正则表达式使用实例 正则表达式使用实例法 收藏 0

周六福利！正则表达式必知必会，经典必看

正则表达式是一种威力无比强大的武器，可以完成各种复杂的文本处理工作，被称为程序员的“瑞士军刀”。

《正则表达式必知必会》这本书是全球公认的正则表达式速成教材。它精选了正则表达式中最常用、最重要的知识，从简单的文本匹配开始，通过简明又实用的示例，循序渐进地介绍更高级的内容，包括回溯引用、前后查找、嵌入条件等。而且书中的内容在保持语言和平台中立的同时，还兼顾了各种平台之间的差异。看完这本书，相信大家可以迅速掌握正则表达式的精髓，并可立即运用所学，解决实际问题。

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分享 5 个正则表达式的实际应用场景案例

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在计算机编程的广泛领域中，某些技术具有改变我们如何处理和提取文本内容中信息的能力。在这些强大工具中，正则表达式成为每个开发者工具库中基本且不可或缺的组成部分。正则表达式，通常被称为 RegEx ，为程序员提供了高效且多功能的解决方案，适用于各种编程应用。本教程将探讨它们的重要性，并展示五个实际应用案例，包括数据验证、数据提取、日志解析、搜索和替换以及数据清理。

正则表达式，通常简称为 RegEx ，是用于搜索、匹配和操作文本数据的强大模式。正则表达式在执行验证和文本提取操作中起着至关重要的作用。它提供了强大的功能，可以高效地搜索和替换文本字符串中的特定模式。

使用正则表达式，您可以处理日志文件，从文本文档中提取特定数据，重定向URL，并验证Web表单中的用户输入文本，以及其他应用。

正则表达式通过定义一个表示特定字符或序列的模式来运作。然后将该模式应用于目标文本以识别匹配项或执行转换。以下是正则表达式语法的简要概述，包括最常用的基本组件和操作：

字面值：正则表达式可以由字面字符组成，这些字符与它们自身完全匹配。例如，模式“hello”将在目标文本中匹配字符串“hello”。

元字符：元字符是正则表达式中具有特殊含义的特殊字符。例如：

• . （点）：匹配除换行符以外的任意字符。
• * （星号）：匹配一个或多个任意字符的实例。
• + （加号）：匹配前一个字符的一个或多个出现。
• ? （问号）：匹配前一个字符的零次或一次出现。
• [] （方括号）：定义一个字符类，匹配方括号内的任何字符。
• () （括号）：用于创建捕获组，以捕获匹配的子模式。

修饰符：修饰符用于指定额外的匹配规则。常见的修饰符包括：

• i ：不区分大小写的匹配。
• g：全局匹配（匹配所有出现而不是在第一次匹配停止）。
• m ：多行匹配。

锚点：锚点用于指定文本中匹配的位置。例如：

• ^ （插入符号）：匹配行的开头。
• $ （美元符号）：匹配行尾。

通过组合这些组件和操作，您可以使用正则表达式创建复杂而强大的模式，以搜索、验证和转换文本数据。

在接下来的几个部分中，我们将深入探讨五个实际应用案例，展示正则表达式（RegEx）的多功能性和有效性。

数据验证是使用正则表达式模式来确定输入字符串数据是否与所需的格式或标准匹配的过程。数据验证确保输入或导入的数据准确、一致，并符合预定义的规则。通过这样做，它可以防止错误并维护数据的完整性。现在，让我们探讨两个实际的数据验证示例：

电子邮件验证

电子邮件验证是确认电子邮件地址的合法性和正确性的一种方式。它涉及确定电子邮件地址是否格式正确或存在。电子邮件验证确保获取或提交的电子邮件地址是有效的，并且适用于沟通。

密码验证

密码验证是正则表达式的重要用例之一。使用正则表达式，您可以创建一个简单的应用程序，并对密码验证强制执行一个模式，如果不符合要求，用户将无法登录。

让我们创建一个简单的应用程序，让您全面了解电子邮件和密码验证的工作原理。将以下代码粘贴到一个HTML文件中。

让我们添加脚本文件，创建Script.js，并添加以下代码。

该代码允许您输入电子邮件并验证其格式，包括域名。它还会根据指定的标准验证输入的密码，并在不符合标准时显示错误消息。

我们定义了两个正则表达式， emailRegex 和 passwordRegex 。对于 emailRegex ， ^ 符号表示字符串的开头。 [^s@]+ 模式表示一个或多个字符。 @ 符号特指电子邮件的用户名部分。 \\. 匹配一个字面字符，即句点。最后， $ 符号表示字符串的结尾。

