匹配中文字符的正则表达式： [u4e00-u9fa5]
评注：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]
评注：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
评注：可以用来删除空白行
匹配HTML标记的正则表达式：<(S*?)[^>]*>.*?</1>|<.*? />
评注：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*$
评注：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+)*
评注：表单验证时很实用
匹配网址URL的正则表达式：[a-zA-z]+://[^s]*
评注：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}$
评注：表单验证时很实用
匹配国内电话号码：d{3}-d{8}|d{4}-d{7}
评注：匹配形式如 0511-4405222 或 021-87888822
匹配腾讯QQ号：[1-9][0-9]{4,}
评注：腾讯QQ号从10000开始
匹配中国邮政编码：[1-9]d{5}(?!d)
评注：中国邮政编码为6位数字
匹配身份证：d{15}|d{18}
评注：中国的身份证为15位或18位
匹配ip地址：d+.d+.d+.d+
评注：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）
评注：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
评注：上面是最基本也是最常用的一些表达式
在使用RegularExpressionValidator验证控件时的验证功能及其验证表达式介绍如下:
只能输入数字：“^[0-9]*$”
只能输入n位的数字：“^d{n}$”
只能输入至少n位数字：“^d{n,}$”
只能输入m-n位的数字：“^d{m,n}$”
只能输入零和非零开头的数字：“^(0|[1-9][0-9]*)$”
只能输入有两位小数的正实数：“^[0-9]+(.[0-9]{2})?$”
只能输入有1-3位小数的正实数：“^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$”
只能输入非零的正整数：“^+?[1-9][0-9]*$”
只能输入非零的负整数：“^-[1-9][0-9]*$”
只能输入长度为3的字符：“^.{3}$”
只能输入由26个英文字母组成的字符串：“^[A-Za-z]+$”
只能输入由26个大写英文字母组成的字符串：“^[A-Z]+$”
只能输入由26个小写英文字母组成的字符串：“^[a-z]+$”
只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：“^[A-Za-z0-9]+$”
只能输入由数字、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]+”
只能输入汉字：“^[u4e00-u9fa5],{0,}$”
验证Email地址：“^w+[-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+([-.]w+)*$”
验证InternetURL：“^http://([w-]+.)+[w-]+(/[w-./?%&=]*)?$”
验证电话号码：“^((d{3,4})|d{3,4}-)?d{7,8}$”
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”。
表达式全集
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：
| 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、或一个向后引用、或一个八进制转义符。 例如，“ |
|
| ^ | 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“ |
| $ | 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“ |
| * | 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo*能匹配“ *等价于{0,}。 |
| + | 匹配前面的子表达式一次或多次。例如，“ ，但不能匹配“ |
| ? | 匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“ 。?等价于{0,1}。 |
| {n} | n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如，“ ，但是能匹配“ |
| {n,} | n是一个非负整数。至少匹配n次。例如，“ ，但能匹配“ |
| {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。例如，“ 将匹配“ |
| ? | 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“ 将匹配单个“ |
| . | 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，请使用像“[.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“ |
| (?: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“ 就是一个比“ |
| (?=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，“ 能匹配“ 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“ 但不能匹配“ 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“p”。 |
| [a-z] | 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，“ ”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，“ 以匹配任何不在“ |
| b | 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如，“ ，但不能匹配“ |
| B | 匹配非单词边界。“erB”能匹配“er”，但不能匹配“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“ |
| 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[fnrtv]。 |
| S | 匹配任何非空白字符。等价于[^fnrtv]。 |
| 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，“ |
| 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，“ ”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向后引用。如果n之前至少n个获取的子表达式 ，则n为向后引用。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向后引用。如果nm之前至少有nm个获得子表达式 ，则nm为向后引用。如果nm之前至少有n个获取，则n为一个后跟文字m的向后引用。 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（?）。 |
以下是以PHP的语法所写的示例
验证字符串是否只含数字与英文，字符串长度并在4~16个字符之间
<?PHP $str = 'a1234'; if (preg_match("^[a-zA-Z0-9]{4,16}$", $str)) { echo "驗證成功"; } else "驗證失敗"} ?>
简易的台湾身份证字号验证
print $str = "a1234" =~ m:^[a-zA-Z0-9]{416}$: ? "COMFIRM" : "Failed";
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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原文链接：https://www.f2er.com/regex/361817.html