Python字符编码与正则表达式指南

1. 字符编码简介

1.1. ASCII

ASCII(American Standard Code for Information Interchange)，是一种单字节的编码。计算机世界里一开始只有英文，而单字节可以表示256个不同的字符，可以表示所有的英文字符和许多的控制符号。不过ASCII只用到了其中的一半（\x80以下），这也是MBCS得以实现的基础。

1.2. MBCS

然而计算机世界里很快就有了其他语言，单字节的ASCII已无法满足需求。后来每个语言就制定了一套自己的编码，由于单字节能表示的字符太少，而且同时也需要与ASCII编码保持兼容，所以这些编码纷纷使用了多字节来表示字符，如GBxxx、BIGxxx等等，他们的规则是，如果第一个字节是\x80以下，则仍然表示ASCII字符；而如果是\x80以上，则跟下一个字节一起（共两个字节）表示一个字符，然后跳过下一个字节，继续往下判断。

这里，IBM发明了一个叫Code Page的概念，将这些编码都收入囊中并分配页码，GBK是第936页，也就是CP936。所以，也可以使用CP936表示GBK。

MBCS(Multi-Byte Character Set)是这些编码的统称。目前为止大家都是用了双字节，所以有时候也叫做DBCS(Double-Byte Character Set)。必须明确的是，MBCS并不是某一种特定的编码，Windows里根据你设定的区域不同，MBCS指代不同的编码，而Linux里无法使用MBCS作为编码。在Windows中你看不到MBCS这几个字符，因为微软为了更加洋气，使用了ANSI来吓唬人，记事本的另存为对话框里编码ANSI就是MBCS。同时，在简体中文Windows默认的区域设定里，指代GBK。

1.3. Unicode

后来，有人开始觉得太多编码导致世界变得过于复杂了，让人脑袋疼，于是大家坐在一起拍脑袋想出来一个方法：所有语言的字符都用同一种字符集来表示，这就是Unicode。

最初的Unicode标准UCS-2使用两个字节表示一个字符，所以你常常可以听到Unicode使用两个字节表示一个字符的说法。但过了不久有人觉得256*256太少了，还是不够用，于是出现了UCS-4标准，它使用4个字节表示一个字符，不过我们用的最多的仍然是UCS-2。

UCS(Unicode Character Set)还仅仅是字符对应码位的一张表而已，比如"汉"这个字的码位是6C49。字符具体如何传输和储存则是由UTF(UCS Transformation Format)来负责。

一开始这事很简单，直接使用UCS的码位来保存，这就是UTF-16，比如，"汉"直接使用\x6C\x49保存(UTF-16-BE)，或是倒过来使用\x49\x6C保存(UTF-16-LE)。但用着用着美国人觉得自己吃了大亏，以前英文字母只需要一个字节就能保存了，现在大锅饭一吃变成了两个字节，空间消耗大了一倍……于是UTF-8横空出世。

UTF-8是一种很别扭的编码，具体表现在他是变长的，并且兼容ASCII，ASCII字符使用1字节表示。然而这里省了的必定是从别的地方抠出来的，你肯定也听说过UTF-8里中文字符使用3个字节来保存吧？4个字节保存的字符更是在泪奔……（具体UCS-2是怎么变成UTF-8的请自行搜索）

另外值得一提的是BOM(Byte Order Mark)。我们在储存文件时，文件使用的编码并没有保存，打开时则需要我们记住原先保存时使用的编码并使用这个编码打开，这样一来就产生了许多麻烦。（你可能想说记事本打开文件时并没有让选编码？不妨先打开记事本再使用文件 -> 打开看看）而UTF则引入了BOM来表示自身编码，如果一开始读入的几个字节是其中之一，则代表接下来要读取的文字使用的编码是相应的编码：

BOM_UTF8 '\xef\xbb\xbf'
BOM_UTF16_LE '\xff\xfe'
BOM_UTF16_BE '\xfe\xff'

