• 正則表達式学习參考


    近期做登录password推断,学习正則表達式,原博主写的很具体就转载一下。方便大家学习。

    在这里感觉原博主的分享微笑  他的链接:http://blog.csdn.net/lxcnn/article/details/4268033

    正則表達式学习參考

    1       概述

    正則表達式(Regular Expression)是一种匹配模式。描写叙述的是一串文本的特征。

    正如自然语言中“高大”、“牢固”等词语抽象出来描写叙述事物特征一样,正則表達式就是字符的高度抽象,用来描写叙述字符串的特征。

    正則表達式(下面简称正则。Regex)通常不独立存在。各种编程语言和工具作为宿主语言提供对正则的支持,并依据自身语言的特点。进行一定的剪裁或扩展。

    正则入门非常easy,有限的语法规则非常easy掌握,可是眼下正则的普及率并不高。主要是由于正则的流派众多,各种宿主语言提供的文档都过多的关注于自身的一些细节,而这些细节一般是刚開始学习的人并不须要关注的。

    当然。假设想要深入的了解正則表達式,这些细节又是必须被关注的,这是后话,让我们先从正则的基础開始,进入正則表達式的世界。

    2       正則表達式基础

    2.1     基本概念

    2.1.1  字符串组成

     

    a5

    对于字符串“a5”。是由两个字符“a”、“5”以及三个位置组成的,这一点对于正則表達式的匹配原理理解非常重要。

    2.1.2  占有字符和零宽度

    正則表達式匹配过程中,假设子表达式匹配到的是字符内容,而非位置。并被保存到终于的匹配结果中,那么就觉得这个子表达式是占有字符的;假设子表达式匹配的不过位置,或者匹配的内容并不保存到终于的匹配结果中。那么就觉得这个子表达式是零宽度的。

    占有字符还是零宽度。是针对匹配的内容是否保存到终于的匹配结果中而言的。

    占有字符是相互排斥的,零宽度是非相互排斥的。

    也就是一个字符,同一时间仅仅能由一个子表达式匹配,而一个位置。却能够同一时候由多个零宽度的子表达式匹配。

    2.1.3  正則表達式构成

    正則表達式由两种字符构成。

    一种是在正則表達式中详细特殊意义的“元字符”。还有一种是普通的“文本字符”。

    元字符能够是一个字符。如“^”,也能够是一个字符序列。如“w”。

    2.2     元字符(Meta Character)

    2.2.1  […] 字符组(Character Classes)

    字符组能够匹配[ ]中包括的随意一个字符。尽管能够是随意一个,但仅仅能是一个。

    字符组支持由连字符“-”来表示一个范围。当“-”前后构成范围时,要求前面字符的码位小于后面字符的码位。

    [^…] 排除型字符组。排除型字符组表示随意一个未列出的字符,相同仅仅能是一个。

    排除型字符组相同支持由连字符“-”来表示一个范围。

    表达式

    说明

    [abc]

    表示“a”或“b”或“c

    [0-9]

    表示0~9中随意一个数字,等价于[0123456789]

    [u4e00-u9fa5]

    表示随意一个汉字

    [^a1<]

    表示除“a”、“1”、“<”外的其他随意一个字符

    [^a-z]

    表示除小写字母外的随意一个字符

    举例:

    [0-9][0-9]”在匹配“Windows 2003”时,匹配成功,匹配的结果为“20”。

    [^inW]”在匹配“Windows 2003”时,匹配成功。匹配的结果为“d”。

    2.2.2  常见字符范围缩写

    对于一些经常使用的字符范围,如数字等,因为很经常使用,即使使用[0-9]这种字符组仍显得麻烦。所以定义了一些元字符,来表示常见的字符范围。

    表达式

    说明

    d

    随意一个数字,相当于[0-9],即0~9 中的随意一个

    w

    随意一个字母或数字或下划线。相当于[a-zA-Z0-9_]

    s

    随意空白字符,相当于[ f v]

    D

    随意一个非数字字符,d取反,相当于[^0-9]

    W

    w取反,相当于[^a-zA-Z0-9_]

    S

    随意非空白字符,s取反,相当于[^ f v]

    举例:

    wsd”在匹配“Windows 2003”时,匹配成功,匹配的结果为“s 2”。

    2.2.3  . 小数点

    小数点能够匹配除“ ”以外的随意一个字符。假设要匹配包含“ ”在内的全部字符,一般用[sS]。或者是用“.”加(?

    s)匹配模式来实现。

    表达式

    说明

    .

