常用正则表达式大全！（例如：匹配中文、匹配html）

正则表达式 ^[1] 的“鼻祖”或许可一直追溯到科学家对人类神经系统工作原理的早期研究。美国新泽西州的Warren McCulloch和出生在美国底特律的Walter Pitts这两位神经生理方面的科学家，研究出了一种用数学方式来描述神经网络的新方法，他们创新地将神经系统中的神经元描述成了小而简单的自动控制元，从而作出了一项伟大的工作革新。

在1956 年,出生在被马克·吐温（Mark Twain）称为“美国最美丽的城市”之一的哈特福德市的一位名叫Stephen Kleene的数学科学家，他在Warren McCulloch和Walter Pitts早期工作的基础之上，发表了一篇题目是《神经网事件的表示法》的论文，利用称之为正则集合的数学符号来描述此模型，引入了正则表达式的概念。正则表达式被作为用来描述其称之为“正则集的代数”的一种表达式，因而采用了“正则表达式”这个术语。

之后一段时间，人们发现可以将这一工作成果应用于其他方面。Ken Thompson就把这一成果应用于计算 搜索算法的一些早期研究，Ken Thompson是 Unix的主要发明人，也就是大名鼎鼎的Unix之父。Unix之父将此 符号系统引入编辑器QED，然后是Unix上的编辑器ed，并最终引入grep。Jeffrey Friedl 在其著作“Mastering Regular Expressions (2nd edition)/中文版译作：精通正则表达式，已出到第三版”中对此作了进一步阐述讲解，如果你希望更多了解正则表达式理论和历史，推荐你看看这本书。

自此以后，正则表达式被广泛地应用到各种UNIX或类似于UNIX的工具中，如大家熟知的 Perl。Perl的正则表达式源自于Henry Spencer编写的regex，之后已演化成了pcre（Perl兼容正则表达式Perl Compatible Regular Expressions），pcre是一个由Philip Hazel开发的、为很多现代工具所使用的库。正则表达式的第一个实用应用程序即为Unix中的 qed 编辑器。

然后，正则表达式在各种 计算机语言或各种应用领域得到了广大的应用和发展，演变成为计算机技术森林中的一只形神美丽且声音动听的百灵鸟。

以上是关于正则表达式的起源和发展的历史描述，到正则表达式在基于 文本的 编辑器和搜索工具中依然占据这一个非常重要的地位。

在最近的六十年中，正则表达式逐渐从模糊而深奥的数学概念，发展成为在计算机各类工具和软件包应用中的主要功能。不仅仅众多UNIX工具支持正则表达式，近二十年来，在WINDOW的阵营下，正则表达式的思想和应用在大部分 Windows 开发者工具包中得到支持和嵌入应用！从正则式在Microsoft Visual Basic 6 或 Microsoft VBScript到.NET Framework中的探索和发展，WINDOWS系列产品对正则表达式的支持发展到无与伦比的高度，几乎所有 Microsoft 开发者和所有.NET语言都可以使用正则表达式。如果你是一位接触 计算机语言的工作者，那么你会在主流操作系统（*nix[Linux,Unix等]、Windows、HP、BeOS等）、主流的开发语言（ PHP、 C#、 Java、 C++、 VB、 Javascript、 Ruby以及 python等）、数以亿万计的各种 应用软件中，都可以看到正则表达式优美的舞姿。

正则表达式是对 字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下的目的：

1. 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（称作“匹配”）；

2. 可以通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定部分。

正则表达式的特点是：

1. 灵活性、逻辑性和功能性非常的强；

2. 可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制。

3. 对于刚接触的人来说，比较晦涩难懂。

由于正则表达式主要 应用对象是文本，因此它在各种 文本编辑器场合都有应用，小到著名编辑器EditPlus，大到Microsoft Word、Visual Studio等大型编辑器，都可以使用正则表达式来处理文本内容。