并不是所有的编辑器都会写入BOM，但即使没有BOM，Unicode还是可以读取的，只是像MBCS的编码一样，需要另行指定具体的编码，否则解码将会失败。

你可能听说过UTF-8不需要BOM，这种说法是不对的，只是绝大多数编辑器在没有BOM时都是以UTF-8作为默认编码读取。即使是保存时默认使用ANSI(MBCS)的记事本，在读取文件时也是先使用UTF-8测试编码，如果可以成功解码，则使用UTF-8解码。记事本这个别扭的做法造成了一个BUG：如果你新建文本文件并输入"姹塧"然后使用ANSI(MBCS)保存，再打开就会变成"汉a"，你不妨试试 ：）

2. Python2.x中的编码问题

2.1. str和unicode

str和unicode都是basestring的子类。严格意义上说，str其实是字节串，它是unicode经过编码后的字节组成的序列。对UTF-8编码的str'汉'使用len()函数时，结果是3，因为实际上，UTF-8编码的'汉' == '\xE6\xB1\x89'。

unicode才是真正意义上的字符串，对字节串str使用正确的字符编码进行解码后获得，并且len(u'汉') == 1。

再来看看encode()和decode()两个basestring的实例方法，理解了str和unicode的区别后，这两个方法就不会再混淆了：

# coding: UTF-8
 
u = u'汉'
print repr(u) # u'\u6c49'
s = u.encode('UTF-8')
print repr(s) # '\xe6\xb1\x89'
u2 = s.decode('UTF-8')
print repr(u2) # u'\u6c49'
 
# 对unicode进行解码是错误的
# s2 = u.decode('UTF-8')
# 同样，对str进行编码也是错误的
# u2 = s.encode('UTF-8')

需要注意的是，虽然对str调用encode()方法是错误的，但实际上Python不会抛出异常，而是返回另外一个相同内容但不同id的str；对unicode调用decode()方法也是这样。很不理解为什么不把encode()和decode()分别放在unicode和str中而是都放在basestring中，但既然已经这样了，我们就小心避免犯错吧。

2.2. 字符编码声明

源代码文件中，如果有用到非ASCII字符，则需要在文件头部进行字符编码的声明，如下：

#-*- coding: UTF-8 -*-

实际上Python只检查#、coding和编码字符串，其他的字符都是为了美观加上的。另外，Python中可用的字符编码有很多，并且还有许多别名，还不区分大小写，比如UTF-8可以写成u8。参见http://docs.python.org/library/codecs.html#standard-encodings。

另外需要注意的是声明的编码必须与文件实际保存时用的编码一致，否则很大几率会出现代码解析异常。现在的IDE一般会自动处理这种情况，改变声明后同时换成声明的编码保存，但文本编辑器控们需要小心 ：）

2.3. 读写文件

内置的open()方法打开文件时，read()读取的是str，读取后需要使用正确的编码格式进行decode()。write()写入时，如果参数是unicode，则需要使用你希望写入的编码进行encode()，如果是其他编码格式的str，则需要先用该str的编码进行decode()，转成unicode后再使用写入的编码进行encode()。如果直接将unicode作为参数传入write()方法，Python将先使用源代码文件声明的字符编码进行编码然后写入。

# coding: UTF-8
 
f = open('test.txt')
s = f.read()
f.close()
print type(s) # <type 'str'>
# 已知是GBK编码，解码成unicode
u = s.decode('GBK')
 
f = open('test.txt', 'w')
# 编码成UTF-8编码的str
s = u.encode('UTF-8')
f.write(s)
f.close()

另外，模块codecs提供了一个open()方法，可以指定一个编码打开文件，使用这个方法打开的文件读取返回的将是unicode。写入时，如果参数是unicode，则使用open()时指定的编码进行编码后写入；如果是str，则先根据源代码文件声明的字符编码，解码成unicode后再进行前述操作。相对内置的open()来说，这个方法比较不容易在编码上出现问题。