关于passwordRegex，模式 /^(?=.*\\d) 指定密码中至少应包含一个数字。 (?=.*[a-z]) 表示密码中应包含一个或多个小写字母，而 (?=.*[A-Z]) 则意味着密码中至少应包含一个大写字母。模式 .{8,}$/ 确保密码的最小长度为8个字符。如果字符串与所有模式匹配，则应将其视为有效且强密码；否则，它不符合要求。因此，它会记录“密码不正确”。

这个简单应用的主要目标是确保用户提供准确和安全的电子邮件地址和密码。通过验证测试，该应用有效地防止了错误或无效数据的提交，并及时通知用户错误信息。在输入过程中提供即时反馈，促进数据完整性，增强数据安全性，并改善整体用户体验。不要忘记指定成功登录后要将用户重定向到的确切重定向页面的URL。

在电子邮件和密码验证的背景下， RegEx 通过强制执行特定的标准来确保安全性。例如，在上述代码的密码部分，我们设置了一些要求，如最小长度，包括大写和小写字母、数字或特殊字符。这样可以创建强大和安全的密码。

同样地，电子邮件地址有一个特定的结构，必须遵循才能被视为有效。正则表达式允许我们定义一个模式，代表着电子邮件地址的有效格式。这些模式检查必要的组成部分，如“@”符号，以确保正确的电子邮件格式，并保持您联系信息的完整性。

搜索和替换是正则表达式的另一个实际应用场景。它允许您在文本中查找特定的模式，并将其替换为所需的内容。

在上面的代码中，我们使用一个包含模式 [name] 两次的示例句子来定义一个 text 变量。变量 namePattern 是正则表达式模式 \\[name\\] ，它匹配精确的字符串“[name]”。标志 g 被添加以执行全局搜索和替换。

在这个例子中，“search”和“replace”这两个词是指使用正则表达式来查找文本变量中的某个模式，然后用替换变量中提供的内容替换该模式。

我们将变量 replacement 设置为“John”以替换匹配的模式。使用 text 字符串上的 replace() 方法，并使用 namePattern 和 replacement 作为参数，我们得到一个新的字符串，其中匹配的模式被替换。

所以，从上下文来看，“search”是指使用正则表达式namePattern来识别文本变量中所有出现的 [name] 模式，并且“replace”是指用替换变量中指定的内容来替换所有这些出现的内容，在这个例子中是“John”。

数据提取是正则表达式的常见用例，特别是在网络爬虫或文本分析应用中。正则表达式允许我们根据定义的模式从较大的文本中高效地提取特定信息。让我们以使用JavaScript中的正则表达式从文本中提取URL的实际示例来说明。

在上面的例子中，我们有一个包含嵌入在其中的URL的 text 变量。我们将 urlPattern 变量定义为用于匹配URL的正则表达式模式。模式 https?:\\/\\/[^\\s]+ 匹配以“http://”或“https://”开头的URL，并捕获其后的所有非空白字符。

使用 match() 方法在 text 字符串上使用 urlPattern ，我们可以提取文本中的所有URL。该方法返回一个包含提取的URL的数组 extractedURLs 。

在这种情况下，输出将是：

这个例子展示了正则表达式如何使我们能够高效地从文本中提取URL。

简单来说，日志解析是指从日志中提取信息，以便将这些值处理并用作另一个日志操作的输入。这些信息可能包括用户活动、时间戳和错误消息。日志解析的一个好处是它有助于识别安全威胁和解决问题。

例如，如果我们有一个具有以下数据结构的日志：

……保存在名为sample.log的文件中，我们正在尝试使用正则表达式访问带有“ERROR”标签的行，我们可以利用Node.js的内置 fs 模块来读取日志文件并过滤出相关的日志条目。

