NEW_NPC - 文本查找
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items: 正则表达式_byqwen

正则表达式_byqwen
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date: 2026-05-20T05:37:00+00:00
description: 正则表达式（Regular Expression，常简写为 regex、regexp 或 RE）是计算机科学中的一个概念。简单来说，它就像是一套**描述文本模式的“公式”或“模板”**。通过特定的字符和符号组合，它可以用来定义一个规则，从而在大量的文本中精准地查找、匹配、替换或提取出符合该规则的字符串。 凭借这套强大的模式匹配逻辑，正则表达式在计算机领域有着极其广泛的应用，主要包括以下几个方面： * **表单验证与数据校验** 🛡️ 在前端网页或后端应用中，用来检查用户输入的数据是否符合特定格式。例如，验证输入的手机号、电子邮箱地址、身份证号、密码强度以及 URL 链接的合法性等。 * **文本搜索与提取（爬虫与日志分析）** 🔍 这是开发者和数据分析师的高频应用场景。比如在编写网络爬虫时，从杂乱的 HTML 源码中提取出所有的超链接、图片地址或特定的文章内容；或者在服务器海量的日志文件中，快速筛选出包含特定错误代码、IP 地址或时间戳的记录。 * **文本替换与数据清洗** 🧹 可以批量且精准地修改文档内容。例如，将一篇长文档中所有符合某种格式的日期（如 `2026/05/20`）统一替换成另一种格式（如 `2026-05-20`），或者过滤掉文本中多余的空格、换行符及非法特殊字符，实现数据的标准化清洗。 * **编程开发与代码解析** 💻 程序员在日常开发中离不开它。现代代码编辑器利用正则表达式来实现代码的语法高亮显示；开发者可以使用它在庞大的项目代码库中，快速搜索特定的函数名、变量名，或进行大规模的代码重构与批量修改。 * **命令行操作与系统管理** ⚙️ 在 Linux/Unix 等系统的命令行环境中，许多强大的文本处理工具（如 `grep`、`sed`）都深度支持正则表达式。系统管理员可以利用它来高效地完成文件内容的检索、批量重命名文件以及自动化脚本中的文本处理任务。 * **网络安全与数据库操作** 🌐 在网络安全领域，正则表达式常用于识别网络流量中的恶意攻击特征或异常行为模式；在数据库中，则可以通过正则查询来过滤和检索符合特定复杂条件的非结构化数据。 --- 正则表达式最核心的魅力就在于它灵活多样的匹配方式。在 Excel 的 `REGEXEXTRACT`、`REGEXREPLACE` 以及文本判断函数（你提到的 `REGEXTEXT` 应该是 **`REGEXTEST`**）中，我们主要通过以下几种逻辑来实现精准的数据处理： ### 1. 基础字符与元字符匹配 这是最基本的匹配方式。**普通字符**直接匹配自身（如输入 `abc` 就找 abc），而**元字符**则代表一类字符。 * `\d`：匹配任意数字（等同于 `[0-9]`）。 * `\w`：匹配字母、数字或下划线（等同于 `[a-zA-Z0-9_]`）。 * `.` ：匹配除换行符外的任意单个字符。 **Excel 演示：** 假设 A1 单元格内容为 `"订单号:AB20240520"` * **提取 (`REGEXEXTRACT`)**：`=REGEXEXTRACT(A1, "\d+")` * 结果会提取出连续的多个数字：`20240520`。 * **替换 (`REGEXREPLACE`)**：`=REGEXREPLACE(A1, ":", "-")` * 将冒号替换为横杠，结果为：`订单号-AB20240520`。 ### 2. 量词匹配（控制匹配的次数） 量词用来指定前面的字符需要出现多少次才能被匹配到。 * `+`：匹配前一个元素 1 次或多次（至少有一个）。 * `*`：匹配前一个元素 0 次或多次（有没有都行）。 * `?`：匹配前一个元素 0 次或 1 次（最多有一个）。 * `{n,m}`：匹配前一个元素 n 到 m 次。 **Excel 演示：** 假设 A1 单元格包含一段杂乱文本 `"价格分别是100元、25.5元和8元"` * **提取 (`REGEXEXTRACT`)**：`=REGEXEXTRACT(A1, "\d+\.?\d*", 1)` * 这里 `\d+` 匹配整数部分，`\.?` 匹配可能有的小数点，`\d*` 匹配可能有的小数部分。设置第三参数为 `1` 可以提取所有符合条件的结果。 * 结果会返回数组：`{100; 25.5; 8}`。 ### 3. 贪婪与非贪婪匹配（决定匹配的“胃口”） 默认情况下，正则表达式是**贪婪**的，它会尽可能多地匹配字符；而在量词后加上 `?` 则会变成**非贪婪（懒惰）**模式，尽可能少地匹配。 **Excel 演示：** 假设 A1 单元格内容为 `"标题正文"` * **贪婪匹配**：`=REGEXREPLACE(A1, "", "")` * `.*` 会从第一个 ``…