# coding: GBK
 
import codecs
 
f = codecs.open('test.txt', encoding='UTF-8')
u = f.read()
f.close()
print type(u) # <type 'unicode'>
 
f = codecs.open('test.txt', 'a', encoding='UTF-8')
# 写入unicode
f.write(u)
 
# 写入str，自动进行解码编码操作
# GBK编码的str
s = '汉'
print repr(s) # '\xba\xba'
# 这里会先将GBK编码的str解码为unicode再编码为UTF-8写入
f.write(s)
f.close()

2.4. 与编码相关的方法

sys/locale模块中提供了一些获取当前环境下的默认编码的方法。

# coding:gbk
 
import sys
import locale
 
def p(f):
    print '%s.%s(): %s' % (f.__module__, f.__name__, f())
 
# 返回当前系统所使用的默认字符编码
p(sys.getdefaultencoding)
 
# 返回用于转换Unicode文件名至系统文件名所使用的编码
p(sys.getfilesystemencoding)
 
# 获取默认的区域设置并返回元祖(语言, 编码)
p(locale.getdefaultlocale)
 
# 返回用户设定的文本数据编码
# 文档提到this function only returns a guess
p(locale.getpreferredencoding)
 
# \xba\xba是'汉'的GBK编码
# mbcs是不推荐使用的编码，这里仅作测试表明为什么不应该用
print r"'\xba\xba'.decode('mbcs'):", repr('\xba\xba'.decode('mbcs'))
 
#在笔者的Windows上的结果(区域设置为中文(简体, 中国))
#sys.getdefaultencoding(): gbk
#sys.getfilesystemencoding(): mbcs
#locale.getdefaultlocale(): ('zh_CN', 'cp936')
#locale.getpreferredencoding(): cp936
#'\xba\xba'.decode('mbcs'): u'\u6c49'

3.一些建议

3.1. 使用字符编码声明，并且同一工程中的所有源代码文件使用相同的字符编码声明。

这点是一定要做到的。

3.2. 抛弃str，全部使用unicode。

按引号前先按一下u最初做起来确实很不习惯而且经常会忘记再跑回去补，但如果这么做可以减少90%的编码问题。如果编码困扰不严重，可以不参考此条。

3.3. 使用codecs.open()替代内置的open()。

如果编码困扰不严重，可以不参考此条。

3.4. 绝对需要避免使用的字符编码：MBCS/DBCS和UTF-16。

这里说的MBCS不是指GBK什么的都不能用，而是不要使用Python里名为'MBCS'的编码，除非程序完全不移植。

Python中编码'MBCS'与'DBCS'是同义词，指当前Windows环境中MBCS指代的编码。Linux的Python实现中没有这种编码，所以一旦移植到Linux一定会出现异常！另外，只要设定的Windows系统区域不同，MBCS指代的编码也是不一样的。分别设定不同的区域运行2.4小节中的代码的结果：

#中文(简体, 中国)
#sys.getdefaultencoding(): gbk
#sys.getfilesystemencoding(): mbcs
#locale.getdefaultlocale(): ('zh_CN', 'cp936')
#locale.getpreferredencoding(): cp936
#'\xba\xba'.decode('mbcs'): u'\u6c49'
 
#英语(美国)
#sys.getdefaultencoding(): UTF-8
#sys.getfilesystemencoding(): mbcs
#locale.getdefaultlocale(): ('zh_CN', 'cp1252')
#locale.getpreferredencoding(): cp1252
#'\xba\xba'.decode('mbcs'): u'\xba\xba'
 
#德语(德国)
#sys.getdefaultencoding(): gbk
#sys.getfilesystemencoding(): mbcs
#locale.getdefaultlocale(): ('zh_CN', 'cp1252')
#locale.getpreferredencoding(): cp1252
#'\xba\xba'.decode('mbcs'): u'\xba\xba'
 
#日语(日本)
#sys.getdefaultencoding(): gbk
#sys.getfilesystemencoding(): mbcs
#locale.getdefaultlocale(): ('zh_CN', 'cp932')
#locale.getpreferredencoding(): cp932
#'\xba\xba'.decode('mbcs'): u'\uff7a\uff7a'