正则引擎主要可以分为两大类：一种是DFA，一种是NFA。这两种引擎都有了很久的历史(至今二十多年)，当中也由这两种引擎产生了很多变体！于是POSIX的出台产生规范了不必要变体的继续产生。这样一来，主流的正则引擎又分为3类：一、DFA，二、传统型NFA，三、POSIX NFA。

DFA 引擎在线性时状态下执行，因为它们不要求回溯（并因此它们永远不测试相同的字符两次）。DFA 引擎还可以确保匹配最长的可能的字符串。但是，因为 DFA 引擎只包含有限的状态，所以它不能匹配具有反向引用的模式；并且因为它不构造显示扩展，所以它不可以捕获子表达式。

传统的 NFA 引擎运行所谓的“贪婪的”匹配回溯算法，以指定顺序测试正则表达式的所有可能的扩展并接受第一个匹配项。因为传统的 NFA 构造正则表达式的特定扩展以获得成功的匹配，所以它可以捕获子表达式匹配和匹配的反向引用。但是，因为传统的 NFA 回溯，所以它可以访问完全相同的状态多次（如果通过不同的路径到达该状态）。因此，在最坏情况下，它的执行速度可能非常慢。因为传统的 NFA 接受它找到的第一个匹配，所以它还可能会导致其他（可能更长）匹配未被发现。

POSIX NFA 引擎与传统的 NFA 引擎类似，不同的一点在于：在它们可以确保已找到了可能的最长的匹配之前，它们将继续回溯。因此，POSIX NFA 引擎的速度慢于传统的 NFA 引擎；并且在使用 POSIX NFA 时，您恐怕不会愿意在更改回溯搜索的顺序的情况下来支持较短的匹配搜索，而非较长的匹配搜索。

使用DFA引擎的程序主要有：awk,egrep,flex,lex,MySQL,Procmail等；

使用传统型NFA引擎的程序主要有：GNU Emacs,Java,ergp,less,more,.NET语言,PCRE library,Perl,PHP,Python,Ruby,sed,vi；

使用POSIX NFA引擎的程序主要有：mawk,Mortice Kern Systems’ utilities,GNU Emacs(使用时可以明确指定)；

也有使用DFA/NFA混合的引擎：GNU awk,GNU grep/egrep,Tcl。

举例简单说明NFA与DFA工作的区别：

比如有字符串this is yansen’s blog，正则表达式为 /ya(msen|nsen|nsem)/ (不要在乎表达式怎么样，这里只是为了说明引擎间的工作区别)。 NFA工作方式如下，先在字符串中查找 y 然后匹配其后是否为 a ，如果是 a 则继续，查找其后是否为 m 如果不是则匹配其后是否为 n (此时淘汰msen选择支)。然后继续看其后是否依次为 s,e，接着测试是否为 n ，是 n 则匹配成功，不是则测试是否为 m 。为什么是 m ？因为 NFA 工作方式是以正则表达式为标准，反复测试字符串，这样同样一个字符串有可能被反复测试了很多次！

而DFA则不是如此，DFA会从 this 中 t 开始依次查找 y，定位到 y ，已知其后为 a ，则查看表达式是否有 a ，此处正好有 a 。然后字符串 a 后为 n ，DFA依次测试表达式，此时 msen 不符合要求淘汰。nsen 和 nsem 符合要求，然后DFA依次检查字符串，检测到sen 中的 n 时只有nsen 分支符合，则匹配成功！

由此可以看出来，两种引擎的工作方式完全不同，一个(NFA)以表达式为主导，一个(DFA)以文本为主导！一般而论，DFA引擎则搜索更快一些！但是NFA以表达式为主导，反而更容易操纵，因此一般程序员更偏爱NFA引擎！ 两种引擎各有所长，而真正的引用则取决与你的需要以及所使用的语言！

用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言)，因此它们也被称为零宽断言。最好还是拿例子来说明吧：

