1、元字符的概念

        正则表达式的常见功能，分别是校验数据的有效性、查找符合要求的文本以及对文本进行切割和替换等操作。

        我想你一定在办公软件，比如 Word、Excel 中用过这个功能。你可以使用查找功能快速定位关注的内容，然后使用替换，批量更改这些内容。

        让我们再回过头看看正则表达式。正则表达式，简单地说就是描述字符串的规则。在正则中，普通字符表示的还是原来的意思，比如字符 a，它可以匹配“Hanmeimei is a girl”中的 H 之后的 a，也可以匹配 is 之后的 a，这个和我们日常见到的普通的字符串查找是一样的。

正则表达验证

        但除此之外，正则还可以做到普通的查找替换做不到的功能，它真正的强大之处就在于可以查找符合某个规则的文本。

        举个例子，假如你想查找文本中的所有数字，如果不会正则，可能需要手动敲数字，从 0 到 9 这样操作 10 次，一个个去查找，很麻烦。但如果用正则的话就方便很多了，我们直接使用 \d 就可以表示 0-9 这 10 个数字中的任意一个，如下图所示。

        如果我们在后面再加上量词，就可以表示单个的数字出现了几次。比如 \d{11} 表示单个数字出现 11 次，即 11 位数字，如果文本中只有姓名和手机号，我们就可以利用这个查找出文本中的手机号了，如下图所示。

        那么到这里，你有没有发现正则的不同呢？像查找数字一样，在正则中，我们不需要像往常一样输入一个确定的内容，只需要敲入特殊的符号就可以帮我们完成查找和替换，像上面案例中提到的 \d 和 {11}，在正则中有一个专门的名称——元字符（Metacharacter）。

        所谓元字符就是指那些在正则表达式中具有特殊意义的专用字符，元字符是构成正则表达式的基本元件。正则就是由一系列的元字符组成的，但是，因为元字符很基础，又比较多，所以很多人看见正则就头疼。那么今天，我就通过分类的方式，教你理解并且巧妙地记忆、使用元字符。

2、元字符的分类

        首先，我可以把元字符大致分成这几类：表示单个特殊字符的，表示空白符的，表示某个范围的，表示次数的量词，另外还有表示断言的，我们可以把它理解成边界限定。

2.1、特殊单字符

        首先，我们来看下表示特殊单个字符的元字符，比如英文的点（.）表示换行以外的任意单个字符，\d 表示任意单个数字，\w 表示任意单个数字或字母或下划线，\s 表示任意单个空白符。另外，还有与之对应的三个 \D、\W 和 \S，分别表示着和原来相反的意思。

        现在我们来看一下测试，我把常见数字，字母，部分标点符号作为文本，用 \d 去查找，可以看到只能匹配上 10 个数字。这是元字符 \d 测试用例的链接，你不妨测试一下。

2.2、空白符

        除了特殊单字符外，你在处理文本的时候肯定还会遇到空格、换行等空白符。其实在写代码的时候也会经常用到，换行符 \n，TAB 制表符 \t 等。

        有编程经验的程序员肯定都知道，不同的系统在每行文本结束位置默认的“换行”会有区别。比如在 Windows 里是 \r\n，在 Linux 和 MacOS 中是 \n。

        在正则中，也是类似于 \n 或 \r 等方式来表示空白符号，只要记住它们就行了。平时使用正则，大部分场景使用 \s 就可以满足需求，\s 代表任意单个空白符号。

        我们可以看到， \s 能匹配上各种空白符号，也可以匹配上空格。换行有专门的表示方式，在正则中，空格就是用普通的字符英文的空格来表示。

2.3、量词

        刚刚我们说到的“基础”的元字符也好，“空白符”也好，它们都只能匹配单个字符，比如\d 只能匹配一个数字。但更多时候，我们需要匹配单个字符，或者某个部分“重复 N 次”“至少出现一次”“最多出现三次”等等这样的字符，这个时候该怎么办呢？这就需要用到表示量词的元字符了。

        在正则中，英文的星号（*）代表出现 0 到多次，加号（+）代表 1 到多次，问号（?）代表 0 到 1 次，{m,n}代表 m 到 n 次。

        比如，在文本中“颜色”这个单词，可能是带有 u 的 colour，也可能是不带 u 的 color，我们使用 colou?r 就可以表示两种情况了。在真实的业务场景中，比如某个日志需要添加了一个 user 字段，但在旧日志中，这个是没有的，那么这时候可以使用问号来表示出现 0 次或 1 次，这样就可以表示 user 字段存在和不存在两种情况。

