对于一门语言的掌握程度怎么样,可以有两个角度来衡量:读和写。
不仅要看懂别人的解决方案,也要能独立地解决问题。代码是这样,正则表达式也是这样。
与“读”相比,“写”往往更为重要,这个道理是不言而喻的。
对正则的运用,首重就是:如何针对问题,构建一个合适的正则表达式?
本章就解决该问题,内容包括:
构建正则有一点非常重要,需要做到下面几点的平衡:
2.1 是否能使用正则
正则太强大了,以至于我们随便遇到一个操作字符串问题时,都会下意识地去想,用正则该怎么做。但我们始终要提醒自己,正则虽然强大,但不是万能的,很多看似很简单的事情,还是做不到的。
比如匹配这样的字符串:1010010001….
虽然很有规律,但是只靠正则就是无能为力。
2.2 是否有必要使用正则
要认识到正则的局限,不要去研究根本无法完成的任务。同时,也不能走入另一个极端:无所不用正则。能用字符串API解决的简单问题,就不该正则出马。
var string = "2017-07-01";
var regex = /^(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})/;
console.log( string.match(regex) );
// => ["2017-07-01", "2017", "07", "01", index: 0, input: "2017-07-01"]
其实,可以使用字符串的split
方法来做,即可:
var string = "2017-07-01";
var result = string.split("-");
console.log( result );
// => ["2017", "07", "01"]
var string = "?id=xx&act=search";
console.log( string.search(/\?/) );
// => 0
其实,可以使用字符串的indexOf
方法:
var string = "?id=xx&act=search";
console.log( string.indexOf("?") );
// => 0
var string = "JavaScript";
console.log( string.match(/.{4}(.+)/)[1] );
// => Script
其实,可以直接使用字符串的substring
或substr
方法来做:
var string = "JavaScript";
console.log( string.substring(4) );
// => Script
2.3 是否有必要构建一个复杂的正则
比如密码匹配问题,要求密码长度6-12位,由数字、小写字符和大写字母组成,但必须至少包括2种字符。
在第2章里,我们写出了正则是:
/(?!^[0-9]{6,12}$)(?!^[a-z]{6,12}$)(?!^[A-Z]{6,12}$)^[0-9A-Za-z]{6,12}$/
其实可以使用多个小正则来做:
var regex1 = /^[0-9A-Za-z]{6,12}$/;
var regex2 = /^[0-9]{6,12}$/;
var regex3 = /^[A-Z]{6,12}$/;
var regex4 = /^[a-z]{6,12}$/;
function checkPassword(string) {
if (!regex1.test(string)) return false;
if (regex2.test(string)) return false;
if (regex3.test(string)) return false;
if (regex4.test(string)) return false;
return true;
}
所谓准确性,就是能匹配预期的目标,并且不匹配非预期的目标。
这里提到了“预期”二字,那么我们就需要知道目标的组成规则。
不然没法界定什么样的目标字符串是符合预期的,什么样的又不是符合预期的。
下面将举例说明,当目标字符串构成比较复杂时,该如何构建正则,并考虑到哪些平衡。
3.1 匹配固定电话
比如要匹配如下格式的固定电话号码:
0551888888880551-88888888
(0551)88888888
第一步,了解各部分的模式规则。
上面的电话,总体上分为区号和号码两部分(不考虑分机号和+86的情形)。
区号是0开头的3到4位数字,对应的正则是:0\d{2,3}
号码是非0开头的7到8位数字,对应的正则是:[1-9]\d{6,7}
因此,匹配055188888888的正则是:/^0\d{2,3}[1-9]\d{6,7}$/
匹配0551-88888888的正则是:/^0\d{2,3}-[1-9]\d{6,7}$/
匹配(0551)88888888的正则是:/^\(0\d{2,3}\)[1-9]\d{6,7}$/
第二步,明确形式关系。
这三者情形是或的关系,可以构建分支:
/^0\d{2,3}[1-9]\d{6,7}$|^0\d{2,3}-[1-9]\d{6,7}$|^\(0\d{2,3}\)[1-9]\d{6,7}$/
提取公共部分:
/^(0\d{2,3}|0\d{2,3}-|\(0\d{2,3}\))[1-9]\d{6,7}$/
进一步简写:
/^(0\d{2,3}-?|\(0\d{2,3}\))[1-9]\d{6,7}$/
其可视化形式:
上面的正则构建过程略显罗嗦,但是这样做,能保证正则是准确的。
上述三种情形是或的关系,这一点很重要,不然很容易按字符是否出现的情形把正则写成:
/^\(?0\d{2,3}\)?-?[1-9]\d{6,7}$/
虽然也能匹配上述目标字符串,但也会匹配(0551-88888888这样的字符串。当然,这不是我们想要的。
其实这个正则也不是完美的,因为现实中,并不是每个3位数和4位数都是一个真实的区号。
这就是一个平衡取舍问题,一般够用就行。
3.2 匹配浮点数
要求匹配如下的格式:
1.23、+1.23、-1.2310、+10、-10
.2、+.2、-.2
可以看出正则分为三部分。
符号部分:[+-]
整数部分:\d+
小数部分:\.\d+
