基本语法:
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 后向引用、或一个八进制转义符。
例如,'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\\' 匹配 "\" 而 "\(" 则匹配 "("。 |
^ |
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 '\n' 或 '\r'
之后的位置。 |
$ |
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 '\n' 或 '\r'
之前的位置。 |
* |
匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。 * 等价于{0,}。 |
+ |
匹配前面的子表达式一次或多次。例如,'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo",但不能匹配 "z"。+
等价于 {1,}。 |
? |
匹配前面的子表达式零次或一次。例如,"do(es)?" 可以匹配 "do" 或 "does" 中的"do" 。?
等价于 {0,1}。 |
{n} |
n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如,'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但是能匹配
"food" 中的两个 o。 |
{n,} |
n是一个非负整数。至少匹配n次。例如,'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但能匹配 "foooood"
中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。 |
{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。刘,
"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
? |
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 "oooo",'o+?' 将匹配单个 "o",而 'o+' 将匹配所有 'o'。 |
. |
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,请使用象 '[.\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Visual Basic Scripting Edition 中则使用$0…$9属性。要匹配
圆括号字符,请使用 '\(' 或 '\)'。 |
(?: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 (|) 来组合一个模式的各个部分是很有用。例如, 'industr(?:y|ies) 就是
一个比 'industry|industries' 更简略的表达式。 |
(?=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, 'Windows (?=95|98|NT|2000)' 能匹配
"Windows 2000" 中的 "Windows" ,但不能匹配 "Windows 3.1" 中的 "Windows"。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Negative lookahead matches the search string at any point where
a string not matchingpattern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'Windows (?!95|98|NT|2000)' 能匹配 "Windows 3.1"
中的 "Windows",但不能匹配 "Windows 2000" 中的 "Windows"。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 |
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 "plain" 中的'p'。 |
[a-z] |
字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,'[a-z]' 可以匹配 'a' 到 'z' 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,'[^a-z]' 可以匹配任何不在 'a' 到
'z' 范围内的任意字符。 |
\b |
匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',
但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 |
\B |
匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 '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 'c' 字符。 |
\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 [ \f\n\r\t\v]。 |
\S |
匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。 |
\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, '\x41'
匹配 "A"。'\x041' 则等价于 '\x04' & "1"。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。. |
\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,'(.)\1' 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后向引用。如果 \n之前至少n个获取的子表达式,则n为后向
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后向引用。如果 \nm之前至少有is preceded by at leastnm个
获取得子表达式,则nm为后向引用。如果 \nm之前至少有n个获取,则n为一个后跟文字 m的后向引用。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 (?)。
|
以下来自百度经验:
1.整数或者小数:"^[0-9]+\.{0,1}[0-9]{0,2}$"
2.只能输入数字:"^[0-9]*$"
3.只能输入n位的数字:"^\d{n}$"
4.只能输入至少n位的数字:"^\d{n,}$"
5.只能输入m~n位的数字:"^\d{m,n}$"
6.只能输入零和非零开头的数字:"^(0|[1-9][0-9]*)$"
7.只能输入有两位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{2})?$"
8.只能输入有1~3位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$"
9.只能输入非零的正整数:"^\+?[1-9][0-9]*$"
10.只能输入非零的负整数:"^\-[1-9][]0-9"*$"
11.只能输入长度为3的字符:"^.{3}$"
12.只能输入由26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z]+$"
13.只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:"^[A-Z]+$"
14.只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:"^[a-z]+$"
15.只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z0-9]+$"
16.只能输入由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:"^\w+$"
17.验证用户密码:"^[a-zA-Z]\w{5,17}$"
正确格式为:以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字符、数字和下划线。
18.验证是否含有^%&',;=?$\"等字符:"[^%&',;=?$\x22]+"