        下面这段文本由三行数字组成，当我们使用 \d+ 时，能匹配上 3 个，但使用 \d* 时能匹配上 6 个，详细匹配结果可以参考下面的图片：

2.4、范围

        学习了量词，我们就可以用 \d{11} 去匹配所有手机号，但同时也要明白，这个范围比较大，有一些不是手机号的数字也会被匹配上，比如 11 个 0，那么我们就需要在一个特殊的范围里找符合要求的数字。

        再比如，我们要找出所有元音字母 aeiou 的个数，这又要如何实现呢？在正则表达式中，表示范围的元字符可以轻松帮我们搞定这样的问题。在正则表达式中，表示范围的符号有四个分类，如下图所示。

        首先是管道符号，我们用它来隔开多个正则，表示满足其中任意一个就行，比如 ab|bc 能匹配上 ab，也能匹配上 bc，在正则有多种情况时，这个非常有用。

        中括号[]代表多选一，可以表示里面的任意单个字符，所以任意元音字母可以用 [aeiou] 来表示。另外，中括号中，我们还可以用中划线表示范围，比如 [a-z] 可以表示所有小写字母。如果中括号第一个是脱字符（^），那么就表示非，表达的是不能是里面的任何单个元素。

        比如某个资源可能以 http:// 开头，或者 https:// 开头，也可能以 ftp:// 开头，那么资源的协议部分，我们可以使用 (https?|ftp):// 来表示。

2.5、思考题

这里给出一些手机号的组成规则：

第 1 位固定为数字 1；

第 2 位可能是 3，4，5，6，7，8，9；

第 3 位到第 11 位我们认为可能是 0-9 任意数字。

答案：

• 1[3-9]\d{9}
• 1[3-9][0-9]{9}
• 1[3-9]{1}\d{9}

3、量词的相关模式

        上文说到量词的6种元字符中，我们可以用 {m,n} 来表示 （*）（+）（?） 这 3 种元字符：

        表示量词的星号（*）和 加号（+）可能没你想象的那么简单，我用一个例子给你讲解一下。我们先看一下加号（+），使用 a+ 在 aaabb 中查找，可以看到只有一个输出结果：

        加号应该很容易理解，我们再使用 a* 在 aaabb 这个字符串中进行查找，这次我们看到可以找到 4 个匹配结果。

        但这一次的结果匹配到了三次空字符串。为什么会匹配到空字符串呢？因为星号（*）代表 0 到多次，匹配 0 次就是空字符串。到这里，你可能会有疑问，如果这样，aaa 部分应该也有空字符串，为什么没匹配上呢？

        这就引入了我们今天要讲的话题，贪婪与非贪婪模式。这两种模式都必须满足匹配次数的要求才能匹配上。贪婪模式，简单说就是尽可能进行最长匹配。非贪婪模式呢，则会尽可能进行最短匹配。正是这两种模式产生了不同的匹配结果。

3.1、贪婪匹配（Greedy）

        首先，我们来看一下贪婪匹配。在正则中，表示次数的量词默认是贪婪的，在贪婪模式下，会尝试尽可能最大长度去匹配。首先，我们来看一下在字符串 aaabb 中使用正则 a* 的匹配过程。

        a* 在匹配开头的 a 时，会尝试尽量匹配更多的 a，直到第一个字母 b 不满足要求为止，匹配上三个 a，后面每次匹配时都得到了空字符串。

        相信看到这里你也发现了，贪婪模式的特点就是尽可能进行最大长度匹配。所以要不要使用贪婪模式是根据需求场景来定的。如果我们想尽可能最短匹配呢？那就要用到非贪婪匹配模式了。

3.2、非贪婪匹配（Lazy）

        那么如何将贪婪模式变成非贪婪模式呢？我们可以在量词后面加上英文的问号 (?)，正则就变成了 a*?。此时的匹配结果如下：

        这一次我们可以看到，这次匹配到的结果都是单个的 a，就连每个 a 左边的空字符串也匹配上了。到这里你可能就明白了，非贪婪模式会尽可能短地去匹配，我把这两者之间的区别写到了下面这张图中。

