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提交 d787a0d9 编写于 作者: 3 347073565@qq.com
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两点水

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README.md
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...@@ -111,7 +111,7 @@ IT 行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止 ...@@ -111,7 +111,7 @@ IT 行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止
# 知识点补漏 # 知识点补漏
* [Python 关键字 yield](/Article\supplement\Python关键字yield.md) * [Python 关键字 yield](/Article/supplement/Python关键字yield.md)
# Python 进阶 # Python 进阶
......
SUMMARY.md
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...@@ -82,4 +82,4 @@ ...@@ -82,4 +82,4 @@
* [闭包](/Article/python15/1.md) * [闭包](/Article/python15/1.md)
* [装饰器](/Article/python16/1.md) * [装饰器](/Article/python16/1.md)
* [知识点补漏](README.md) * [知识点补漏](README.md)
- [Python 关键字 yield](/Article\supplement\Python关键字yield.md) - [Python 关键字 yield](/Article/supplement/Python关键字yield.md)
python14/1.md 0 → 100644
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# 初识 Python 正则表达式
正则表达式是一个特殊的字符序列，用于判断一个字符串是否与我们所设定的字符序列是否匹配，也就是说检查一个字符串是否与某种模式匹配。
Python 自 1.5 版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
下面通过实例，一步一步来初步认识正则表达式。
比如在一段字符串中寻找是否含有某个字符或某些字符，通常我们使用内置函数来实现，如下：
```python
# 设定一个常量
a = '两点水|twowater|liangdianshui|草根程序员|ReadingWithU'
# 判断是否有 “两点水” 这个字符串，使用 PY 自带函数
print('是否含有“两点水”这个字符串：{0}'.format(a.index('两点水') > -1))
print('是否含有“两点水”这个字符串：{0}'.format('两点水' in a))
```
输出的结果如下：
```txt
是否含有“两点水”这个字符串：True
是否含有“两点水”这个字符串：True
```
那么，如果使用正则表达式呢？
刚刚提到过，Python 给我们提供了 re 模块来实现正则表达式的所有功能，那么我们先使用其中的一个函数：
```python
re.findall(pattern, string[, flags])
```
该函数实现了在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个列表返回,具体操作如下：
```python
import re
# 设定一个常量
a = '两点水|twowater|liangdianshui|草根程序员|ReadingWithU'
# 正则表达式
findall = re.findall('两点水', a)
print(findall)
if len(findall) > 0:
print('a 含有“两点水”这个字符串')
else:
print('a 不含有“两点水”这个字符串')
```
输出的结果：
```txt
['两点水']
a 含有“两点水”这个字符串
```
从输出结果可以看到，可以实现和内置函数一样的功能，可是在这里也要强调一点，上面这个例子只是方便我们理解正则表达式，这个正则表达式的写法是毫无意义的。为什么这样说呢？
因为用 Python 自带函数就能解决的问题，我们就没必要使用正则表达式了，这样做多此一举。而且上面例子中的正则表达式设置成为了一个常量，并不是一个正则表达式的规则，正则表达式的灵魂在于规则，所以这样做意义不大。
那么正则表达式的规则怎么写呢？先不急，我们一步一步来，先来一个简单的，找出字符串中的所有小写字母。首先我们在 `findall` 函数中第一个参数写正则表达式的规则，其中 `[a-z]` 就是匹配任何小写字母，第二个参数只要填写要匹配的字符串就行了。具体如下：
```python
import re
# 设定一个常量
a = '两点水|twowater|liangdianshui|草根程序员|ReadingWithU'
# 选择 a 里面的所有小写英文字母
re_findall = re.findall('[a-z]', a)
print(re_findall)
```
输出的结果：
```txt
['t', 'w', 'o', 'w', 'a', 't', 'e', 'r', 'l', 'i', 'a', 'n', 'g', 'd', 'i', 'a', 'n', 's', 'h', 'u', 'i', 'e', 'a', 'd', 'i', 'n', 'g', 'i', 't', 'h']
```
这样我们就拿到了字符串中的所有小写字母了。
python14/2.md 0 → 100644
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# 字符集
好了，通过上面的几个实例我们初步认识了 Python 的正则表达式，可能你就会问，正则表达式还有什么规则，什么字母代表什么意思呢？
其实，这些都不急，在本章后面会给出对应的正则表达式规则列表，而且这些东西在网上随便都能 Google 到。所以现在，我们还是进一步加深对正则表达式的理解，讲一下正则表达式的字符集。
字符集是由一对方括号 “[]” 括起来的字符集合。使用字符集，可以匹配多个字符中的一个。
举个例子，比如你使用 `C[ET]O` 匹配到的是 CEO 或 CTO ，也就是说 `[ET]` 代表的是一个 E 或者一个 T 。像上面提到的 `[a-z]` ,就是所有小写字母中的其中一个，这里使用了连字符 “-” 定义一个连续字符的字符范围。当然，像这种写法，里面可以包含多个字符范围的，比如：`[0-9a-fA-F]` ,匹配单个的十六进制数字，且不分大小写。注意了，字符和范围定义的先后顺序对匹配的结果是没有任何影响的。
其实说了那么多，只是想证明，字符集一对方括号 “[]” 里面的字符关系是或关系，下面看一个例子：
```Python
import re
a = 'uav,ubv,ucv,uwv,uzv,ucv,uov'
