常用正则表达式集合
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最近根据项目需求，收集了一些常用正则，需要用到的时候可以查询参考下 字符串不能为空且长度不能超过100: /^S{1,100}$/ 验证数字：^[0-9]*$ 验证n位的数字：^d{n}$ 验证至少n位数字：^d{n,}$ 验证m-n位的数字：^d{m,n}$ 验证零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 验证有两位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ 验证有1-3位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$ 验证非零的正整数：^+?[1-9][0-9]*$ 验证非零的负整数：^-[1-9][0-9]*$ 验证非负整数（正整数 + 0） ^d+$ 验证非正整数（负整数 + 0） ^((-d+)|(0+))$ 验证长度为3的字符：^.{3}$ 验证由26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z]+$ 验证由26个大写英文字母组成的字符串：^[A-Z]+$ 验证由26个小写英文字母组成的字符串：^[a-z]+$ 验证由数字和26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z0-9]+$ 验证由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串：^w+$ 验证用户密码:^[a-zA-Z]w{5,17}$ 正确格式为：以字母开头，长度在6-18之间，只能包含字符、数字和下划线。 验证是否含有 ^%&',;=?$" 等字符：[^%&',;=?$x22]+ 验证汉字：^[u4e00-u9fa5],{0,}$ 验证Email地址：^w+[-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+([-.]w+)*$ 验证InternetURL：^http://([w-]+.)+[w-]+(/[w-./?%&=]*)?$ ；^[a-zA-z]+://(w+(-w+)*)(.(w+(-w+)*))*(?S*)?$ 验证电话号码：^((d{3,4})|d{3,4}-)?d{7,8}$：--正确格式为：XXXX-XXXXXXX，XXXX-XXXXXXXX，XXX-XXXXXXX，XXX-XXXXXXXX，XXXXXXX，XXXXXXXX。 验证身份证号（15位或18位数字）：^d{15}|d{}18$ 验证一年的12个月：^(0?[1-9]|1[0-2])$ 正确格式为：“01”-“09”和“1”“12” 验证一个月的31天：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 正确格式为：01、09和1、31。 整数：^-?d+$ 非负浮点数（正浮点数 + 0）：^d+(.d+)?$ 正浮点数 ^(([0-9]+.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$ 非正浮点数（负浮点数 + 0） ^((-d+(.d+)?)|(0+(.0+)?))$ 负浮点数 ^(-(([0-9]+.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$ 浮点数 ^(-?d+)(.d+)?$ 0 0 0 用户名：/^[a-z0-9_-]{3,16}$/ 密码：/^[a-z0-9_-]{6,18}$/ 十六进制值：/^#?([a-f0-9]{6}|[a-f0-9]{3})$/ 电子邮箱：/^([a-z0-9_.-]+)@([da-z.-]+).([a-z.]{2,6})$/ URL：/^(https?://)?([da-z.-]+).([a-z.]{2,6})([/w .-]*)*/?$/ IP 地址：/^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?).){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$/ HTML 标签：/^<([a-z]+)([^<]+)*(?:>(.*)</1>|s+/>)$/ Unicode编码中的汉字范围：/^[u4e00-u9fa5],}$/ 匹配中文字符的正则表达式： [u4e00-u9fa5] //匹配中文还真是个头疼的事，有了这个表达式就好办了 匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^x00-xff] //可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1） 匹配空白行的正则表达式：ns*r //可以用来删除空白行 匹配HTML标记的正则表达式：<(S*?)