可见，更改区域后，使用mbcs解码得到了不正确的结果，所以，当我们需要使用'GBK'时，应该直接写'GBK'，不要写成'MBCS'。

UTF-16同理，虽然绝大多数操作系统中'UTF-16'是'UTF-16-LE'的同义词，但直接写'UTF-16-LE'只是多写3个字符而已，而万一某个操作系统中'UTF-16'变成了'UTF-16-BE'的同义词，就会有错误的结果。实际上，UTF-16用的相当少，但用到的时候还是需要注意。

4. 正则表达式基础

4.1. 简单介绍

正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：

正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：

4.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。

4.3. 反斜杠的困扰

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

4.4. 匹配模式

正则表达式提供了一些可用的匹配模式，比如忽略大小写、多行匹配等，这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。

5. re模块

5.1. 开始使用re

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

# encoding: UTF-8
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
 
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
 
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()
 
### 输出 ###
# hello

re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。
可选值有：

• re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
• M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
• S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
• L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
• U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
• X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：

a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                   \.    # the decimal point
                   \d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为：

m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回，在需要大量匹配元字符时有那么一点用。

5.2. Match

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

1. string: 匹配时使用的文本。
2. re: 匹配时使用的Pattern对象。
3. pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4. endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5. lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
6. lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

1. group([group1, …]):
   获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2. groups([default]):
   以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3. groupdict([default]):
   返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4. start([group]):
   返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5. end([group]):
   返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6. span([group]):
   返回(start(group), end(group))。
7. expand(template):
   将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。

import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
 
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
 
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')
 
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

5.3. Pattern

Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

1. pattern: 编译时用的表达式字符串。
2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
3. groups: 表达式中分组的数量。
4. groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
 
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex
 
### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}

实例方法[ | re模块方法]：

1. match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):
   这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
   pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
   注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。
   示例参见2.1小节。
2. search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
   这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
   pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
   

   # encoding: UTF-8
   import re
    
   # 将正则表达式编译成Pattern对象
   pattern = re.compile(r'world')
    
   # 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
   # 这个例子中使用match()无法成功匹配
   match = pattern.search('hello world!')
    
   if match:
       # 使用Match获得分组信息
       print match.group()
    
   ### 输出 ###
   # world

3. split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
   按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
   

   import re
    
   p = re.compile(r'\d+')
   print p.split('one1two2three3four4')
    
   ### output ###
   # ['one', 'two', 'three', 'four', '']

4. findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
   搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
   

   import re
    
   p = re.compile(r'\d+')
   print p.findall('one1two2three3four4')
    
   ### output ###
   # ['1', '2', '3', '4']

5. finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
   搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
   

   import re
    
   p = re.compile(r'\d+')
   for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
       print m.group(),
    
   ### output ###
   # 1 2 3 4

6. sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
   使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
   当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。
   当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
   count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
   

   import re
    
   p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
   s = 'i say, hello world!'
    
   print p.sub(r'\2 \1', s)
    
   def func(m):
       return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
    
   print p.sub(func, s)
    
   ### output ###
   # say i, world hello!
   # I Say, Hello World!

7. subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
   返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
   

   import re
    
   p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
   s = 'i say, hello world!'
    
   print p.subn(r'\2 \1', s)
    
   def func(m):
       return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
    
   print p.subn(func, s)
    
   ### output ###
   # ('say i, world hello!', 2)
   # ('I Say, Hello World!', 2)

以上就是Python对于正则表达式的支持。熟练掌握正则表达式是每一个程序员必须具备的技能，这年头没有不与字符串打交道的程序了。笔者也处于初级阶段，与君共勉，^_^

另外，图中的特殊构造部分没有举出例子，用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下，如何匹配不是以abc开头的单词，^_^

全文结束

本文转自：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/12/05/1897271.html