正则极简教程

正则是字符串匹配模式，在处理文本时很有用。最常见的操作就是用于查找和替换。

说到处理文本，其实我们每天敲的代码就是文本，因此常用的代码编辑器的查找替换工具基本都支持正则语法的。

先说明一下，接下来的内容都以《We will rock you》的歌词测试文本。

使用的正则测试工具是Regex 101[1]。

这里建议读者看的过程中，同时打开该网站，把歌词贴进去，每个案例都验证一遍。也建议稍微改动一下正则，看看匹配结果仍是否与自己的理解一致。跟着动手，学习效果要好一些。

1. 精确匹配

正则是用来描述字符串的一种模式（pattern），或者说规律。最平凡的用法，就是精确查找。比如我要找到歌词中的所有“the”。正则写成 the 即可。

上图只找到了一个 the，而不是所有的。这是因为正则本身是分两部分的，一部分是模式，另一部分是修饰符（flags，或者叫标志位）。一个常用的修饰符是 g，它单词 global 的简写，表示全局查找。

此时，我们找到了所有“the”。接着我们再找所有“we”。

然而，同时我们也希望找到文本中“We”，w 字符是大写的。此时可以用另外常见的标识符 i，单词 ignoreCase 或者 insensitive 的首字母，表示忽略大小写。

无论 the 或 we，这种模式匹配都是精确匹配，如果正则只是输入什么就查找什么，那么其存在的意义就没有那么大。而它的强大之处在于能实现模糊匹配。

2. 横向模糊匹配

比如我们想找到歌词中所有连续出现的“e”。

图中正则形如 p{m,n}，表示 p 至少连续出现 m 到 n 次（包括m、n）。p 可以是一个子模式，不一定只是一个字符。

上图中，为了测试我修改了部分歌词。其中正则使用了括号，括号如你所料一样，起到了高优先级的作用。表示 noise 这个整体重复出现了 1 到 3 次。

不知道此时你是否有疑问，{1,3} 表示 1 到 3 次。为啥上面的匹配结果只有一个呢？而不是匹配到 3 个 noise。又或者 noisenoise 和 noise，这两个结果呢？

这是因为量词有贪婪和惰性之分。{1,3} 这个量词是贪婪的，能满足条件的话，它会尽可能多地匹配。可以在量词的后面加个问号，让其变为惰性的。

确实够懒得的，找到一个就满足了。量词后面的这个问号，彷佛是在问量词，“可以别再贪了吗？”

量词的含义清楚了，下来我们来看一些简写形式。

•* 等价于{0,}。即任意多个。

•+ 等价于{1,}。即至少一个

•? 等价于{0,1}。即有一个或者没有

•{m} 等价于{m,m}

这里要说明的是 ? 这时就可能两个含义。即一个表示惰性模式，一个表示量词。

其实二者很好区分，在量词之后的 ? 才表示惰性匹配。比如正则 bo??y，第一个问号表示量词 {0,1}，第二个表示量词是惰性的。

量词的存在，能让正则可以模糊匹配，即很少的模式代码就能匹配一长串。我称之为横向模糊匹配。还有一种纵向的模糊匹配。

3. 纵向模糊匹配

假设歌词中有几处不小心把“rock”写成“ruck”。我们需要找到二者，可以使用字符集 r[ou]ck。效果如下：

其中 [ou]，这种方括号括起来的模式就是字符集。它是一个集合，匹配“o”或者“u”。又比如我们要找到所有 a 到 e 的字符，可以写成 [abcde]。这种连续的字符也可以简写成 [a-e]。