这是一个使用正则表达式来实现的改进后的JavaScript代码：

在上面的代码中，我们像以前一样使用 fs.readFile() 读取 sample.log 文件的内容。然后，我们使用 data 字符串上的 match() 方法，使用正则表达式模式 ^\\[.*\\] ERROR.* 来查找和提取以时间戳作为括号表达式（ […] ）开头并带有“ERROR”标签的行。 gm 标志匹配多个出现并将输入视为多行字符串。

match() 方法返回一个包含所有与模式匹配的日志条目的数组 errorLines 。

最后，我们将带有“ERROR”标签的日志条目打印到控制台。输出将只显示带有“ERROR”标签的日志行。

为了确保数据的一致性并从文本数据中删除无关字符或格式，数据清洗是数据预处理中的重要步骤。通过启用有效的基于模式的转换，正则表达式在此过程中起着关键作用。让我们来看一个使用正则表达式进行数据清洗的真实JavaScript示例。

假设我们有一个包含产品描述的数据集，但是其中一些描述包含了不必要的特殊字符或符号。我们希望通过删除这些不需要的字符来清洗数据。

上述示例中的 dataset 数组包含了样本产品描述。我们将 cleanPattern 变量声明为正则表达式模式，该模式匹配除字母、数字和空格之外的任何字符，以清理数据。任何不需要的特殊字符（即非字母数字字符的符号）都将被模式 [^a-zA-Z0-9s] 捕获。

我们再次使用“dataset”数组上的 map() 方法遍历每个描述。然后，我们使用 replace() 方法和 cleanPattern 将不需要的字符替换为空字符串。

输出将是：

正则表达式是一种多功能的编程工具，可用于数据清洗、日志解析、数据验证、提取、搜索和替换等各种任务。它们可以轻松匹配复杂的模式，并提供了一种灵活高效的处理基于文本的操作的方式。

正则表达式帮助我们在处理大型数据集、用户输入或基于文本的应用程序时自动化和简化流程。通过利用正则表达式的强大功能，您可以提高代码的精确性和效率，并在更短的时间内获得更好的结果。

由于文章内容篇幅有限，今天的内容就分享到这里，文章结尾，我想提醒您，文章的创作不易，如果您喜欢我的分享，请别忘了点赞和转发，让更多有需要的人看到。同时，如果您想获取更多前端技术的知识，欢迎关注我，您的支持将是我分享最大的动力。我会持续输出更多内容，敬请期待。

Python正则表达式很难？一篇文章搞定他，不是我吹

1. 正则表达式语法

1.1 字符与字符类

1 特殊字符：.^$?+*{}|

以上特殊字符要想使用字面值，必须使用进行转义

2 字符类

1. 包含在中的一个或者多个字符被称为字符类，字符类在匹配时如果没有指定量词则只会匹配其中的一个。

2. 字符类内可以指定范围，比如[a-zA-Z0-9]表示a到z，A到Z，0到9之间的任何一个字符

3. 左方括号后跟随一个，表示否定一个字符类，比如[0-9]表示可以匹配一个任意非数字的字符。

4. 字符类内部，除了之外，其他特殊字符不再具备特殊意义，都表示字面值。放在第一个位置表示否定，放在其他位置表示本身，-放在中间表示范围，放在字符类中的第一个字符，则表示-本身。