# 字符集
# 取 u 和 v 中间是 a 或 b 或 c 的字符
findall = re.findall('u[abc]v', a)
print(findall)
# 如果是连续的字母，数字可以使用 - 来代替
l = re.findall('u[a-c]v', a)
print(l)
# 取 u 和 v 中间不是 a 或 b 或 c 的字符
re_findall = re.findall('u[^abc]v', a)
print(re_findall)
```
输出的结果：
```txt
['uav', 'ubv', 'ucv', 'ucv']
['uav', 'ubv', 'ucv', 'ucv']
['uwv', 'uzv', 'uov']
```
在例子中，使用了取反字符集，也就是在左方括号 “[” 后面紧跟一个尖括号 “^”，就会对字符集取反。需要记住的一点是，取反字符集必须要匹配一个字符。比如：`q[^u]` 并不意味着：匹配一个 q，后面没有 u 跟着。它意味着：匹配一个 q，后面跟着一个不是 u 的字符。具体可以对比上面例子中输出的结果来理解。
我们都知道，正则表达式本身就定义了一些规则，比如 `\d`,匹配所有数字字符,其实它是等价于 [0-9]，下面也写了个例子，通过字符集的形式解释了这些特殊字符。
```Python
import re
a = 'uav_ubv_ucv_uwv_uzv_ucv_uov&123-456-789'
# 概括字符集
# \d 相当于 [0-9] ,匹配所有数字字符
# \D 相当于 [^0-9] ， 匹配所有非数字字符
findall1 = re.findall('\d', a)
findall2 = re.findall('[0-9]', a)
findall3 = re.findall('\D', a)
findall4 = re.findall('[^0-9]', a)
print(findall1)
print(findall2)
print(findall3)
print(findall4)
# \w 匹配包括下划线的任何单词字符，等价于 [A-Za-z0-9_]
findall5 = re.findall('\w', a)
findall6 = re.findall('[A-Za-z0-9_]', a)
print(findall5)
print(findall6)
```
输出结果：
```txt
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
['u', 'a', 'v', '_', 'u', 'b', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'w', 'v', '_', 'u', 'z', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'o', 'v', '&', '-', '-']
['u', 'a', 'v', '_', 'u', 'b', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'w', 'v', '_', 'u', 'z', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'o', 'v', '&', '-', '-']
['u', 'a', 'v', '_', 'u', 'b', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'w', 'v', '_', 'u', 'z', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'o', 'v', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
['u', 'a', 'v', '_', 'u', 'b', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'w', 'v', '_', 'u', 'z', 'v', '_', 'u', 'c', 'v', '_', 'u', 'o', 'v', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
```
python14/3.md 0 → 100644
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# 数量词
来，继续加深对正则表达式的理解，这部分理解一下数量词，为什么要用数量词，想想都知道，如果你要匹配几十上百的字符时，难道你要一个一个的写，所以就出现了数量词。
数量词的词法是：{min,max} 。min 和 max 都是非负整数。如果逗号有而 max 被忽略了，则 max 没有限制。如果逗号和 max 都被忽略了，则重复 min 次。比如，`\b[1-9][0-9]{3}\b`,匹配的是 1000 ~ 9999 之间的数字( “\b” 表示单词边界），而 `\b[1-9][0-9]{2,4}\b`，匹配的是一个在 100 ~ 99999 之间的数字。
下面看一个实例，匹配出字符串中 4 到 7 个字母的英文
```Python
import re
a = 'java*&39android##@@python'
# 数量词
findall = re.findall('[a-z]{4,7}', a)
print(findall)
```
输出结果：
```txt
['java', 'android', 'python']
```
注意，这里有贪婪和非贪婪之分。那么我们先看下相关的概念：
贪婪模式：它的特性是一次性地读入整个字符串，如果不匹配就吐掉最右边的一个字符再匹配，直到找到匹配的字符串或字符串的长度为 0 为止。它的宗旨是读尽可能多的字符，所以当读到第一个匹配时就立刻返回。
懒惰模式：它的特性是从字符串的左边开始，试图不读入字符串中的字符进行匹配，失败，则多读一个字符，再匹配，如此循环，当找到一个匹配时会返回该匹配的字符串，然后再次进行匹配直到字符串结束。
上面例子中的就是贪婪的，如果要使用非贪婪，也就是懒惰模式，怎么呢？
如果要使用非贪婪，则加一个 `?` ，上面的例子修改如下：
```Python
import re
a = 'java*&39android##@@python'
# 贪婪与非贪婪
re_findall = re.findall('[a-z]{4,7}?', a)
print(re_findall)
```
输出结果如下：
```txt
['java', 'andr', 'pyth']
```
从输出的结果可以看出，android 只打印除了 andr ，Python 只打印除了 pyth ，因为这里使用的是懒惰模式。
当然，还有一些特殊字符也是可以表示数量的，比如：
> `?`：告诉引擎匹配前导字符 0 次或 1 次
>
> `+`：告诉引擎匹配前导字符 1 次或多次
>
> `*`：告诉引擎匹配前导字符 0 次或多次
把这部分的知识点总结一下,就是下面这个表了:
| 贪 婪 | 惰 性 | 描 述 |
| ------- | ------- | ----------------------------- |
| ？ | ？？ | 零次或一次出现，等价于{0,1} |
| + | +？ | 一次或多次出现 ，等价于{1,} |
| * | *？ | 零次或多次出现 ，等价于{0,} |
| {n} | {n}？ | 恰好 n 次出现 |