19.只能输入汉字:"^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$"
20.验证Email地址:"^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$"
21.验证InternetURL:"^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$"
22.验证电话号码:"^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$"
正确格式为:"XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX"。
23.验证身份证号(15位或18位数字):"^\d{15}|\d{18}$"
24.验证一年的12个月:"^(0?[1-9]|1[0-2])$"
正确格式为:"01"~"09"和"1"~"12"。
25.验证一个月的31天:"^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"
正确格式为;"01"~"09"和"1"~"31"。
26.匹配中文字符的正则表达式:"[\u4e00-\u9fa5]"
27.匹配双字节字符(包括汉字在内):"[^\x00-\xff]"
28.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(){returnthis.replace(/[^\x00-\xff]/g,"aa").length;}
29.匹配空行的正则表达式:
"\n[\s| ]*\r"
30.匹配html标签的正则表达式:"<(.*)>(.*)<\/(.*)>|<(.*)\/>"
31.匹配首尾空格的正则表达式:"(^\s*)|(\s*$)"
其他:
匹配特定数字:
^[1-9]d*$ //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]*$”
1.全匹配
String sql="kxw099"
String regex="^[A-Za-z]+$";
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher(sql);
if(matcher.matches())//方法尝试将整个输入序列与该模式匹配。
{}
2.部分匹配
String sql ="create table user (id int(4) not null primary key auto_increment, degree double(16,2))";
String regex="(\\()(.+)(\\))";
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher(sql);
if (matcher.find())
{
System.out.println(matcher.group(0));//输出匹配部分
String group = matcher.group();
System.out.println(group.replaceAll(regex, "$1"));
//System.out.println(matcher.group(1));
System.out.println(group.replaceAll(regex, "$2"));
//System.out.println(matcher.group(2));
System.out.println(group.replaceAll(regex, "$3"));
//System.out.println(matcher.group(3));
}
输出为:
1:(id int(4) not null primary key auto_increment, degree double(16,2))
2:(
3:id int(4) not null primary key auto_increment, degree double(16,2)
4:)
String sql2="insert into employee(id,name,salary,email) ";
String RegExp="(insert into)(.+)([(])";
Pattern pattern=Pattern.compile(RegExp,Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Matcher matcher=pattern.matcher(sql2);
System.out.println(matcher.groupCount());
if(matcher.find())
{
String start=matcher.group(1);
String body=matcher.group(2);
String end=matcher.group(3);
System.out.println("------------------------------------------------------");
System.out.println(start);
System.out.println(body);
System.out.println(end);
System.out.println("------------------------------------------------------");
输出是:
------------------------------------------------------
insert into
employee
(
------------------------------------------------------
3.部分匹配(二)
String sql2 = "insert into employee(id, name, salary, email) values (0, ejdef, 2, fefefe)";
String rx = "\\([^\\)]+\\)";
Pattern pattern2 = Pattern.compile(rx);
Matcher matcher2 = pattern2.matcher(sql2);
while(matcher2.find())
{
System.out.println(matcher2.group());
}
输出为:
1.(id, name, salary, email)
2.(0, ejdef, 2, fefefe)
4.部分匹配并替换
String s1 = "abc1(id,name,salary,email)12()7**)";
String r1 = "(\\([^\\)]+\\))";
System.out.println(s1.matches(r1));
System.out.println(s1.replaceAll(r1, "cat"));
输出:
1.false
2.abc1cat12()7**)
5.4.部分匹配并替换(二)
Pattern p = Pattern.compile("cat");
Matcher m = p.matcher("one cat two cats in the yard");
StringBuffer sb = new StringBuffer();
while (m.find()) {
m.appendReplacement(sb, m.group(0) +"@");
System.out.println(sb+"******");
}
m.appendTail(sb);
System.out.println(sb.toString());
输出是:
one
cat@******
one cat@ two cat@******
one cat@ two cat@s in the yard
分享到:
相关推荐
Matcher类的group方法是正则表达式中非常关键的一个方法,它用于提取匹配正则表达式的特定分组内容。在正则表达式中,可以通过括号“()”来定义一个分组,group方法可以返回这些分组所匹配到的子字符串。 在本文中...
这些库提供了类似Java的Pattern和Matcher类的功能,允许开发者执行匹配、查找、替换等操作。例如,你可以创建一个正则表达式对象,然后使用它来测试字符串是否符合特定模式,或者从字符串中提取匹配的子串。 在实际...
Java使用正则表达式提取XML节点内容的方法示例 Java使用正则表达式提取XML节点内容的方法示例主要介绍了Java使用正则表达式提取XML节点内容的方法,结合具体实例形式分析了java针对xml格式字符串的正则匹配相关操作...
Matcher是Pattern的一个关键接口,它提供了多种匹配方法来检查字符串是否符合给定的正则表达式。Matcher的主要方法包括: - boolean matches():尝试将整个输入序列与模式匹配。如果输入序列与整个模式完全匹配,则...