字符集是集合的意思，而集合有补集。正则里在方括号内开头加上脱字符，来表示取反[^a-e]，匹配一个不是 a、b、c、d、e 的某字符。

字符类的含义搞清楚了，下来我们来看一下常见的简写形式

•d 等价于 [0-9]。表示是一位数字。digit 的首字母。

•D 等价于 [^0-9]。

•w 等价于 [0-9a-zA-Z_]。表示数字、大小写字母和下划线。word的首字母，也称单词字符。

•W 等价于 [^0-9a-zA-Z_]。

•s 等价于 [ tvnrf]。表示空白符，包括空格、水平制表符、垂直制表符、换行符、回车符、换页符。记忆方式：s是space character的首字母。

•S 等价于 [^ tvnrf]。

•. 等价于[^nru2028u2029]。点是通配符，表示几乎任意字符。

字符集是正则实现模糊匹配的另外一种方式，具体到某一位上，要匹配的字符可以是不确定的，我称之为纵向模糊匹配。

量词和字符组掌握了话，基本上正则问题能解决一多半。这里再举一个例子。找到所有以“ing”结尾的单词。

上面使用的是贪婪量词，如果使用惰性量词的话，情形会有所不同。

此时，“singing”这个单词分成了“sing”和“ing”。要完整的匹配一个单词。需要匹配位置。

4. 匹配一个具体位置

比如匹配“you”这个单词，可能会匹配到“your”中的 you。

此时我们可以使用b。b 是单词 boundary 的首字母。它表示匹配一个位置，这个位置某一边是w，另一边是W。也就是一边是单词字符，一边是非单词字符，因此它叫单词边界。

如果对“位置”这一概念，理解得还是不太透彻，我们可以具体看看 b 到底长什么样。

注意上图中得粉色虚线。它们就是一个个位置。请看看每一个是不是两边一个是单词字符，另一个是非单词字符。

位置也是有反义的。比如 B 表示非单词边界。我们也可以看看。

有了单词字符后，要准确的匹配单词“you”，可以使用byoub。

除了单词边界这种位置之外，估计大家应该知道 ^ 和 $。它匹配整个文本的开头和结尾。

还记得前面我们找“we”吗，如果我们想找到所有行开头的 we 单词。我们可以使用多行模式：

此时修饰符里多了一个 m，是 multiline 的首字母，表示多行匹配。所谓多行匹配，就是说 ^ 和 $，可以匹配行开头和行结尾，不再局限于整个文本的开头和结尾。

除了 b、B、^、$ 外，还有一种断言位置。比如 (?=p)，表示模式 p 前面的位置。

(?!p)是其反义。还有反向的断言，例如 (?<=p)，表示模式 p 后面的位置。或者说该位置的后面是 p。它也有反义的形式 (?请读者自己尝试看看都匹配了啥。

关于位置这一块儿，多说几句。假如我想找到这样的位置，该位置不能是开头，并且后面的字符是 s，此时该怎么做呢？

(?!^) 其实就是 ^ 的反义。连续写多个位置是没有关系的。比如写 ^^^^。

需要注意的位置不同于字符，是不占地方的，如果说是字符也可以，它则是空字符，没有实际宽度的。

正则要么匹配字符，要么匹配位置。主体内容介绍完了，接下来查缺补漏。

5. 引用

street 里有两个 e，而 all 里有连个 l。此时我想找到所有这样的双棒字母，该怎么做呢？直接使用 .{2} 是不行的。因为它就是 .. 的简写形式，表示两个任意字符。并没有要求这两个字符相同。

此时，就涉及到了反向引用：

1 是反向引用，表示第一个括号里捕获的数据。那么 2 呢，表示第二个括号捕获的。

需要注意一点是这里的括号，是平常的括号，而不是像 (?=p) 那样特殊语法的括号。

括号捕获的数据，不仅可以在正则里反向引用。也可以配合宿主 API 来使用，外部引用。比如实现滤重：

上面使用了替换，工具内部必然要用到宿主语言相关 API。$1 表示外部引用第一个分组捕获的内容。

括号可以用来提供分组功能，又能捕获数据。能否只让括号充当分组功能呢？此时要使用非捕获分组(?:p)，而不是(p)。

6. 分支结构

比如我想找到所有的 face 和 place。此时该怎么办？

管道符 |，表示或的关系，多选一。它从左到右面一个个尝试，如果成功，就不再继续尝试了。可以说它是短路的、惰性的。比如用 you|your 去匹配 your 时，它只会匹配到 your 的前 3 个字母。所以分支顺序不同结果可能也会不同。

总结

本文，通过案例的形式覆盖了正则常用语法。包括：

•量词

•字符集

•分支结构

•修饰符

•位置

•引用

•常见简写