[^>]*>.*?</1>|<.*? /> //网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能匹配部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力 匹配首尾空白字符的正则表达式：^s*|s*$ //可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等)，非常有用的表达式 匹配Email地址的正则表达式：w+([-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+([-.]w+)* //表单验证时很实用 匹配网址URL的正则表达式：[a-zA-z]+://[^s]* //网上流传的版本功能很有限，上面这个基本可以满足需求 匹配帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$ //表单验证时很实用 匹配国内电话号码：d{3}-d{8}|d{4}-d{7} //匹配形式如 0511-4405222 或 021-87888822 匹配腾讯QQ号：[1-9][0-9]{4,} //腾讯QQ号从10000开始 匹配中国大陆邮政编码：[1-9]d{5}(?!d) //中国大陆邮政编码为6位数字 匹配身份证：d{15}|d{18} //中国大陆的身份证为15位或18位 匹配ip地址：d+.d+.d+.d+ //提取ip地址时有用 匹配特定数字： ^[1-9]d*$ //匹配正整数 ^-[1-9]d*$ //匹配负整数 ^-?[1-9]d*$ //匹配整数 ^[1-9]d*|0$ //匹配非负整数（正整数 + 0） ^-[1-9]d*|0$ //匹配非正整数（负整数 + 0） ^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*$ //匹配正浮点数 ^-([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*)$ //匹配负浮点数 ^-?([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0)$ //匹配浮点数 ^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） ^(-([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*))|0?.0+|0$ //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0） //处理大量数据时有用，具体应用时注意修正 匹配特定字符串： ^[A-Za-z]+$ //匹配由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Z]+$ //匹配由26个英文字母的大写组成的字符串 ^[a-z]+$ //匹配由26个英文字母的小写组成的字符串 ^[A-Za-z0-9]+$ //匹配由数字和26个英文字母组成的字符串 ^w+$ //匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 正则表达式有多种不同的风格。下表是在PCRE中元字符及其在正则表达式上下文中的行为的一个完整列表：
如何写出高效率的正则表达式如果纯粹是为了挑战自己的正则水平，用来实现一些特效（例如使用正则表达式计算质数、解线性方程），效率不是问题；如果所写的正则表达式只是为了满足一两次、几十次的运行，优化与否区别也不太大。但是，如果所写的正则表达式会百万次、千万次地运行，效率就是很大的问题了。我这里总结了几条提升正则表达式运行效率的经验（工作中学到的，看书学来的，自己的体会），贴在这里。如果您有其它的经验而这里没有提及，欢迎赐教。 为行文方便，先定义两个概念。 误匹配：指正则表达式所匹配的内容范围超出了所需要范围，有些文本明明不符合要求，但是被所写的正则式“击中了”。例如，如果使用d{11}来匹配11位的手机号，d{11}不单能匹配正确的手机号，它还会匹配98765432100这样的明显不是手机号的字符串。我们把这样的匹配称之为误匹配。 漏匹配：指正则表达式所匹配的内容所规定的范围太狭窄，有些文本确实是所需要的，但是所写的正则没有将这种情况囊括在内。例如，使用d{18}来匹配18位的身份证号码，就会漏掉结尾是字母X的情况。 写出一条正则表达式，既可能只出现误匹配（条件写得极宽松，其范围大于目标文本），也可能只出现漏匹配（只描述了目标文本中多种情况种的一种），还可能既有误匹配又有漏匹配。