| {n,m} | {n,m}？ | 至少 n 次枝多 m 次出现 |
| {n,} | {n,}？ | 至少 n 次出现 |
python14/4.md 0 → 100644
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# 边界匹配符和组
将上面几个点，就用了很大的篇幅了，现在介绍一些边界匹配符和组的概念。
一般的边界匹配符有以下几个：
| 语法 | 描述 |
| ---- | ------------------------------------------------ |
| ^ | 匹配字符串开头（在有多行的情况中匹配每行的开头） |
| $ | 匹配字符串的末尾(在有多行的情况中匹配每行的末尾) |
| \A | 仅匹配字符串开头 |
| \Z | 仅匹配字符串末尾 |
| \b | 匹配 \w 和 \W 之间 |
| \B | [^\b] |
分组，被括号括起来的表达式就是分组。分组表达式 `(...)` 其实就是把这部分字符作为一个整体，当然，可以有多分组的情况，每遇到一个分组，编号就会加 1 ，而且分组后面也是可以加数量词的。
此处本应有例子，考虑到篇幅问题，就不贴了
python14/5.md 0 → 100644
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# re.sub
实战过程中，我们很多时候需要替换字符串中的字符，这时候就可以用到 `def sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) ` 函数了，re.sub 共有五个参数。其中三个必选参数：pattern, repl, string ; 两个可选参数：count, flags .
具体参数意义如下：
| 参数 | 描述 |
| ------- | ------------------------------------------------------------- |
| pattern | 表示正则中的模式字符串 |
| repl | repl，就是replacement，被替换的字符串的意思 |
| string | 即表示要被处理，要被替换的那个 string 字符串 |
| count | 对于pattern中匹配到的结果，count可以控制对前几个group进行替换 |
| flags | 正则表达式修饰符 |
具体使用可以看下下面的这个实例，注释都写的很清楚的了，主要是注意一下，第二个参数是可以传递一个函数的，这也是这个方法的强大之处，例如例子里面的函数 `convert` ,对传递进来要替换的字符进行判断，替换成不同的字符。
```python
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import re
a = 'Python*Android*Java-888'
# 把字符串中的 * 字符替换成 & 字符
sub1 = re.sub('\*', '&', a)
print(sub1)
# 把字符串中的第一个 * 字符替换成 & 字符
sub2 = re.sub('\*', '&', a, 1)
print(sub2)
# 把字符串中的 * 字符替换成 & 字符,把字符 - 换成 |
# 1、先定义一个函数
def convert(value):
group = value.group()
if (group == '*'):
return '&'
elif (group == '-'):
return '|'
# 第二个参数，要替换的字符可以为一个函数
sub3 = re.sub('[\*-]', convert, a)
print(sub3)
```
输出的结果：
```txt
Python&Android&Java-888
Python&Android*Java-888
Python&Android&Java|888
```
python14/6.md 0 → 100644
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# re.match 和 re.search
**re.match 函数**
语法：
```python
re.match(pattern, string, flags=0)
```
re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match() 就返回 none。
**re.search 函数**
语法：
```Python
re.search(pattern, string, flags=0)
```
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
re.match 和 re.search 的参数，基本一致的，具体描述如下：
| 参数 | 描述 |
| ------- | -------------------------------------------------------- |
| pattern | 匹配的正则表达式 |
| string | 要匹配的字符串 |
| flags | 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写 |
那么它们之间有什么区别呢？
re.match 只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回 None；而 re.search 匹配整个字符串，直到找到一个匹配。这就是它们之间的区别了。
re.match 和 re.search 在网上有很多详细的介绍了，可是再个人的使用中，还是喜欢使用 re.findall
看下下面的实例，可以对比下 re.search 和 re.findall 的区别，还有多分组的使用。具体看下注释，对比一下输出的结果：
示例：
```python
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 提取图片的地址
import re
a = '<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">'
# 使用 re.search
search = re.search('<img src="(.*)">', a)
# group(0) 是一个完整的分组
print(search.group(0))
print(search.group(1))
# 使用 re.findall
findall = re.findall('<img src="(.*)">', a)
print(findall)
# 多个分组的使用（比如我们需要提取 img 字段和图片地址字段）
re_search = re.search('<(.*) src="(.*)">', a)
# 打印 img
print(re_search.group(1))
# 打印图片地址
print(re_search.group(2))
# 打印 img 和图片地址，以元祖的形式
print(re_search.group(1, 2))
# 或者使用 groups
print(re_search.groups())
```
输出的结果：
```txt
<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">
https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg
