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。通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。其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。
针对文件内容的文本过滤工具里,大都用到正则表达式,如vi,grep,awk,sed等。
注:使用grep过滤时,可以加上--color选项,使匹配到的字符变色,便于观察效果。
贪婪模式与懒惰模式
正则表达式默认的情况下,会在满足匹配条件下尽可能的匹配更多内容。如 a.*b,用他来匹配 aabab ,它会匹配整个 aabab ,而不会只匹配到 aab 为止,这就是贪婪匹配。
与贪婪匹配对应的是,在满足匹配条件的情况下尽可能的匹配更少的内容,这就是懒惰匹配。
例如:一个字符串“abcdakdjd”
regex1="a.*?d"; 懒惰匹配
regex2="a.*d"; 贪婪匹配
以上两种,一个是尽量匹配最短字符串,一个是要匹配最长字符串。
默认是贪婪模式;在量词后面直接加上一个问号?就是非贪婪模式。
量词:{m,n}:m到n个
*:任意多个
+:一个到多个
?:0或一个
懒惰限定符 | 说明 |
---|---|
*? | 重复任意次,但尽可能少重复 |
+? | 重复 1 次或更多次,但尽可能少重复 |
?? | 重复 0 次或 1 次,但尽可能少重复 |
通配符--容易与正则混淆的
由shell解析的,一般用于文件名匹配,比如find,ls,cp,mv等命令中使用。
* 代表0个或多个任意字符
例如:
# ls a*c
abc agburc awc
? 代表一定有一个任意字符
例如 :
# ls a?c.t?t
ls: cannot access a?c.t?t: No such file or directory
# ls a?c.t??t
abc.test
[]范围以内的单个字符
例如:
# echo "abc123" | grep -o [a3]
a
3
# echo "abc123" | grep -o [2-5]
2
3
[!list]或[^list] 表示一个字符,且不是1、2、3。匹配 [ ]范围以外的
例如:
# echo -e "abc\n123" | grep [^1-9] //echo会输出abc和123两行
abc
{string1,string2,...} 匹配 sring1 或 string2 (或更多)其一字符串
例如:
# echo "a{abc,xyz,123}b"
a{abc,123}b
正则表达式
不可打印字符
字符 描述
\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。
\f 配一个换页符。等价于 \x0c 和 \cL。
\n 配一个换行符。等价于 \x0a 和 \cJ。
\r 配一个回车符。等价于 \x0d 和 \cM。
\s 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 配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。
\t 配一个制表符。等价于 \x09 和 \cI。
\v 配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK。
特殊字符类 -- 感觉不常用,就不一一列举了。
用于匹配特定类型的字符。
[[:blank:]] 空格(space)与定位(tab)字符
例如:
# echo -e "abc\n123 456" | grep "[[:space:]]"
123 456
[[:cntrl:]] ASCII控制字符
[[:graph:]] 非空格(nonspace)字符
[[:space:]] 所有空白字符
[[:print:]] 任意可打印字符
[[:xdigit:]] 十六进制数字
[[:punct:]] 所有标点符号
[[:lower:]] 小写字母
[[:upper:]] 大写字母
[[:alpha:]] 大小写字母
[[:digit:]] 数字
[[:alnum:]] 数字和大小写字母
. 表示单个字符
例如:
# echo "abc123" | grep -o "a."
ab
*重复其前面的一个字符0次或多次
例如:
# echo -e "aaabc\n123" | grep "a*c"
aaabc
\? 重复其前的字符0次或一次
例如:
# echo -e "abc\n12333" | grep "ab\?c"
abc
\{n,m\} 匹配其前的字符至少n次,至多m次。若无上限m可以省略
\{n,\}重复至少n次,前一个重复的字符。如果用egrep可以取掉斜线。
\{n\}重复n次,前一个重复的字符。如果用egrep可以取掉斜线。
\{,m}\重复最多m次-最好不要用。
例如:
# echo -e "aa\naaabc\n123" | grep "a\{3,\}"
aaabc
.* 匹配任意长度、任意字符
例如:
# echo -e "abbgrebc\n12333" | grep "ab.*c"
abbgrebc
锚定:
^ 行首
例如:
# echo -e "123_abc\nabc_123" | grep "^a"
abc_123
$ 行尾
例如:
# echo -e "123_abc\nabc_123" | grep "3$"
abc_123
^$表示空行,不是空格
\<,\b 词首
例如:
# echo -e "123_abc\nabc_123" | grep "\<abc"
abc_123
\>,\b 词尾
例如:
# echo -e "123_abc\nabc_123" | grep "abc\>"
123_abc
个别特殊字符:
\( \)标记一个子表达式的开始和结束位置。子表达式可以获取供以后使用。
\ 转义符号, \.就只代表点.本身,让有着特殊身份意义的字符,脱掉马甲.
扩展正则表达式
次数匹配:
* 其前面的字符N次
例如:
# echo -e "abbrc\n12333" | egrep "ab*c" --这个匹配结果为空
# echo -e "abbbc\n12333" | egrep "ab*c"
abbbc
?匹配其前面的字符0次或1次
例如:
# echo -e "abbc\n12333" | egrep "ab?c" --这个匹配结果为空
# echo -e "abc\n12333" | egrep "ab?c"
abc
+ 匹配其前面的字符至少一次
例如:
# echo -e "aaabc\n123" | egrep -o "a+"
aaa
至少一个空白字符开头‘^[[:space:]]+’
| 指明两项之间的一个选择。要匹配 |,请使用 \|。
例如:
# echo -e "aa\nbb\ncc\n123" | egrep "a|c"
aa
cc
{m,n}匹配其前的字符至少m次,至多n次。通上
() 将正则表达式的一部分括起来组成一个单元
例如:’(C|c)at’ cat或Cat
‘(……){3}’ 重复()中的三次;若无()则重复前一个的
ifconfig eth0 | sed -nr '2s@^.*ddr:(.*) Bca.*$@\1@gp' 把括号内的视为一个整体
注: grep -E或egrep、sed -r为使用扩展正则表达式。
组合用法:
^[a-zA-Z_]$ 所有的字母和下划线(一个字符)
^[a-zA-Z]{3}$ 所有的3个字母的单词
# grep -E "\<hi.+Jerry\>"test # 查找文件test中出现以hi开头的单词,并且若干字符后出现以Jerry结尾的单词的行
wo bb5e hiwndgrngjfkjk Jerry
通配符和正则表达式比较
(1)通配符和正则表达式看起来有点像,不能混淆。可以简单的理解为通配符只有*,?,[],{}这4种,而正则表达式复杂多了。
(2)*在通配符和正则表达式中有其不一样的地方,在通配符中可以匹配任意的0个或多个字符,而在正则表达式中他是重复之前的一个或者多个字符,不能独立使用的。比如通配符可以用来匹配任意字符,而正则表达式不行,他只匹配任意长度的前面的字符。
――――――――――――――――――以下内容为摘抄――――――――――――――――――
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。
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