    匹配除了换行符   以外的随意一个字符

    2.2.4  其他元字符

    表达式

    说明

    ^

    匹配字符串開始的位置,不匹配不论什么字符

    $

    匹配字符串结束的位置。不匹配不论什么字符

    

    匹配单词边界,不匹配不论什么字符

    举例:

    ^a”在匹配“cba”时,匹配失败,由于表达式要求開始位置后面是字符“a”,而“cba”显然是不满足的。

    d$”在匹配“123”时,匹配成功,匹配结果为“3”。这个表达式要求匹配结尾处的数字,假设结尾处不是数字,如“123abc”,则是匹配失败的。

    2.2.5  转义字符

    一些不可见字符,或是在正则中具有特殊意义的元字符。如想匹配字符本身。须要用“”对其进行转义。

     

    表达式

    说明

    回车和换行

    \

    匹配“”本身

    ^$.

    分别匹配“^”、“$”和“.

    下面字符在匹配其本身时。通常须要进行转义。在实际应用中,依据详细情况,须要转义的字符可能不止例如以下所列字符

     .  $  ^  {  [  (  |  )  *  +  ?  

    2.2.6  量词(Quantifier)

    量词表示一个子表达式能够匹配的次数。

    量词能够用来修饰一个字符、字符组。或是用()括起来的子表达式。一些经常使用的量词被定义成独立的元字符。

    表达式

    说明

    举例

    {m}

    表达式匹配m

    d{3}”相当于“ddd 

    (abc){2}”相当于“abcabc

    {m,n}

    表达式匹配最少m次。最多n

    d{2,3}”能够匹配“12”或“321”等23位的数字

    {m,}

    表达式至少匹配m

    [a-z]{8,}”表示至少8位以上的字母

    ?

    表达式匹配0次或1次,相当于{0,1}

    ab?”能够匹配“a”或“ab

    *

    表达式匹配0次或随意多次,相当于{0,}

    <[^>]*>”中“[^>]*”表示0个或随意多个不是“>”的字符

    +

    表达式匹配1次或意多次,至少1次。相当于{1,}

    ds+d”表示两个数字中间,至少有一个以上的空白字符

    注意:在不是动态生成的正則表達式中,不要出现“{1}”这种量词,如“w{1}”在结果上等价于“w”,可是会减少匹配效率和可读性,属于画蛇添足的做法。

    2.2.7  分支结构(Alternation)

    当一个字符串的某一子串具有多种可能时,採用分支结构来匹配,“|”表示多个子表达式之间“或”的关系,“|”是以()限定范围的。假设在“|”的左右两側没有()来限定范围,那么它的作用范围即为“|”左右两側总体。

    表达式

    说明

    |

    多个子表达式之间取“或”的关系

    举例:

    ^aa|b$”在匹配“cccb”时。是能够匹配成功的,匹配的结果是“b”,由于这个表达式表示匹配“^aa”或“b$”,而“b$”在匹配“cccb ”时是能够匹配成功的。

    ^(aa|b)$”在区配“cccb”时。是匹配失败的,由于这个表达式表示在“開始”和“结束”位置之间仅仅能是“aa”或“b”,而“cccb”显然是不满足的。

    3       正則表達式进阶

    3.1     捕获组(Capture Group)

    捕获组就是把正則表達式中子表达式匹配的内容,保存到内存中以数字编号或手动命名的组里,以供后面引用。

    表达式

    说明

    (Expression)

    普通捕获组,将子表达式Expression匹配的内容保存到以数字编号的组里

    (?<name> Expression)

