正则表达式: 从基础到进阶的语法指南

前言

在编程和文本处理领域，正则表达式是一种描述文本模式的强大工具。无论是验证用户输入、提取文本信息，还是替换特定字符串，正则表达式都能高效完成任务。掌握正则表达式的语法，能让开发者在处理文本数据时如虎添翼。本文我将从基础语法入手，逐步深入到进阶用法，结合丰富的代码示例，带你全面掌握正则表达式的核心语法。

一、基础概念

正则表达式（Regular Expression，简称 Regex 或 RE）是一种由字符和特殊符号组成的模式，用于匹配、查找和操作文本。它通过定义一系列规则，能够快速定位符合特定模式的字符串。在 Java、Python、JavaScript 等编程语言，以及文本编辑器（如 Sublime Text、VS Code）中，都广泛支持正则表达式。

二、基础元字符

2.1 字符匹配

普通字符：普通字符直接匹配自身。例如，正则表达式abc会匹配字符串中出现的abc子串。

import re
text = "abc123"
result = re.search("abc", text)
print(result.group())  # 输出：abc

转义字符：当需要匹配一些具有特殊含义的字符（如.、*、+等）时，需要使用反斜杠\进行转义。例如，正则表达式\.匹配字符.。

text = "example.com"
result = re.search("\.", text)
print(result.group())  # 输出：.

2.2 字符类

字符类用方括号[]表示，用于匹配括号内的任意一个字符。

单个字符：[abc]匹配a、b或c中的任意一个字符。

text = "banana"
result = re.findall("[abc]", text)
print(result)  # 输出：['a', 'a', 'a']

字符范围：[a-z]匹配任意小写字母，[0-9]匹配任意数字。

text = "abc123def"
result = re.findall("[0-9]", text)
print(result)  # 输出：['1', '2', '3']

取反字符类：[^abc]匹配除a、b、c之外的任意字符。

text = "abcdef"
result = re.findall("[^abc]", text)
print(result)  # 输出：['d', 'e', 'f']

2.3 预定义字符类

元字符	含义	示例
.	匹配除换行符\n之外的任意字符	a.c匹配abc、a0c等
\d	匹配任意数字，等价于[0-9]	\d+匹配连续的数字串
\D	匹配任意非数字字符，等价于[^0-9]	\D+匹配连续的非数字字符
\s	匹配空白字符（空格、制表符、换行符等），等价于[ \t\n\r\f\v]	\s+匹配连续的空白字符
\S	匹配非空白字符，等价于[^ \t\n\r\f\v]	\S+匹配连续的非空白字符
\w	匹配字母、数字或下划线，等价于[a-zA-Z0-9_]	\w+匹配连续的单词字符
\W	匹配非字母、数字或下划线的字符，等价于[^a-zA-Z0-9_]	\W+匹配连续的非单词字符

text = "Hello 123 World!"
result1 = re.findall("\d", text)
result2 = re.findall("\s", text)
print(result1)  # 输出：['1', '2', '3']
print(result2)  # 输出：[' ', ' ']

三、重复匹配

3.1 贪婪与非贪婪匹配

*：匹配前面的字符或字符类零次或多次（贪婪匹配，尽可能多地匹配）。例如，a*匹配零个或多个a。

text = "aaaaab"
result = re.search("a*b", text)
print(result.group())  # 输出：aaaaab

+：匹配前面的字符或字符类一次或多次。例如，a+至少匹配一个a。

text = "aaaaab"
result = re.search("a+b", text)
print(result.group())  # 输出：aaaaab

?：匹配前面的字符或字符类零次或一次。例如，a?b匹配b或ab。

text1 = "b"
text2 = "ab"
result1 = re.search("a?b", text1)
result2 = re.search("a?b", text2)
print(result1.group())  # 输出：b
print(result2.group())  # 输出：ab

非贪婪匹配：在重复匹配符后加上?，使其变为非贪婪模式，尽可能少地匹配。例如，<.*?>（贪婪）与<.*?>（非贪婪）在匹配 HTML 标签时的区别：

html = "<div>content1</div><div>content2</div>"
greedy_result = re.search("<.*>", html)
non_greedy_result = re.search("<.*?>", html)
print(greedy_result.group())  # 输出：<div>content1</div><div>content2</div>
print(non_greedy_result.group())  # 输出：<div>content1</div>

