正则式 例子

本文汇总了多种常用的正则表达式,包括匹配中文字符、双字节字符、空白行、HTML标记等内容,并提供了实际应用案例,适用于网页验证、数据处理等多种场景。

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*?)[^>]*>.*?|< .*? />

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


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,}$” [^u4e00-u9fa5]

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”。


匹配中文字符的正则表达式: [u4e00-u9fa5]

匹配双字节字符(包括汉字在内):[^x00-xff]

匹配空行的正则表达式:n[s| ]*r

匹配HTML标记的正则表达式:/< (.*)>.*|< (.*) />/

匹配首尾空格的正则表达式:(^s*)|(s*$)

匹配Email地址的正则表达式:w+([-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+([-.]w+)*

匹配网址URL的正则表达式:http://([w-]+.)+[w-]+(/[w- ./?%&=]*)?


(1)应用:计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

String.prototype.len=function(){return this.replace([^x00-xff]/g,”aa”).length;}


(2)应用:javascript中没有像vbscript那样的trim函数,我们就可以利用这个表达式来实现

String.prototype.trim = function()

{

return this.replace(/(^s*)|(s*$)/g, “”);

}

(3)应用:利用正则表达式分解和转换IP地址

function IP2V(ip) //IP地址转换成对应数值

{

re=/(d+).(d+).(d+).(d+)/g //匹配IP地址的正则表达式

if(re.test(ip))

{

return RegExp.$1*Math.pow(255,3))+RegExp.$2*Math.pow(255,2))+RegExp.$3*255+RegExp.$4*1

}

else

{

throw new Error(”Not a valid IP address!”)

}

}

(4)应用:从URL地址中提取文件名的javascript程序

s=”http://www.9499.net/page1.htm”;

s=s.replace(/(.*/){0,}([^.]+).*/ig,”$2″) ; //Page1.htm

(5)应用:利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容

用正则表达式限制只能输入中文:onkeyup=”value=”/blog/value.replace(/[”^u4E00-u9FA5]
/g,”) ”
onbeforepaste=”clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^u4E00-u9FA5]/g,”))”

用正则表达式限制只能输入全角字符:
onkeyup=”value=”/blog/value.replace(/[”^uFF00-uFFFF]/g,”) ”
onbeforepaste=”clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^uFF00-uFFFF]/g,”))”

用正则表达式限制只能输入数字:onkeyup=”value=”/blog/value.replace(/[”^d]/g,”)
“onbeforepaste=
“clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^d]/g,”))”

用正则表达式限制只能输入数字和英文:onkeyup=”value=”/blog/value.replace(/[W]/g,””)
“onbeforepaste=”clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^d]/g,”


 

<think>嗯,用户让我介绍一下Python正则表达式,首先我需要确定用户的基础水平。可能他们对正则表达式不太熟悉,或者只是需要复习一下。我应该从基础概念讲起,比如什么是正则表达式,然后过渡到Python中的具体应用。 用户提到的系统级指令里要求用中文回答,结构清晰,分步骤解决问题。所以我要分点讲解,可能包括正则表达式的作用、基本语法、Python的re模块常用函数,还有示例代码。同时要注意数学表达的格,但这里可能涉及的不多,不过如果有例子中的特殊字符,可能需要用行内公,不过例子中可能更多是代码部分,所以可能用代码块来展示。 还要注意用户可能需要实际应用的例子,比如验证邮箱、提取电话号码等,这些实用案例能帮助他们理解。另外,常见的问题和陷阱,比如贪婪匹配,也需要提到,并提供解决方法,比如使用非贪婪量词。 需要确保提到的函数如re.match、re.search、re.findall、re.sub等都有解释和例子。还要提醒编译正则表达式的方法,用re.compile,这对提高效率有帮助。 结构上可能分为几个部分:简介、基本语法、re模块函数、示例、常见问题。这样用户逐步了解,从理论到实践。同时,要检查LaTeX格是否正确,虽然正则表达式的内容可能较少涉及数学公,但如果有类似量词的部分,比如{n,m},可能需要用$...$包裹,但根据示例中的情况,可能不需要,所以需要确认是否符合系统指令。 最后,确保语言简洁,避免专业术语过多,必要时进行解释,比如“元字符”是什么,要举例说明,如^、$、\d等。同时,检查是否有错误,比如函数用法是否正确,示例代码是否能运行,避免误导用户。</think>我将分步为您介绍Python正则表达式的核心知识点: 一、正则表达式的作用 1. 文本匹配:快速查找符合特定模的字符串 2. 数据验证:检查输入格(如邮箱、电话号码) 3. 文本替换:批量修改字符串内容 4. 数据提取:从复杂文本中抽取特定信息 二、Python正则表达式基础语法 1. 使用`re`模块: ```python import re ``` 2. 元字符(特殊字符): - `.` 匹配任意字符(除换行符) - `^` 匹配字符串开头 - `$` 匹配字符串结尾 - `\d` 匹配数字 ≡ [0-9] - `\w` 匹配单词字符 ≡ [a-zA-Z0-9_] - `\s` 匹配空白字符 3. 量词: - `*` 0次或多次 - `+` 1次或多次 - `?` 0或1次 - `{n}` 精确n次 - `{n,}` 至少n次 - `{n,m}` n到m次 三、re模块核心函数 1. `re.match(pattern, string)` - 从字符串起始位置匹配 - 示例: ```python result = re.match(r'^\d{3}', '123abc') ``` 2. `re.search(pattern, string)` - 扫描整个字符串寻找第一个匹配 - 示例: ```python result = re.search(r'\d+', 'abc123def') ``` 3. `re.findall(pattern, string)` - 返回所有匹配结果的列表 - 示例: ```python results = re.findall(r'\b\w{4}\b', 'This is test string') ``` 4. `re.sub(pattern, repl, string)` - 替换匹配内容 - 示例: ```python new_str = re.sub(r'\s+', '_', 'hello world') ``` 四、实用案例演示 1. 邮箱验证: ```python pattern = r'^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$' email = 'test@example.com' if re.match(pattern, email): print("Valid email") ``` 2. 提取电话号码: ```python text = '联系方:028-12345678 或 0816-7654321' phones = re.findall(r'\d{3,4}-\d{7,8}', text) # 结果:['028-12345678', '0816-7654321'] ``` 3. HTML标签内容提取: ```python html = '<h1>Title</h1><p>Content</p>' tags = re.findall(r'<(\w+)>(.*?)</\1>', html) # 结果:[('h1', 'Title'), ('p', 'Content')] ``` 五、常见问题与解决方案 1. 贪婪匹配问题: - 默认使用最长匹配,添加`?`改为非贪婪模 ```python # 贪婪模 re.findall(r'<div>.*</div>', '<div>A</div><div>B</div>') # 结果:['<div>A</div><div>B</div>'] # 非贪婪模 re.findall(r'<div>.*?</div>', '<div>A</div><div>B</div>') # 结果:['<div>A</div>', '<div>B</div>'] ``` 2. 匹配效率优化: - 预编译正则表达式(重复使用时) ```python pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}') result = pattern.match('2023-08-20') ``` 3. 特殊字符转义: - 使用`r''`原始字符串或双重转义 ```python # 匹配点号 re.match(r'3\.14', '3.14') # 正确 re.match('3\\.14', '3.14') # 正确 ``` 建议实践步骤: 1. 从简单模开始练习 2. 使用在线测试工具(如regex101.com) 3. 逐步尝试复杂模组合 4. 结合具体项目需求应用 注意:正则表达式不是万能解决方案,对于特别复杂的文本解析,建议结合其他解析库(如HTML解析使用BeautifulSoup)。
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