二十五、正则表达式
一、正则表达式的概念
正则表达式（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex）。
正则表达式是一个字符串，使用单个字符串来描述、用来定义匹配规则，匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在开发中，正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个规则的文本。
二、 正则表达式的匹配规则
在Pattern类中有正则表达式的的规则定义，正则表达式中明确区分大小写字母。
正则表达式的语法规则：
字符：x
含义：代表的是字符x
例如：匹配规则为 "a"，那么需要匹配的字符串内容就是 ”a”
字符：\
含义：代表的是斜线字符''
例如：匹配规则为"\" ，那么需要匹配的字符串内容就是 ”\”
字符：\t
含义：制表符
例如：匹配规则为"\t" ，那么对应的效果就是产生一个制表符的空间
字符：\n
含义：换行符
例如：匹配规则为"\n"，那么对应的效果就是换行,光标在原有位置的下一行
字符：\r
含义：回车符
例如：匹配规则为"\r" ，那么对应的效果就是回车后的效果,光标来到下一行行首
字符类：[abc]
含义：代表的是字符a、b 或 c
例如：匹配规则为"[abc]" ，那么需要匹配的内容就是字符a，或者字符b，或字符c的一个
字符类：[^abc]
含义：代表的是除了 a、b 或 c以外的任何字符
例如：匹配规则为"[^abc]"，那么需要匹配的内容就是不是字符a，或者不是字符b，或不是字符c的任意一个字符
字符类：[a-zA-Z]
含义：代表的是a 到 z 或 A 到 Z，两头的字母包括在内
例如：匹配规则为"[a-zA-Z]"，那么需要匹配的是一个大写或者小写字母
字符类：[0-9]
含义：代表的是 0到9数字，两头的数字包括在内
例如：匹配规则为"[0-9]"，那么需要匹配的是一个数字
字符类：[a-zA-Z_0-9]
含义：代表的字母或者数字或者下划线(即单词字符)
例如：匹配规则为" [a-zA-Z_0-9] "，那么需要匹配的是一个字母或者是一个数字或一个下滑线
预定义字符类：.
含义：代表的是任何字符
例如：匹配规则为" . "，那么需要匹配的是一个任意字符。如果，就想使用 . 的话，使用匹配规则"\."来实现
预定义字符类：\d
含义：代表的是 0到9数字，两头的数字包括在内，相当于[0-9]
例如：匹配规则为"\d "，那么需要匹配的是一个数字
预定义字符类：\w
含义：代表的字母或者数字或者下划线(即单词字符)，相当于[a-zA-Z_0-9]
例如：匹配规则为"\w "，，那么需要匹配的是一个字母或者是一个数字或一个下滑线
边界匹配器：^
含义：代表的是行的开头
例如：匹配规则为^[abc][0-9]$ ，那么需要匹配的内容从[abc]这个位置开始, 相当于左双引号
边界匹配器： ，那么需要匹配的内容以[0-9]这个结束, 相当于右双引号
边界匹配器：\b
含义：代表的是单词边界
例如：匹配规则为"\b[abc]\b" ，那么代表的是字母a或b或c的左右两边需要的是非单词字符([a-zA-Z_0-9])
String regex = ".\b[abc]\b.";
String str = "abc a bbc";
boolean flag = str.matches(regex);
数量词：X?
含义：代表的是X出现一次或一次也没有
例如：匹配规则为"a?"，那么需要匹配的内容是一个字符a，或者一个a都没有
数量词：X*
含义：代表的是X出现零次或多次
例如：匹配规则为"a*" ，那么需要匹配的内容是多个字符a，或者一个a都没有
数量词：X+
含义：代表的是X出现一次或多次
例如：匹配规则为"a+"，那么需要匹配的内容是多个字符a，或者一个a
数量词：X{n}
含义：代表的是X出现恰好 n 次
例如：匹配规则为"a{5}"，那么需要匹配的内容是5个字符a
数量词：X{n,}
含义：代表的是X出现至少 n 次
例如：匹配规则为"a{5, }"，那么需要匹配的内容是最少有5个字符a
数量词：X{n,m}
含义：代表的是X出现至少 n 次，但是不超过 m 次
例如：匹配规则为"a{5,8}"，那么需要匹配的内容是有5个字符a 到 8个字符a之间
逻辑运算符：XY
含义：代表的是X后跟Y
例如：匹配规则为"ab"，那么需要匹配的字符串内容就是 ”ab”
逻辑运算符：X|Y
含义：代表的是X 或 Y
例如：匹配规则为"a|b"，那么需要匹配的字符串内容就是 ”a”或”b”
逻辑运算符：(X)
含义：代表的是（）括号内的数据作为一组数据出现，(X)的方式称为正则表达式中的组
例如：匹配规则为"(hello)+"，那么需要匹配的内容是组内数据要出现多次，如”hellohellohello”；或者组内数据出现一次，如”hello”。
注意实现：
在定义正则表达式的匹配规则字符串的里面，想再次使用组中的内容，可通过\1来进行使用
例如：正则表达式的匹配规则为"(a) == \1"；
使用数据"a == a"进行匹配结果为true；使用数据"a == b"进行匹配结果为false。
三、 字符串类中涉及正则表达式的常用方法
正则表达式常用方法.png
实例：
public boolean matches(String regex) //判断字符串是否匹配给定的规则
举例：校验qq号码.
1: 要求必须是5-15位数字
2: 0不能开头
代码演示：
String qq = "604154942";
String regex = "[1-9][0-9]{4,14}";
boolean flag2 = qq.matches(regex);
举例：校验手机号码
1：要求为11位数字
2：第1位为1，第2位为3、4、5、7、8中的一个，后面9位为0到9之间的任意数字。
代码演示：
String phone = "18800022116";
String regex = "1[34578][0-9]{9}";
boolean flag = phone.matches(regex);
public String[] split(String regex) //根据给定正则表达式的匹配规则，拆分此字符串
举例：分割出字符串中的的数字
代码演示：
String s = "18-22-40-65";
String regex = "-";
String[] result = s.split(regex);
代码演示：
String s = "18 22 40 65";
String regex = " ";
String[] result = s.split(regex);
public String replaceAll(String regex,String replacement) //将符合规则的字符串内容，全部替换为新字符串
举例：把文字中的数字替换成*
代码演示：
String s = "Hello12345World6789012";
String regex = "[0-9]";
String result = s.replaceAll(regex, "*");
四、正则表达式常用规则
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?)[^>]>.?</\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
五、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 |
| (?: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";
六、 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*#，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。
正则表达式： http://114.xixik.com/regex/
HTML转义字符： http://114.xixik.com/character/