5. 字符类内部可以使用速记法，比如d s w

3 速记法

. 可以匹配除换行符之外的任何字符，如果有re.DOTALL标志，则匹配任意字符包括换行

d匹配一个Unicode数字，如果带re.ASCII，则匹配0-9

D 匹配Unicode非数字

s匹配Unicode空白，如果带有re.ASCII，则匹配中的一个

S 匹配Unicode非空白

w匹配Unicode单词字符，如果带有re.ascii,则匹配[a-zA-Z0-9_]中的一个

W 匹配Unicode非单子字符

1.2 量词

1. ?匹配前面的字符0次或1次

2. *匹配前面的字符0次或多次

3. +匹配前面的字符1次或者多次

4. {m}匹配前面表达式m次

5. {m,}匹配前面表达式至少m次

6. {,n}匹配前面的正则表达式最多n次

7. {m,n}匹配前面的正则表达式至少m次，最多n次

注意点：

以上量词都是贪婪模式，会尽可能多的匹配，如果要改为非贪婪模式，通过在量词后面跟随一个?来实现

1.3 组与捕获

1 的作用：

1. 捕获中正则表达式的内容以备进一步利用处理，可以通过在左括号后面跟随?:来关闭这个括号的捕获功能

2. 将正则表达式的一部分内容进行组合，以便使用量词或者|

2 反响引用前面内捕获的内容：

1. 通过组号反向引用

每一个没有使用?:的小括号都会分配一个组好，从1开始，从左到右递增，可以通过i引用前面内表达式捕获的内容

2. 通过组名反向引用前面小括号内捕获的内容

可以通过在左括号后面跟随?P<name>,尖括号中放入组名来为一个组起一个别名，后面通过(?P=name)来引用 前面捕获的内容。如(? P<word>w+)s+(?P=word)来匹配重复的单词。

3 注意点：

反向引用不能放在字符类中使用。

1.4 断言与标记

断言不会匹配任何文本，只是对断言所在的文本施加某些约束

1 常用断言：

1. 匹配单词的边界，放在字符类中则表示backspace

2. B 匹配非单词边界，受ASCII标记影响

3. A 在起始处匹配

4. ^在起始处匹配，如果有MULTILINE标志，则在每个换行符后匹配

5. Z 在结尾处匹配

6. $在结尾处匹配，如果有MULTILINE标志，则在每个换行符前匹配

7. (?=e)正前瞻

8. (?!e)负前瞻

9. (?<=e)正回顾

10.(?<!e)负回顾

2 前瞻回顾的解释

前瞻：exp1(?=exp2) exp1后面的内容要匹配exp2

负前瞻: exp1(?!exp2) exp1后面的内容不能匹配exp2

后顾: (?<=exp2)exp1 exp1前面的内容要匹配exp2

负后顾: (?<!exp2)exp1 exp1前面的内容不能匹配exp2

例如：我们要查找hello，但是hello后面必须是world，正则表达式可以这样写：\”(hello)s+(?=world)\”,用来匹配\”hello wangxing\”和\”hello world\”只能匹配到后者的hello

1.5 条件匹配

(?(id)yes_exp|no_exp):对应id的子表达式如果匹配到内容，则这里匹配yes_exp，否则匹配no_exp

1.6 正则表达式的标志

1. 正则表达式的标志有两种使用方法

1. 通过给compile方法传入标志参数，多个标志使用|分割的方法,如re.compile(r\”#[da-f]{6}\”, re.IGNORECASE|re.MULTILINE)

2. 通过在正则表达式前面添加(?标志)的方法给正则表达式添加标志，如(?ms)#[da-z]{6}

2. 常用的标志

re.A或者re.ASCII， 使 B s S w W d D都假定字符串为假定字符串为ASCII

re.I或者re.IGNORECASE使正则表达式忽略大小写

re.M或者re.MULTILINE 多行匹配，使每个^在每个回车后，每个$在每个回车前匹配

re.S或者re.DOTALL 使.能匹配任意字符，包括回车

re.X或者re.VERBOSE 这样可以在正则表达式跨越多行，也可以添加注释，但是空白需要使用s或者来表示，因为默认的空白不再解释。如：

re.compile(r\”\”\”

<imgs +)#标签的开始

[^>]*?#不是src的属性

src=#src属性的开始

(?:

(?P<quote>[\”\’])#左引号

(?P<image_name>[^>]+?)#图片名字

(?P=quote)#右括号

\”\”\”,re.VERBOSE|re.IGNORECASE)

2. Python正则表达式模块

2.1 正则表达式处理字符串主要有四大功能

1. 匹配 查看一个字符串是否符合正则表达式的语法，一般返回true或者false

2. 获取正则表达式来提取字符串中符合要求的文本

3. 替换查找字符串中符合正则表达式的文本，并用相应的字符串替换

4. 分割使用正则表达式对字符串进行分割。

2.2 Python中re模块使用正则表达式的两种方法

1. 使用re.compile(r, f)方法生成正则表达式对象，然后调用正则表达式对象的相应方法。这种做法的好处是生成正则对象之后可以多次使用。

2. re模块中对正则表达式对象的每个对象方法都有一个对应的模块方法，唯一不同的是传入的第一个参数是正则表达式字符串。此种方法适合于只使用一次的正则表达式。

2.3 正则表达式对象的常用方法

1. rx.findall(s,start, end):