上述三个部分,并不是全部都出现。如果此时很容易写出如下的正则:
/^[+-]?(\d+)?(\.\d+)?$/
此正则看似没问题,但这个正则也会匹配空字符””。
因为目标字符串的形式关系不是要求每部分都是可选的。
要匹配1.23、+1.23、-1.23,可以用/^[+-]?\d+\.\d+$/
要匹配10、+10、-10,可以用/^[+-]?\d+$/
要匹配.2、+.2、-.2,可以用/^[+-]?\.\d+$/
因此整个正则是这三者的或的关系,提取公众部分后是:
/^[+-]?(\d+\.\d+|\d+|\.\d+)$/
其可视化形式是:
如果要求不匹配+.2和-.2,此时正则变成:
当然,/^[+-]?(\d+\.\d+|\d+|\.\d+)$/
也不是完美的,我们也是做了些取舍,比如:
/^[+-]?(\d+)?(\.)?\d+$/
,这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。保证了准确性后,才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的,除非运行的非常慢。什么情形正则表达式运行才慢呢?我们需要考察正则表达式的运行过程(原理)。
正则表达式的运行分为如下的阶段:
下面以代码为例,来看看这几个阶段都做了什么:
var regex = /\d+/g;
console.log( regex.lastIndex, regex.exec("123abc34def") );
console.log( regex.lastIndex, regex.exec("123abc34def") );
console.log( regex.lastIndex, regex.exec("123abc34def") );
console.log( regex.lastIndex, regex.exec("123abc34def") );
// => 0 ["123", index: 0, input: "123abc34def"]
// => 3 ["34", index: 6, input: "123abc34def"]
// => 8 null
// => 0 ["123", index: 0, input: "123abc34def"]
具体分析如下:
var regex = /\d+/g;
当生成一个正则时,引擎会对其进行编译。报错与否出现这这个阶段。
regex.exec("123abc34def")
当尝试匹配时,需要确定从哪一位置开始匹配。一般情形都是字符串的开头,即第0位。
但当使用test
和exec
方法,且正则有g
时,起始位置是从正则对象的lastIndex
属性开始。
因此第一次exec
是从第0位开始,而第二次是从3开始的。
设定好起始位置后,就开始尝试匹配了。
比如第一次exec
,从0开始,去尝试匹配,并且成功地匹配到3个数字。此时结束时的下标是2,因此下一次的起始位置是3。
而第二次,起始下标是3,但第3个字符是“a”,并不是数字。但此时并不会直接报匹配失败,而是移动到下一位置,即从第4位开始继续尝试匹配,但该字符是b,也不是数字。再移动到下一位,是c仍不行,再移动一位是数字3,此时匹配到了两位数字34。此时,下一次匹配的位置是d的位置,即第8位。
第三次,是从第8位开始匹配,直到试到最后一位,也没发现匹配的,因此匹配失败,返回null
。同时设置lastIndex
为0,即,如要再尝试匹配的话,需从头开始。
从上面可以看出,匹配会出现效率问题,主要出现在上面的第3阶段和第4阶段。
因此,主要优化手法也是针对这两阶段的。
4.1 使用具体型字符组来代替通配符,来消除回溯
而在第三阶段,最大的问题就是回溯。
例如,匹配双引用号之间的字符。如,匹配字符串123”abc”456中的”abc”。
如果正则用的是:/".*"/
,,会在第3阶段产生4次回溯(粉色表示.*
匹配的内容):
如果正则用的是:/".*?"/
,会产生2次回溯(粉色表示.*?
匹配的内容):
因为回溯的存在,需要引擎保存多种可能中未尝试过的状态,以便后续回溯时使用。注定要占用一定的内存。
此时要使用具体化的字符组,来代替通配符.
,以便消除不必要的字符,此时使用正则/"[^"]*"/
,即可。
4.2 使用非捕获型分组
因为括号的作用之一是,可以捕获分组和分支里的数据。那么就需要内存来保存它们。
当我们不需要使用分组引用和反向引用时,此时可以使用非捕获分组。例如:
/^[+-]?(\d+\.\d+|\d+|\.\d+)$/
可以修改成:
/^[+-]?(?:\d+\.\d+|\d+|\.\d+)$/
4.3 独立出确定字符
例如/a+/
,可以修改成/aa*/
。
因为后者能比前者多确定了字符a。这样会在第四步中,加快判断是否匹配失败,进而加快移位的速度。
4.4 提取分支公共部分
比如/^abc|^def/
,修改成/^(?:abc|def)/
。
又比如/this|that/
,修改成/th(?:is|at)/
。
这样做,可以减少匹配过程中可消除的重复。
4.5 减少分支的数量,缩小它们的范围
/red|read/
,可以修改成/rea?d/
。此时分支和量词产生的回溯的成本是不一样的。但这样优化后,可读性会降低的。
本章涉及的内容并不多。
一般情况下,针对某问题能写出一个满足需求的正则,基本上就可以了。
至于准确性和效率方面的追求,纯属看个人要求了。我觉得够用就行了。
关于准确性,本章关心的是最常用的解决思路:
针对每种情形,分别写出正则,然用分支把他们合并在一起,再提取分支公共部分,就能得到准确的正则。
至于优化,本章没有为了凑数,去写一大堆。了解了匹配原理,常见的优化手法也就这么几种。
本文作者:老姚
原文链接:https://juejin.im/post/5965943ff265da6c30653879
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Created at: 2019-04-15 11:22:14
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