3.2 精确重复匹配

{n}：匹配前面的字符或字符类恰好n次。例如，a{3}匹配连续的三个a。

text = "aaab"
result = re.search("a{3}b", text)
print(result.group())  # 输出：aaab

{n,}：匹配前面的字符或字符类至少n次。例如，a{2,}匹配至少两个连续的a。

text = "aaaa"
result = re.search("a{2,}", text)
print(result.group())  # 输出：aaaa

{n,m}：匹配前面的字符或字符类至少n次，最多m次。例如，a{1,3}匹配一到三个连续的a。

text1 = "a"
text2 = "aa"
text3 = "aaa"
result1 = re.search("a{1,3}", text1)
result2 = re.search("a{1,3}", text2)
result3 = re.search("a{1,3}", text3)
print(result1.group())  # 输出：a
print(result2.group())  # 输出：aa
print(result3.group())  # 输出：aaa

四、边界匹配

4.1 行首与行尾匹配

^：匹配字符串的开头。例如，^abc匹配以abc开头的字符串。

text1 = "abcdef"
text2 = "defabc"
result1 = re.search("^abc", text1)
result2 = re.search("^abc", text2)
print(result1 is not None)  # 输出：True
print(result2 is not None)  # 输出：False

$：匹配字符串的结尾。例如，abc$匹配以abc结尾的字符串。

text1 = "defabc"
text2 = "abcdef"
result1 = re.search("abc$", text1)
result2 = re.search("abc$", text2)
print(result1 is not None)  # 输出：True
print(result2 is not None)  # 输出：False

4.2 单词边界匹配

\b：匹配单词边界（单词与非单词字符之间的位置）。例如，\bcat\b只匹配独立的单词cat，而不匹配category中的cat。

text1 = "cat is cute"
text2 = "category"
result1 = re.search("\bcat\b", text1)
result2 = re.search("\bcat\b", text2)
print(result1 is not None)  # 输出：True
print(result2 is not None)  # 输出：False

\B：匹配非单词边界。例如，\Bcat\B匹配category中的cat，但不匹配独立的cat。

text1 = "cat is cute"
text2 = "category"
result1 = re.search("\Bcat\B", text1)
result2 = re.search("\Bcat\B", text2)
print(result1 is not None)  # 输出：False
print(result2 is not None)  # 输出：True

五、分组与引用

5.1 分组

使用圆括号()进行分组，分组后的内容可以被后续引用或单独处理。例如，(abc)将abc作为一个分组。

text = "abcabc"
result = re.search("(abc)\\1", text)
print(result.group())  # 输出：abcabc

5.2 反向引用

反向引用使用\n（n为分组的编号，从 1 开始）来引用前面的分组。例如，(\d{3})-(\d{4})可以通过\1和\2分别引用两个分组的内容。

text = "123-4567"
result = re.search("(\d{3})-(\d{4})", text)
print(result.group(1))  # 输出：123
print(result.group(2))  # 输出：4567

5.3 命名分组

在 Python 3.6 + 中，可以使用(?P<name>pattern)进行命名分组，通过(?P=name)进行反向引用。

text = "123-4567"
result = re.search("(?P<area_code>\d{3})-(?P<phone_num>\d{4})", text)
print(result.group("area_code"))  # 输出：123
print(result.group("phone_num"))  # 输出：4567

六、逻辑运算符

6.1 或运算

使用|表示或运算，匹配|两边的任意一个模式。例如，(cat|dog)匹配cat或dog。

text1 = "I have a cat"
text2 = "I have a dog"
result1 = re.search("(cat|dog)", text1)
result2 = re.search("(cat|dog)", text2)
print(result1.group())  # 输出：cat
print(result2.group())  # 输出：dog

七、正则表达式在不同语言中的应用

7.1 Python 中的正则表达式

Python 通过re模块支持正则表达式，常用方法包括re.search()（查找第一个匹配项）、re.findall()（查找所有匹配项）、re.sub()（替换匹配项）等。

text = "hello 123 world 456"
new_text = re.sub("\d+", "xxx", text)
print(new_text)  # 输出：hello xxx world xxx

7.2 Java 中的正则表达式

Java 通过java.util.regex包支持正则表达式，使用Pattern和Matcher类进行操作。

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;public class RegexExample {public static void main(String[] args) {String text = "hello 123 world 456";Pattern pattern = Pattern.compile("\\d+");Matcher matcher = pattern.matcher(text);String newText = matcher.replaceAll("xxx");System.out.println(newText); // 输出：hello xxx world xxx}
}

7.3 JavaScript 中的正则表达式

JavaScript 通过RegExp对象和字符串的相关方法（如match()、replace()）支持正则表达式。

let text = "hello 123 world 456";
let newText = text.replace(/\d+/g, "xxx");
console.log(newText); // 输出：hello xxx world xxx

总结

正则表达式的语法丰富且灵活，从基础的字符匹配到复杂的分组、反向引用和逻辑运算，每个部分都有其独特的用途。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的语法规则。通过不断练习和实践，才能熟练掌握正则表达式，在文本处理任务中发挥其强大的功能。

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