一、概述

正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），是计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。

Regular Expression的“Regular”一般被译为“正则”、“正规”、“常规”。此处的“Regular”即是“规则”、“规律”的意思，Regular Expression即“描述某种规则的表达式”之意。

本篇将介绍正则表达式的基本语法，所有代码基于python 完成，环境：python2.7 + re 模块，python 操作正则的方法详见： python正则表达式的使用方法

二、语法规则

2.1 元字符

2.1.1 规则

  • \s：匹配空白区域，空白区域也包含空格, \t, \n等。
  • \d：匹配数字0-9。
  • \w：匹配字母、数字或者下划线。
  • \b：匹配边界，单词的便捷或者字符串的开头和结尾。
  • .：匹配除换行符以外的所有字符。
  • ^：匹配字符串的开始。
  • $：匹配字符串的结束。
  • []：匹配[]中列举的字符，例如[abc]可以匹配a、b或者c字符。

2.1.2 案例

  • 匹配"HelloWorld"中的"Hello"
s = "HelloWorld"
p = r"Hello"
rs = re.match(p, s)
print rs.group()  #Hello
  • 匹配手机号码
s = "13977889988"
p = r"1\\d\\d\\d\\d\\d\\d\\d\\d\\d\\d"
rs = re.match(p, s)
if rs != None:
    print rs.group()  #13977889988
else:
    print "no matched"
  • 匹配非0开头的两位数
s = "02 33 45 87 09"
p = r"[1-9]\d"
print re.findall(p, s)  # ["33", "45", "87"]
  • 匹配以小写字母开头的字符串
s = "adf Bdc A45 e87 c09"
p = r"[a-z]\w"
print re.findall(p, s)  # ["adf", "e87", "c09"]

2.2 限定符

限定符用来限定字符出现的次数

2.2.1 规则

  • *：重复0次或以上。
  • +：重复0次以上。
  • ?：重复0次或者1次。
  • {n}：重复n次。
  • {m, n}：重复m-n次。
  • {n, }：重复n次以上。

2.2.2 使用案例

  • 在上面，判断手机号码需要写10个d，有了限定符之后可以这样写：
s = "13977889988"
p = r"1\d{10}"
rs = re.match(p, s)
if rs != None:
    print rs.group()  #13977889988
else:
    print "no matched"
  • 找出一段字符串中所有的三位数
s = "100 88 9 112 9998 197 9876 77"
p = r"\d{3}"
print re.findall(p, s)  #["100", "112", "197"]
  • 找出所有长度为4-5的单词
s = "abc hello defg world higkli"
p = r"\w{4,5}"
print re.findall(p, s)  #["hello", "defg", "world"]

2.3反义符

2.3.1 规则

  • \W：匹配任意不是字母、数字以及下划线的字符。
  • \D：匹配非数字。
  • \S：匹配非空白字符。
  • \B：匹配非边界。
  • [^x]：匹配除x以外的字符。
  • [^abc]：匹配除a、b、c以外的字符。

2.3.2 案例

  • 找出字符串中所有的非空白部分
s = "hello 123 {world} world [456] "
p1 = r"\S+"
print re.findall(p1, s)  #["hello", "123", "world", "world", "456"]
  • 找到所有的非0开头的三位数
s = "012 3456 789 1011 999"
p = r"[^0]\d{2}"
print re.findall(p, s)  #789 999

2.4 分组

2.4.1 设置分组

相对于上面的内容来说，分组算是正则语法中的高级部分了，相对也复杂一点，个人感觉分组也是正则表达式的精髓所在，只要用好了分组，正则表达式将会变得非常灵活。

要想把一个匹配内容作为分组，只需用括号包起来即可，例如匹配一段html代码中的标签：

s = "<html><head>This is regex</head></html>"
p = r"<(\w+)><(\w+)>([\w\s]*)<(\w+)><(\w+)>"
rs = re.match(p, s)
if rs != None:
    print rs.groups()  # ("html", "head", "This is regex", "/head", "/html")
    print rs.group(1)  # html
    print rs.group(2)  # head
    print rs.group(3)  # This is regex
    print rs.group(4)  # /head
    print rs.group(5)  # /html
else :
    print "no matched"

这里的把匹配字符串<(\w+)><(\w+)>([\w\s]*)<(\w+)><(\w+)> 分为了五组，分别是五个括号包起来的区块。

2.4.2 引用分组

假设把上面匹配html标签例子的字符串改成<head><html>This is regex</head></html> 再使用同样的正则表达式来匹配，发现同样也能匹配到结果("head", "html", "This is regex", "/head", "/html") ，然而在网页中这段代码就是错误的，因为标签根本不匹配。

这个问题要怎么解决，这里就需要用到引用分组 了，引用分组其实就是引用匹配过程中前面分组匹配到的字符串，引用的方法是\+分组序号 ，例如\1表示引用第一个分组，在上面的例子中就相当于引用html字符串。

有了引用分组之后，上面的html匹配就可以改为：

s = "<html><head>This is regex</head></html>"
p = r"<(\w+)><(\w+)>([\w\s]*)</\2></\1>"
rs = re.match(p, s)
if rs != None:
    print rs.groups()  # ("html", "head", "This is regex", "head", "html")
else :
    print "no matched"

这时，再把匹配字符串修改为<head><html>This is regex</head></html> 就不会有匹配，将会输出no matched 。

2.4.3 给分组取别名

引用分组有两种方式，一种是使用序号引用，另一种是取别名引用，规则为：

  • (?P<name>)：给分组设置别名。
  • (?P=name)：引用name分组匹配到的字符串。

使用别名匹配html 标签：r"<(?P<html_tag>w+)><(?P<head_tag>w+)>([ws]*)</(?P=head_tag)></(?P=html_tag)>"

2.5 贪婪模式和非贪婪模式

假设有一段字符串如下所示：

MaQian,HuNan,166-7788-8877

我想匹配出其中的手机号码，正则表达式为：(.*)(d*-d*-d*)

s = "MaQian HuNan 168-8877-7788"
p = r"(.+)(d*-d*-d*)"
rs = re.match(p, s)
if rs == None:
    print "no matched"
else:
    print rs.group(1)
    print rs.group(2)

按照预想，结果应该为：

MaQian HuNan
168-8877-7788

然而实际上当我们运行程序之后发现结果为：

MaQian HuNan 168
-8877-7788

和想象中的并不一样，这是为什么呢？

其实仔细一看也能发现，字符串168 也属于.* 的匹配范围之内，所以168 默认匹配到了第一个分组里去了。

这里涉及到正则的贪婪运算，贪婪的意思是尽可能多，在满足匹配条件的情况下，尽可能多的匹配当前规则字符串。默认情况下正则表达式是贪婪的，如果要取消贪婪模式，只要在限定符后面加一个? 就可以了，规则如下：

  • *?：重复一次或多次，尽可能少重复
  • +?：重复一次以上，尽可能少重复
  • ??：重复0次或1次，尽可能少重复

所以上面的正则写成(.+?)(d+-d+-d+) 就能按照预想来输出了。

标签: c/c++

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