返回一个列表，如果正则表达式中没有分组，则列表中包含的是所有匹配的内容，

如果正则表达式中有分组，则列表中的每个元素是一个元组，元组中包含子分组中匹配到的内容，但是没有返回整个正则表达式匹配的内容

2. rx.finditer(s, start, end):

返回一个可迭代对象

对可迭代对象进行迭代，每一次返回一个匹配对象，可以调用匹配对象的group方法查看指定组匹配到的内容，0表示整个正则表达式匹配到的内容

3. rx.search(s, start, end):

返回一个匹配对象,倘若没匹配到，就返回None

search方法只匹配一次就停止，不会继续往后匹配

4. rx.match(s, start, end):

如果正则表达式在字符串的起始处匹配，就返回一个匹配对象，否则返回None

5. rx.sub(x, s, m):

返回一个字符串。每一个匹配的地方用x进行替换，返回替换后的字符串，如果指定m，则最多替换m次。对于x可以使用/i或者/g<id>id可以是组名或者编号来引用捕获到的内容。

模块方法re.sub(r, x, s, m)中的x可以使用一个函数。此时我们就可以对捕获到的内容推过这个函数进行处理后再替换匹配到的文本。

6. rx.subn(x, s, m):

与re.sub方法相同，区别在于返回的是二元组，其中一项是结果字符串，一项是做替换的个数。

7. rx.split(s, m):分割字符串

返回一个列表

用正则表达式匹配到的内容对字符串进行分割

如果正则表达式中存在分组，则把分组匹配到的内容放在列表中每两个分割的中间作为列表的一部分，如：

rx = re.compile(r\”(d)[a-z]+(d)\”)

s = \”ab12dk3klj8jk9jks5\”

result = rx.split(s)

返回[\’ab1\’, \’2\’, \’3\’, \’klj\’, \’8\’, \’9\’, \’jks5\’]

8. rx.flags:正则表达式编译时设置的标志

9. rx.pattern:正则表达式编译时使用的字符串

2.4 匹配对象的属性与方法

01. m.group(g, …)

返回编号或者组名匹配到的内容，默认或者0表示整个表达式匹配到的内容，如果指定多个，就返回一个元组

02. m.groupdict(default)

返回一个字典。字典的键是所有命名的组的组名，值为命名组捕获到的内容

如果有default参数，则将其作为那些没有参与匹配的组的默认值。

03. m.groups(default)

返回一个元组。包含所有捕获到内容的子分组，从1开始，如果指定了default值，则这个值作为那些没有捕获到内容的组的值

04. m.lastgroup

匹配到内容的编号最高的捕获组的名称，如果没有或者没有使用名称则返回None(不常用)

05. m.lastindex

匹配到内容的编号最高的捕获组的编号，如果没有就返回None。

06. m.start(g):

当前匹配对象的子分组是从字符串的那个位置开始匹配的,如果当前组没有参与匹配就返回-1

07. m.end(g)

当前匹配对象的子分组是从字符串的那个位置匹配结束的，如果当前组没有参与匹配就返回-1

08. m.span

返回一个二元组，内容分别是m.start(g)和m.end(g)的返回值

09. m.re

产生这一匹配对象的正则表达式

10. m.string

传递给match或者search用于匹配的字符串

11. m.pos

搜索的起始位置。即字符串的开头，或者start指定的位置(不常用)

12. m.endpos

搜索的结束位置。即字符串的末尾位置，或者end指定的位置(不常用)

2.5 总结

1. 对于正则表达式的匹配功能，Python没有返回true和false的方法，但可以通过对match或者search方法的返回值是否是None来判断

2. 对于正则表达式的搜索功能，如果只搜索一次可以使用search或者match方法返回的匹配对象得到，对于搜索多次可以使用finditer方法返回的可迭代对象来迭代访问

3. 对于正则表达式的替换功能，可以使用正则表达式对象的sub或者subn方法来实现，也可以通过re模块方法sub或者subn来实现，区别在于模块的sub方法的替换文本可以使用一个函数来生成

4. 对于正则表达式的分割功能，可以使用正则表达式对象的split方法，需要注意如果正则表达式对象有分组的话，分组捕获的内容也会放到返回的列表中

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