我要评论前言
正则表达式（regular expression）是所有开发者必备的字符串处理神器。表单校验、关键词提取、文本替换、日志解析、数据清洗…… 几乎所有字符串操作都离不开它。
很多人觉得正则难记、难写，其实只要掌握语法规则 + 常用套路，就能轻松搞定 99% 的业务场景。本篇以 javascript 为例，从零到一，带你系统掌握正则表达式
一、正则表达式是什么？
正则表达式是用于匹配字符串中字符组合的模式。简单说：用一串符号规则，快速检查、查找、替换、切割字符串。
作用：
- 表单验证（手机号、邮箱、身份证、密码）
- 字符串提取（数字、链接、关键词）
- 字符串替换（敏感词、格式美化）
- 字符串切割（复杂分隔符）
二、js中创建正则的两种方式
1.字面量形式（推荐）
性能高、写法简洁；适合正则规则固定的场景
const reg = /pattern/modifiers
2.构造函数形式
规则可动态拼接字符串生成；适合规则不确定、需要动态生成的场景
const reg = new regexp('pattern', 'modifiers')三、修饰符（modifiers）
写在字面量/.../后面、构造函数第二个参数的位置，用来控制匹配模式：
- i：ignorecase —— 忽略大小写
- g：global —— 全局匹配（找到所有符合条件）
- m：multiline —— 多行匹配
- s：dotall —— 让
.可以匹配换行符（es2018） - u：unicode —— 支持 unicode 编码
- y：sticky —— 粘性匹配
最常用：i、g、m
四、正则核心：元字符（必背）
元字符是代表某一类字符，用来匹配对应的字符（多个），放在字面量/.../里面
.：匹配任意字符（除换行）
\d：数字 [0-9]
\d：非数字
\w：字母 / 数字 / 下划线 [a-za-z0-9_]
\w：非单词字符
\s：空格、换行、制表符等空白
\s：非空白
^：开头
$：结尾
五、量词（控制出现次数）
表示元字符出现的次数，也是放在字面量/.../里面
*：0 次或多次
+：1 次或多次
?：0 次或 1 次
{n}：正好 n 次
{n,}：至少 n 次
{n,m}：n~m 次
示例：
/\d+/：匹配一串数字/\w{6,12}/：匹配 6~12 位字母数字下划线
六、 范围、排除、分组、或
1. 字符集合 []
[abc]：匹配 a 或 b 或 c 任意一个[a-z]：匹配小写字母[a-z]：匹配大写字母[0-9]：等价于 \d
2. 排除 ^
[^abc]：不是 a、b、c 的任意字符
3. 或 |
a|b：匹配 a 或者 b
4. 分组 ()
- 把多个字符看成一个整体
- 可用于后向引用、提取内容示例：
/(abc)+/匹配 abc、abcabc、abcabcabc...
七、常用正则方法
1.test()
该方法用来判断是否匹配，（）里面写要判断的字符
^\d表示开头是数字,+表示多个数字，$表示结尾也是数字
/^\d+$/.test('123') // true2.match()
该方法用来取出字符串里面符合正则表达式的内容，（）里面要写正则表达式
'abc123def456'.match(/\d+/g) // ['123','456']
3.replace()
该方法用来替换符合正则表达式的内容，（）里面放正则表达式和替换后的内容
'hello123'.replace(/\d/g, '*') // 'hello***'
4.split()
该方法按照正则表达式来进行切分，（）里面放正则表达式
'a1b2c3'.split(/\d/) // ['a','b','c']
八、常见例子
1.纯数字校验
/^\d+$/.test('123456') // true2.手机号校验
{9}：表示 \d 数字要出现九次
/^1[3-9]\d{9}$/.test('13812345678') // true3.身份证号码
[\dxx]：表示可以是\d(数字)、x、x三者之一
/^\d{17}[\dxx]$/.test('11010119900101123x')4.邮箱校验
/^[\w.-]+@[\w-]+\.[\w.]{2,6}$/九、正则核心思想
- 精准匹配：尽量用
^和$限定开头结尾，避免误匹配 - 贪婪匹配：默认尽可能多匹配
- 非贪婪匹配：量词后加
?，如*?、+?、?? - 分组提取：用
()分组，match 可以拿到分组内容 - 可读性优先：复杂正则尽量拆分、注释
十、总结
正则表达式就是一套固定的字符串规则：
- 元字符：匹配什么
- 量词：匹配多少次
- 修饰符：怎么匹配
- 方法：test、match、replace、split
掌握这些，你就能轻松搞定：表单校验、数据清洗、关键词提取、日志解析、字符串格式化等几乎所有场景。正则写得多了，自然就熟练了
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