短信:“发*票”、“发#漂”。如果要写规则屏蔽这样烦人的垃圾短信,不但要能写出可以匹配当前文本的正则表达式 发[*#](?:票|漂),还要能够想到 发.(?:票|漂|飘)之类可能出现的“变种”。这在具体的领域或许会有针对性的规则,不多言。这样做的目的是消除漏匹配,延长正则表达式的生命周期。

明确。具体说来,就是谨慎用点号这样的元字符,尽可能不用星号和加号这样的任意量词。只要能确定范围的,例如\w,就不要用点号;只要能够预测重复次数的,就不要用任意量词。例如,写析取twitter消息的脚本,假设一条消息的xml正文部分结构是且正文中无尖括号,那么[^<]{1,480}这种写法的思路要好于.*,原因有二:一是使用[^<],它保证了文本的范围不会超出下一个小于号所在的位置;二是明确长度范围,{1,480},其依据是一条twitter消息大致能的字符长度范围。当然,480这个长度是否正确还可推敲,但是这种思路是值得借鉴的。说得狠一点,“滥用点号、星号和加号是不环保、不负责任的做法”。

不要让稻草压死骆驼。每使用一个普通括号()而不是非捕获型括号(?:…),就会保留一部分内存等着你再次访问。这样的正则表达式、无限次地运行次数,无异于一根根稻草的堆加,终于能将骆驼压死。养成合理使用(?:…)括号的习惯。

宁简勿繁。将一条复杂的正则表达式拆分为两条或多条简单的正则表达式,编程难度会降低,运行效率会提升。例如用来消除行首和行尾空白字符的正则表达式s/^\s+|\s+$//g;,其运行效率理论上要低于s/^\s+//g; s/\s+$//g; 。这个例子出自《精通正则表达式》第五章,书中对它的评论是“它几乎总是最快的,而且显然最容易理解”。既快又容易理解,何乐而不为?工作中我们还有其它的理由要将C==(A|B)这样的正则表达式拆为A和B两条表达式分别执行。例如,虽然A和B这两种情况只要有一种能够击中所需要的文本模式就会成功匹配,但是如果只要有一条子表达式(例如A)会产生误匹配,那么不论其它的子表达式(例如B)效率如何之高,范围如何精准,C的总体精准度也会因A而受到影响。

巧妙定位。有时候,我们需要匹配的the,是作为单词的the(两边有空格),而不是作为单词一部分的t-h-e的有序排列(例如together中的the)。在适当的时候用上^$\b等等定位锚点,能有效提升找到成功匹配、淘汰不成功匹配的效率。

正则表达式: http://114.xixik.com/regex/

HTML转义字符: http://114.xixik.com/character/

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