### JAVA正则表达式——Pattern和Matcher详解 #### 一、引言 随着JDK 1.4的发布,Java终于内置了自己的正则表达式API,这对于Java开发者来说无疑是个福音,意味着不再需要依赖第三方库就能高效地处理文本数据。Java...
正则表达式的学习需要对元字符、量词、预查、后向引用等概念有深入理解,同时掌握Java中`Pattern`和`Matcher`的使用方法,结合实际案例进行实践,才能灵活运用到实际项目中。在处理字符串相关问题时,熟练掌握正则...
在Java中,正则表达式主要通过`java.util.regex`包来实现,提供了Pattern和Matcher两个核心类。 **1. Pattern类** Pattern类是Java正则表达式的起点,它将一个正则表达式编译成一个模式对象。这个编译过程可以优化...
Java提供了强大的正则表达式支持,主要通过`java.util.regex`包中的`Pattern`和`Matcher`类来实现。`Pattern`类用于编译正则表达式字符串,而`Matcher`类用于执行与字符串的匹配操作。 #### 三、身份证号码的格式...
1. **编译正则表达式**:使用`Pattern.compile()`方法创建一个`Pattern`对象,例如`Pattern pattern = Pattern.compile("你的正则表达式")`。 2. **创建Matcher对象**:使用`Pattern`对象的`matcher()`方法,传入...
在Java中,正则表达式的使用主要依赖于`java.util.regex`包中的类,如`Pattern`和`Matcher`。 首先,我们来看`Pattern`类。这个类是正则表达式的模板,负责编译和存储正则表达式。一旦正则表达式被编译为`Pattern`...
`java.util.regex`包提供了`Pattern`和`Matcher`两个核心类,它们协同工作,使得开发者能够利用正则表达式进行复杂的字符串操作。 `Pattern`类是正则表达式的核心,它将文本模式编译成一个内部表示,以便高效地执行...
总的来说,正则表达式是Java编程中不可或缺的一部分,熟练掌握其用法可以提高代码的效率和可读性。测试正则表达式的软件是开发者的好帮手,它们提供了一个友好的界面来实践和调试正则表达式,使得这个过程变得更加...
在Java中,正则表达式通常与`Pattern`和`Matcher`两个类一起使用。`Pattern`类用于编译正则表达式,而`Matcher`类则用于执行匹配操作。例如,我们可以这样创建一个`Pattern`对象并进行匹配: ```java String regex ...
`regex-smart.jar`这个库显然是为了简化开发者在Java项目中使用正则表达式的流程,它提供了一系列内置的验证、提取和清洗方法,使得处理字符串变得更加高效和便捷。 首先,让我们了解一下正则表达式的基础概念。...
3. Pattern和Matcher类的使用:在java中,Pattern类和Matcher类是用于正则表达式匹配的。Pattern类用于编译正则表达式,而Matcher类用于匹配字符串。 4. Pattern.compile()方法:Pattern.compile()方法用于编译正则...
总的来说,正则表达式是程序员处理文本的强大工具,理解并掌握其语法和使用方法对于提高文本处理能力至关重要。通过不断实践和学习,你可以利用正则表达式解决各种文本处理问题,无论是在Java还是其他支持正则表达式...
在Java中,`java.util.regex` 包提供了Pattern和Matcher类来处理正则表达式。然而,对于生成符合正则表达式的字符串,标准库并不提供直接支持。这时,我们可以引入第三方库,如`org.pcollections.Xeger` 和 `...
该工具类使用了`java.util.regex`包中的`Pattern`和`Matcher`类来完成正则表达式的编译和匹配工作。以下是几个重要的方法说明: - `isPositiveInteger`:验证是否为正整数。 - `isNegativeInteger`:验证是否为负...
Java正则表达式是Java语言中用于处理字符串的强大工具,它允许程序员进行复杂的字符串匹配、查找和替换操作。正则表达式(Regular Expression)是一种模式匹配语言,通过特定的语法来描述字符串的模式,用于在文本中...
接着,定义了一个名为`SocialSecurityNumberValidator`的类,在主方法中使用`Pattern.compile`编译正则表达式,并使用`matcher.matches`来检查字符串是否与给定的模式匹配。 通过上述知识点的学习,读者可以了解到...