(?=exp)也叫零宽度正预测先行断言 ^[2] ，它断言自身出现的位置的后面能匹配表达式exp。比如bw+(?=ingb)，匹配以ing结尾的单词的前面部分(除了ing以外的部分)，如查找I'm singing while you're dancing.时，它会匹配sing和danc。

(?<=exp)也叫零宽度正回顾后发断言 ^[2] ，它断言自身出现的位置的前面能匹配表达式exp。比如(?<=bre)w+b会匹配以re开头的单词的后半部分(除了re以外的部分)，例如在查找reading a book时，它匹配ading。

假如你想要给一个很长的数字中每三位间加一个逗号(当然是从右边加起了)，你可以这样查找需要在前面和里面添加逗号的部分：((?<=d)d{3})+b，用它对xxxxxxxxxx进行查找时结果是xxxxxxxxxx

下面这个例子同时使用了这两种断言：(?<=s)d+(?=s)匹配以空白符间隔的数字(再次强调，不包括这些空白符)

断言用来声明一个应该为真的事实。正则表达式中只有当断言为真时才会继续进行匹配。

如果我们只是想要 确保某个字符没有出现，但并不想去匹配它时怎么办？例如，如果我们想查找这样的单词--它里面出现了字母q，但是q后面跟的不是字母u,我们可以尝试这样：

bw*q[^u]w*b匹配包含 后面不是字母u的字母q的单词。但是如果多做测试(或者你思维足够敏锐，直接就观察出来了)，你会发现，如果q出单词的结尾的话，像 Iraq,Benq，这个表达式就会出错。这是因为[^u]总要匹配一个字符，所以如果q是单词的最后一个字符的话，后面的[^u]将会匹配q后面的单词分隔符(可能是空格，或者是句号或其它的什么)，后面的w*b将会匹配下一个单词，于是bw*q[^u]w*b就能匹配整个Iraq fighting。负向零宽断言能解决这样的问题，因为它只匹配一个位置，并不 消费任何字符。，我们可以这样来解决这个问题：bw*q(?!u)w*b。

零宽度负预测先行断言(?!exp)，断言此位置的后面不能匹配表达式exp。例如：d{3}(?!d)匹配三位数字，而且这三位数字的后面不能是数字；b((?!abc)w)+b匹配不包含连续字符串abc的单词。

同理，我们可以用(?<!exp),零宽度负回顾后发断言来断言此位置的前面不能匹配表达式exp：(?<![a-z])d{7}匹配前面不是小写字母的七位数字。

请详细分析表达式(?<=<(w+)>).*(?=</1>)，这个表达式最能表现零宽断言的真正用途。

一个更复杂的例子：(?<=<(w+)>).*(?=</1>)匹配不包含属性的简单HTML标签内里的内容。(?<=<(w+)>)指定了这样的前缀：被尖括号括起来的单词(比如可能是<b&gt;)，然后是.*(任意的字符串),最后是一个后缀(?=</1>)。注意后缀里的/，它用到了前面提过的字符转义；1则是一个反向引用，引用的正是捕获的第一组，前面的(w+)匹配的内容，这样如果前缀实际上是<b>的话，后缀就是</b>了。整个表达式匹配的是<b>和</b>之间的内容(再次提醒，不包括前缀和后缀本身)。

（摘自《 正则表达式之道》）

正则表达式 ^[3] 由一些普通 字符和一些 元字符（metacharacters）组成。普通 字符包括大小写的字母和数字，而 元字符则具有特殊的含义，我们下面会给予解释。

在最简单的情况下，一个正则表达式看上去就是一个普通的查找串。例如，正则表达式"testing"中没有包含任何 元字符，它可以匹配"testing"和"123testing"等字符串，但是不能匹配"Testing"。

^[4] 　要想真正的用好正则表达式，正确的理解 元字符是最重要的事情。下表列出了所有的 元字符和对它们的一个简短的描述。