        为了让你加深理解，我们再来看一个示例，这一次让我们查找一下引号中的单词。

        从下面这个示例中，我们可以很容易看出两者对比上的差异。左右的文本是一样的，其中有两对双引号。不同之处在于，左边的示例中，不加问号时正则是贪婪匹配，匹配上了从第一个引号到最后一个引号之间的所有内容；而右边的图是非贪婪匹配，找到了符合要求的结果。

3.3、独占模式（Possessive）

        不管是贪婪模式，还是非贪婪模式，都需要发生回溯才能完成相应的功能。但是在一些场景下，我们不需要回溯，匹配不上返回失败就好了，因此正则中还有另外一种模式，独占模式，它类似贪婪匹配，但匹配过程不会发生回溯，因此在一些场合下性能会更好。

        你可能会问，那什么是回溯呢？我们来看一些例子，例如下面的正则：

regex = “xy{1,3}z”

text = “xyyz”

        在匹配时，y{1,3}会尽可能长地去匹配，当匹配完 xyy 后，由于 y 要尽可能匹配最长，即三个，但字符串中后面是个 z 就会导致匹配不上，这时候正则就会向前回溯，吐出当前字符 z，接着用正则中的 z 去匹配。

如果我们把这个正则改成非贪婪模式，如下：

regex = “xy{1,3}?z”

text = “xyyz”

        由于 y{1,3}? 代表匹配 1 到 3 个 y，尽可能少地匹配。匹配上一个 y 之后，也就是在匹配上 text 中的 xy 后，正则会使用 z 和 text 中的 xy 后面的 y 比较，发现正则 z 和 y 不匹配，这时正则就会向前回溯，重新查看 y 匹配两个的情况，匹配上正则中的 xyy，然后再用 z 去匹配 text 中的 z，匹配成功。

        了解了回溯，我们再看下独占模式。独占模式和贪婪模式很像，独占模式会尽可能多地去匹配，如果匹配失败就结束，不会进行回溯，这样的话就比较节省时间。具体的方法就是在量词后面加上加号（+）。

regex = “xy{1,3}+yz”

text = “xyyz”

        如果你用 a{1,3}+ab 去匹配 aaab 字符串，a{1,3}+ 会把前面三个 a 都用掉，并且不会回溯，这样字符串中内容只剩下 b 了，导致正则中加号后面的 a 匹配不到符合要求的内容，匹配失败。如果是贪婪模式 a{1,3} 或非贪婪模式 a{1,3}? 都可以匹配上。

3.4、正则回溯的风险

        这里我们挑选一个比较出名的，是阿里技术微信公众号上的发文。Lazada 卖家中心店铺名检验规则比较复杂，名称中可以出现下面这些组合：

1. 英文字母大小写；
2. 数字；
3. 越南文；
4. 一些特殊字符，如“&”，“-”，“_”等。

负责开发的小伙伴在开发过程中使用了正则来实现店铺名称校验，如下所示：

^([A-Za-z0-9._()&'\- ]|[aAàÀảẢãÃáÁạẠăĂằẰẳẲẵẴắẮặẶâÂầẦẩẨẫẪấẤậẬbBcCdDđĐeEèÈẻẺẽẼéÉẹẸêÊềỀểỂễỄếẾệỆfFgGhHiIìÌỉỈĩĨíÍịỊjJkKlLmMnNoOòÒỏỎõÕóÓọỌôÔồỒổỔỗỖốỐộỘơƠờỜởỞỡỠớỚợỢpPqQrRsStTuUùÙủỦũŨúÚụỤưƯừỪửỬữỮứỨựỰvVwWxXyYỳỲỷỶỹỸýÝỵỴzZ])+$

        这个正则比较长，但很好理解，中括号里面代表多选一，我们简化一下，就成下面这样：

^([符合要求的组成1]|[符合要求的组成2])+$ 

        脱字符（^）代表以这个正则开头，美元符号（$）代表以正则结尾，我们后面会专门进行讲解。这里可以先理解成整个店铺名称要能匹配上正则，即起到验证的作用。

        你需要留意的是，正则中有个加号（+），表示前面的内容出现一到多次，进行贪婪匹配，这样会导致大量回溯，占用大量 CPU 资源，引发线上问题，我们只需要将贪婪模式改成独占模式就可以解决这个问题。

        仔细再看一下 这个正则，你会发现 “组成 1” 和 “组成 2” 部分中，A-Za-z 英文字母在两个集合里面重复出现了，这会导致回溯后的重复判断。这里要强调一下，并不是说有回溯就会导致问题，你应该尽量减少回溯后的计算量。