2013-04-25 8:53:53 


正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。以下表达式本人收集于网络,做了简单整理,以备不时之需。没有全部验证,可能会存在部分错误,读者请自己调试鉴别更正。

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:ns*r
评注:可以用来删除空白行

匹配HTML标记的正则表达式:<(S*?)[^>]*>.*?</1>|<.*? />
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

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

匹配身份证:d{15}|d{18}
评注:中国的身份证为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

评注:上面是最基本也是最常用的一些表达式

在使用RegularExpressionValidator验证控件时的验证功能及其验证表达式介绍如下:

只能输入数字:“^[0-9]*$”
只能输入n位的数字:“^d{n}$”
只能输入至少n位数字:“^d{n,}$”
只能输入m-n位的数字:“^d{m,n}$”
只能输入零和非零开头的数字:“^(0|[1-9][0-9]*)$”
只能输入有两位小数的正实数:“^[0-9]+(.[0-9]{2})?$”
只能输入有1-3位小数的正实数:“^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$”
只能输入非零的正整数:“^+?[1-9][0-9]*$”
只能输入非零的负整数:“^-[1-9][0-9]*$”
只能输入长度为3的字符:“^.{3}$”
只能输入由26个英文字母组成的字符串:“^[A-Za-z]+$”
只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:“^[A-Z]+$”
只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:“^[a-z]+$”
只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:“^[A-Za-z0-9]+$”
只能输入由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:“^w+$”
验证用户密码:“^[a-zA-Z]w{5,17}$”正确格式为:以字母开头,长度在6-18之间,

只能包含字符、数字和下划线。
 验证是否含有^%&’,;=?$”等字符:“[^%&',;=?$x22]+”
只能输入汉字:“^[u4e00-u9fa5],{0,}$”
验证Email地址:“^w+[-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+([-.]w+)*$”
验证InternetURL:“^http://([w-]+.)+[w-]+(/[w-./?%&=]*)?$”
验证电话号码:“^((d{3,4})|d{3,4}-)?d{7,8}$”

正确格式为:“XXXX-XXXXXXX”,“XXXX-XXXXXXXX”,“XXX-XXXXXXX”,

“XXX-XXXXXXXX”,“XXXXXXX”,“XXXXXXXX”。
 验证身份证号(15位或18位数字):“^d{15}|d{}18$”
验证一年的12个月:“^(0?[1-9]|1[0-2])$”正确格式为:“01”-“09”和“1”“12”
验证一个月的31天:“^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$”

正确格式为:“01”“09”和“1”“31”。

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}m和n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,“erb”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。“erB”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[fnrtv]。
S匹配任何非空白字符。等价于[^fnrtv]。
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n和m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(?)。

以下是以PHP的语法所写的示例

验证字符串是否只含数字与英文,字符串长度并在4~16个字符之间

<?php$str='a1234';if(preg_match("^[a-zA-Z0-9]{4,16}$",$str)){echo"驗證成功";}else{echo"驗證失敗";}?>

简易的台湾身份证字号验证

<?php$str='a1234';if(preg_match("/^w[12]d{8}$/",$str)){echo"驗證成功";}else{echo"驗證失敗";}?>

以下示例是用 Perl 语言写的,与上面的示例功能相同

print$str="a1234"=~m:^[a-zA-Z0-9]{4,16}$:?"COMFIRM":"FAILED";
print$str="a1234"=~m"^w[12]d{8}$"?"COMFIRM":"INVAILD";

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<span class=”msg”>…</span>且正文中无尖括号,那么<span class=”msg”>[^<]{1,480}</span>这种写法的思路要好于<span class=”msg”>.*</span>,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。

 

One Response


    还没有评论!
1  

Leave your comment

请留下您的姓名(*)

请输入正确的邮箱地址(*)

请输入你的评论(*)


感谢开源 © 2016. All rights reserved.&3Q Open Source&^_^赣ICP备15012863号-1^_^
乐于分享共同进步 KreativeThemes