    命名捕获组,将子表达式Expression匹配的内容保存到以name命名的组里

    普通捕获组(在不产生歧义的情况下,简称捕获组)是以数字进行编号的,编号规则是以“(”从左到右出现的顺序,从1開始进行编号。通常情况下。编号为0的组表示整个表达式匹配的内容。

    命名捕获组能够通过捕获组名,而不是序号对捕获内容进行引用,提供了更便捷的引用方式。不用关注捕获组的序号,也不用操心表达式部分变更会导致引用错误的捕获组。

    3.2     非捕获组

    一些表达式中。不得不使用( ),但又不须要保存( )中子表达式匹配的内容,这时能够用非捕获组来抵消使用( )带来的副作用。

    表达式

    说明

    (?:Expression)

    进行子表达式Expression的匹配,并将匹配内容保存到终于的整个表达式的区配结果中,但Expression匹配的内容不单独保存到一个组内

    3.3     反向引用

    捕获组匹配的内容,能够在正則表達式的外部程序中进行引用。也能够在表达式中进行引用,表达式中引用的方式就是反向引用。

    反向引用通经常使用来查找反复的子串,或是限定某一子串成对出现。

    表达式

    说明

    12

    对序号为12的捕获组的反向引用

    k<name>

    对命名为name的捕获组的反向引用

    举例:

    (a|b)1”在匹配“abaa”时,匹配成功,匹配到的结果是“aa”。

    “(a|b)”在尝试匹配时,尽管既能够匹配“a”,也能够匹配“b”。可是在进行反向引用时。相应()中匹配的内容已经是固定的了。

    3.4     环视(Look Around)

    环视仅仅进行子表达式的匹配,匹配内容不计入终于的匹配结果,是零宽度的。

    环视依照方向划分有顺序和逆序两种。依照是否匹配有肯定和否定两种。组合起来就有四种环视。环视相当于对所在位置加了一个附加条件。

     

    表达式

    说明

    (?

    <=Expression)

    逆序肯定环视。表示所在位置左側可以匹配Expression

    (?<!Expression)

    逆序否定环视。表示所在位置左側不能匹配Expression

    (?=Expression)

    顺序肯定环视,表示所在位置右側可以匹配Expression

    (?!Expression)

    顺序否定环视,表示所在位置右側不能匹配Expression

    举例:

    (?<=Windows )d+”在匹配“Windows 2003”时,匹配成功,匹配结果为“2003”。

    我们知道“d+”表示匹配一个以上的数字,而“(?<=Windows )”相当于一个附加条件。表示所在位置左側必须为“Windows ”,它所匹配的内容并不计入匹配结果。相同的正则在匹配“Office 2003”时,匹配失败,由于这里随意一串数字子串的左側都不是“Windows ”。

    (?!1)d+”在匹配“123”时。匹配成功,匹配的结果为“23”。“d+”匹配一个以上数字,可是附加条件“(?!1)”要求所在位置右側不能是“1”,所以匹配成功的位置是“2”前面的位置。

    3.5     忽略优先和匹配优先

    或者叫做正則表達式匹配的贪婪与非贪婪模式。

    标准量词修饰的子表达式,在可匹配可不匹配的情况下,总会先尝试进行匹配,称这样的方式为匹配优先,或者贪婪模式。此前介绍的一些量词,“{m}”、“{m,n}”、“{m,}”、“?”、“*”和“+”都是匹配优先的。

    一些NFA正则引擎支持忽略优先量词,也就是在标准量词后加一个“?”。此时。在可匹配可不匹配的情况下,总会先忽略匹配,仅仅有在由忽略优先量词修饰的子表达式。必须进行匹配才干使整个表达式匹配成功时,才会进行匹配。称这样的方式为忽略优先,或者非贪婪模式。忽略优先量词包含“{m}?”、“{m,n}?

    ”、“{m,}?

    ”、“??”、“*?”和“+?”。

    举例:

    源字符串:<div>aaa</div><div>bbb</div>

    正則表達式1:<div>.*</div>      匹配结果:<div>aaa</div><div>bbb</div>

    正則表達式2:<div>.*?</div>     匹配结果:<div>aaa</div>



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