
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
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02