例如，使用w+.com来匹配.com结尾的域名，既会误匹配abc_.com这样的字串（合法的域名中不含下划线，w包含了下划线这种情况），又会漏掉ab-c.com这样的域名（合法域名中可以含中划线，但是w不匹配中划线）。 精准的正则表达式意味着既无误匹配且无漏匹配。当然，现实中存在这样的情况：只能看到有限数量的文本，根据这些文本写规则，但是这些规则将会用到海量的文本中。这种情况下，尽可能地（如果不是完全地）消除误匹配以及漏匹配，并提升运行效率，就是我们的目标。本文所提出的经验，主要是针对这种情况。 掌握语法细节。正则表达式在各种语言中，其语法大致相同，细节各有千秋。明确所使用语言的正则的语法的细节，是写出正确、高效正则表达式的基础。例如，perl中与w等效的匹配范围是[a-zA-Z0-9_]；perl正则式不支持肯定逆序环视中使用可变的重复（variable repetition inside lookbehind，例如(?<=.*)abc），但是.Net语法是支持这一特性的；又如，JavaScript连逆序环视（Lookbehind,如(?<=ab)c）都不支持，而perl和python是支持的。《精通正则表达式》第3章《正则表达式的特性和流派概览》明确地列出了各大派系正则的异同，这篇文章也简要地列出了几种常用语言、工具中正则的比较。对于具体使用者而言，至少应该详细了解正在使用的那种工作语言里正则的语法细节。 先粗后精，先加后减。使用正则表达式语法对于目标文本进行描述和界定，可以像画素描一样，先大致勾勒出框架，再逐步在局步实现细节。仍举刚才的手机号的例子，先界定d{11}，总不会错；再细化为1[358]d{9}，就向前迈了一大步（至于第二位是不是3、5、8，这里无意深究，只举这样一个例子，说明逐步细化的过程）。这样做的目的是先消除漏匹配（刚开始先尽可能多地匹配，做加法），然后再一点一点地消除误匹配（做减法）。这样有先有后，在考虑时才不易出错，从而向“不误不漏”这个目标迈进。 留有余地。所能看到的文本sample是有限的，而待匹配检验的文本是海量的，暂时不可见的。对于这样的情况，在写正则表达式时要跳出所能见到的文本的圈子，开拓思路，作出“战略性前瞻”。例如，经常收到这样的垃圾短信：“发*票”、“发#漂”。如果要写规则屏蔽这样烦人的垃圾短信，不但要能写出可以匹配当前文本的正则表达式发[*#](?:票|漂)，还要能够想到发.(?:票|漂|飘)之类可能出现的“变种”。这在具体的领域或许会有针对性的规则，不多言。这样做的目的是消除漏匹配，延长正则表达式的生命周期。 明确。具体说来，就是谨慎用点号这样的元字符，尽可能不用星号和加号这样的任意量词。只要能确定范围的，例如w，就不要用点号；只要能够预测重复次数的，就不要用任意量词。例如，写析取twitter消息的脚本，假设一条消息的xml正文部分结构是<span class=”msg”>…</span>且正文中无尖括号，那么<span class=”msg”>[^<]{1,480}</span>这种写法的思路要好于<span class=”msg”>.*</span>，原因有二：一是使用[^<]，它保证了文本的范围不会超出下一个小于号所在的位置；二是明确长度范围，{1,480}，其依据是一条twitter消息大致能的字符长度范围。当然，480这个长度是否正确还可推敲，但是这种思路是值得借鉴的。说得狠一点，“滥用点号、星号和加号是不环保、不负责任的做法”。 不要让稻草压死骆驼。每使用一个普通括号()而不是非捕获型括号(?:…)，就会保留一部分内存等着你再次访问。这样的正则表达式、无限次地运行次数，无异于一根根稻草的堆加，终于能将骆驼压死。养成合理使用(?:…)括号的习惯。 宁简勿繁。将一条复杂的正则表达式拆分为两条或多条简单的正则表达式，编程难度会降低，运行效率会提升。例如用来消除行首和行尾空白字符的正则表达式s/^s+|s+$//g;，其运行效率理论上要低于s/^s+//g; s/s+$//g;。这个例子出自《精通正则表达式》第五章，书中对它的评论是“它几乎总是最快的，而且显然最容易理解”。既快又容易理解，何乐而不为？工作中我们还有其它的理由要将C==(A|B)这样的正则表达式拆为A和B两条表达式分别执行。例如，虽然A和B这两种情况只要有一种能够击中所需要的文本模式就会成功匹配，但是如果只要有一条子表达式（例如A）会产生误匹配，那么不论其它的子表达式（例如B）效率如何之高，范围如何精准，C的总体精准度也会因A而受到影响。 巧妙定位。有时候，我们需要匹配的the，是作为单词的the（两边有空格），而不是作为单词一部分的t-h-e的有序排列（例如together中的the）。在适当的时候用上^，$，b等等定位锚点，能有效提升找到成功匹配、淘汰不成功匹配的效率。 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |