
正则表达式(Regular Expression),计算机科学的一个概念,又叫做正规表示法或者常规表示法。
正则表达式描述了一种字符串匹配的模式,能够检查一个串中是不是含有某种子串、替换匹配的子串,将符合某个条件的子串从某个串中取出等。因此正则表达式经常在文本编辑器里,被用来检索,并替换掉那些符合某个模式的文本。
一、正则表达式实际应用场景
(1)验证:验证字符串是否符合指定特征,比如表单提交时,对用户名、密码进行验证。
(2)查找:能够快速从大量信息中检索出指定的内容,在一大批url中,找到指定url,比查找普通字符串更加灵活,更加方便
(3)替换:正则匹配查找指定格式的文本,之后进行特定替换,比起普通替换,更高效
二、正则表达式基本要素
(1)字符类
(2)数量限定符
(3)位置限定符
(4)特殊符号
注意:正则表达式基本是与语言无关的,我们可以结合语言/工具与正则表达式进行文本处理
三、正则表达式字符串
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 后向引用、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。刘, "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,请使用象 ‘[.\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 "Windows 2000" 中的 "Windows" ,但不能匹配 "Windows 3.1" 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Negative lookahead matches the search string at any point where a string not matching 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 "Windows 3.1" 中的 "Windows",但不能匹配 "Windows 2000" 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后向引用。如果 \n 之前至少 n 个获取的子表达式,则 n 为后向引用。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后向引用。如果 \nm 之前至少有is preceded by at least nm 个获取得子表达式,则 nm 为后向引用。如果 \nm 之前至少有 n 个获取,则 n 为一个后跟文字 m 的后向引用。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 (?)。 |
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12