正则匹配详解

1. 元字符

字符	描述	应用
\	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	‘n’ 匹配字符 “n”。’\n’ 匹配一个换行符。序列 ‘\’ 匹配 “” 而 “(” 则匹配 “(”。
.	匹配除换行符之外的任何单字符
^	匹配输入字符串的开始	例如 ^a ，表示 字符串必须以a开头，才会继续匹配，如果不是以a开始，则返回空
$	表示匹配字符串的结尾	例如 a$ ，表示 字符串必须以a结尾，如果不是以a结尾，则返回空
\b	匹配一个单词边界	例如， ‘er\b’ 可以匹配"never" 中的 ‘er’，但不能匹配 “verb” 中的 ‘er’。
\s	匹配所有空白符，包括换行
\S	匹配非空白符，不包括换行
\w	匹配字母、数字、下划线或汉字
\d	表示匹配一个数字字符，等同于[0-9]
\D	表示匹配一个非数字字符，等同于 [^0-9]
|	表示 或	a|b 表示匹配 a 或者b
[^]	表示不匹配集合中的任何元素	[^0-9] 表示匹配非数字字符， [^a-zA-Z] 表示匹配非英文字符
[]	表示匹配集合中的任何一个元素	[abc] 表示匹配a、b、c 三个元素中的一个， [a-z] 表示 匹配任意小写英文字符，[A-Z] 表示匹配任意大写英文字符,[0-9]表示匹配任意一个数字
()	标记一个子表达式的开始和结束位置。要匹配这些字符，请使用 \( 和 \)

2. 重复限定符

字符	功能描述	应用
*	匹配前一个位置的字符0次或多次	ba* 可以匹配 b,ba,baa,baaaa
+	匹配前一个位置的字符1次或多次	ba* 可以匹配到 ba,baa,baaaa 但是匹配不到b
？	匹配前一个字符 0次或者1次，或指明一个非贪婪限定符	ba？ 只能匹配到 b 、ba
{n}	表示匹配元素n次	a{3} 表示匹配的字符串为 aaa
{n,}	表示匹配元素大于等于n次	a{3} 表示匹配的字符串为 aaa，aaaa,aaaaaa
{n,m}	表示匹配字符次数在n和m次之间	a{3,5} 表示匹配的字符串为 aaa aaaa aaaaa 这三种

应用举例

-- 1.匹配8位数字的QQ号码：
^\d{8}$
--2. 匹配1开头11位数字的手机号码
^1\d{10}$
--3. 匹配以a开头的，0个或多个b结尾的字符串
 ^ab*$
-- 4. 匹配字符串中包含0到多个ab开头
 ^(ab)*
--5. 要匹配以(ab)开头
 ^(\(ab\))*
--6. 联通有130/131/132/155/156/185/186/145/176等号段，假如让我们匹配一个联通的号码
 ^((13[0-2])|(15[56])|(18[5-6])|145|176)\d{8}$

* 和 + 限定符都是贪婪的，因为它们会尽可能多的匹配文字，只有在它们的后面加上一个 ? 就可以实现非贪婪或最小匹配。

-- 字符串： string= "
RUNOOB-菜鸟教程
 " 
<.*>   -- 匹配整个字符串

贪婪模式：在贪婪匹配下，.* 会匹配尽可能多的字符。使用 .* 的话就可以匹配任意长度的任意字符
上面的表达式匹配从开始小于符号 < 到关闭 h1 标记的大于符号 > 之间的所有内容。

<.*?>/  -- 只会匹配0或1次第一个< >中的内容    当.*?匹配到h1时，再往后的字符就是>，而>恰好可以匹配

非贪婪模式：非贪婪匹配就是尽可能匹配少的字符
如果您只需要匹配开始和结束 h1 标签，下面的非贪婪表达式只匹配

。

<.*?>/   --只会匹配0或1次第一个< >中的内容    当.*?匹配到h1时，再往后的字符就是>，而>恰好可以匹配

**注：**但是这里需要注意，如果匹配的结果在字符结尾，.*?就有可能匹配不到任何结果了，因为他会尽可能匹配少的字符，例：

select regexp_extract('hello 1234567 world/python','he.*?(\\d).*rld/(.*?)',2)   -- 返回为空

select regexp_extract('hello 1234567 world/python','he.*?(\\d+).*rld/(.*)',2)  -- python

3. SQL 中正则匹配

3.1. 正则匹配

语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
说明： 将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。

---语法事例：
---regexp_extract  从起始位置开始匹配，当匹配到目标后，便停止匹配，返回index指定的group对应的字符串，每个() 表示一个group
SELECT regexp_extract('asbdad100-200喜马拉雅', '(\\d+)-(\\d+)', 1);  
           
---regexp_extract_all 从起始位置开始匹配，当匹配到目标后，仍然继续匹配,生成一个大的group，返回每个sub_group中index对应的字符串
SELECT regexp_extract_all('100-200, 300-400', '(\\d+)-(\\d+)', 1);   

3.2 正则替换

-- 使用字符串num替换匹配到的所有字符串
SELECT regexp_replace('100-200,300-400', '(\\d+)', 'num');    

3.3 应用实例

-- 1. regexp_replace用法
    -------- a. 截取字符串中的汉字部分
select regexp_replace('七夕节comming!来啦','([^\\u4E00-\\u9FA5]+)','')           --- 七夕节来啦
    -------- b. 截取字符串中字母和数字的部分
select regexp_replace('wo爱你123CHINA中国！','([^a-zA-Z0-9]+)','')              --- wo123CHINA
    -------- c. 将字符串中英文和数字的组合替换
SELECT regexp_replace('七夕节Coming666!','([a-z]+|[A-Z]+|[0-9]+)','') 

-- 2. regexp_extract用法
select regexp_extract('ab3.35_52-36_53-34_51.1063ef','(.*\\.)(\\d+.*\\d)(\\..*)',2)
select regexp_extract('七夕节coming666','([0-9]+)',1)             ---- 666
select regexp_extract('152天内有67天无通话记录','([0-9]+).*([0-9]+)',1) .   ----- 152

• 去除字段里包含”地域“的标签
  

select
    id,
    -- 相似应用： transfrom   filter
    regexp_replace(last_30d_ai_label_play_map,'(地域[^,]*,)|(,地域[^,]*\\d)|(地域[^,]*\\d$)','') as last_30d_ai_label_play_map
from xxx where last_30d_ai_label_play_map 
like "%地域%"
as res;

• 使用transfrom 函数，处理数据
  应用实例：数据中出现类似： 郑渊洁:1.0,好习惯:0.33,郑渊洁给孙女的好习惯书:十二生肖童话绘本:0.75,孙女:0.67 的脏数据

select 
    id,
    nlp_labels_intros,
    concat_ws(',',transform(split(nlp_labels_intros,','), x -> if(size(split(x,':'))=3, concat(split(x,':')[0],split(x,':')[1],':',split(x,':')[2]) , x))) as label
from xxxx 

• 提取各个画像对应的标签和权重
  

select 
    cast( album_id as string) as album_id ,
    -- 使用非贪婪匹配模式
    split(regexp_replace(regexp_extract_all(get_json_object(label_group, '$.labels_ai'),'(t".")(.*?)(})',2 ),'\\]|\\[|","w"','') ,',') as nlp_labels_ai,  
    split(regexp_replace(regexp_extract_all(get_json_object(label_group, '$.labels_app'),'(t".")(.*?)(})',2 ),'\\]|\\[|","w"','') ,',') as nlp_labels_app,
    split(regexp_replace(regexp_extract_all(get_json_object(label_group, '$.labels_conp'),'(t".")(.*?)(})',2 ),'\\]|\\[|","w"',''),',' ) as  nlp_labels_conp,
    split(regexp_replace(regexp_extract_all(get_json_object(label_group, '$.titles'),'(t".")(.*?)(})',2 ),'\\]|\\[|","w"',''),',') as nlp_labels_titles,
    split(regexp_replace(regexp_extract_all(get_json_object(label_group, '$.intros'),'(t".")(.*?)(})',2 ),'\\]|\\[|","w"','') ,',') as  nlp_labels_intros,
    '$current(yyyyMMdd,-1)' as dt
from xxxxx
as res;

python 正则表达式

sublime中正则表达式的使用：