['https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg']
img
https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg
('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')
('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')
```
最后，正则表达式是非常厉害的工具，通常可以用来解决字符串内置函数无法解决的问题，而且正则表达式大部分语言都是有的。python 的用途很多，但在爬虫和数据分析这连个模块中都是离不开正则表达式的。所以正则表达式对于学习 Python 来说，真的很重要。最后，附送一些常用的正则表达式和正则表达式和 Python 支持的正则表达式元字符和语法文档。
github：https://github.com/TwoWater/Python/blob/master/python14/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F.md
欢迎大家 start ，https://github.com/TwoWater/Python 一下，这是草根学 Python 系列博客的库。也可以关注我的微信公众号：
![http://twowater.com.cn/images/20171204192251900.gif](http://twowater.com.cn/images/20171204192251900.gif)
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# 目录 #
![草根学Python（十四） 一步一步了解正则表达式](https://raw.githubusercontent.com/TwoWater/Python/master/python14/%E8%8D%89%E6%A0%B9%E5%AD%A6Python%EF%BC%88%E5%8D%81%E5%9B%9B%EF%BC%89%20%E4%B8%80%E6%AD%A5%E4%B8%80%E6%AD%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F.png)
python14/常用的正则表达式.md 0 → 100644
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#
# 常用的正则表达式
## 校验数字的表达式
```
1、 数字：^[0-9]*$
2、 n位的数字：^\d{n}$
3、 至少n位的数字：^\d{n,}$
4、 m-n位的数字：^\d{m,n}$
5、 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$
6、 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$
7、 带1-2位小数的正数或负数：^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$
8、 正数、负数、和小数：^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$
9、 有两位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
10、 有1~3位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$
11、 非零的正整数：^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$
12、 非零的负整数：^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$
13、 非负整数：^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$
14、 非正整数：^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$
15、 非负浮点数：^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$
16、 非正浮点数：^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$
17、 正浮点数：^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$
18、 负浮点数：^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$
19、 浮点数：^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$
```
## 校验字符的表达式
```
1、 汉字：^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
2、 英文和数字：^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$
3、 长度为3-20的所有字符：^.{3,20}$
4、 由26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z]+$
5、 由26个大写英文字母组成的字符串：^[A-Z]+$
6、 由26个小写英文字母组成的字符串：^[a-z]+$
7、 由数字和26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z0-9]+$
8、 由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串：^\w+$ 或 ^\w{3,20}$
9、 中文、英文、数字包括下划线：^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$
10、 中文、英文、数字但不包括下划线等符号：^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$
11、 可以输入含有^%&',;=?$\"等字符：[^%&',;=?$\x22]+
12、 禁止输入含有~的字符：[^~\x22]+
```
## 特殊需求表达式
```
1、 Email地址：^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
2、 域名：[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.?
3、 InternetURL：[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
4、 手机号码：^(13[0-9]|14[0-9]|15[0-9]|166|17[0-9]|18[0-9]|19[8|9])\d{8}$
5、 电话号码("XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX)：^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$
6、 国内电话号码(0511-4405222、021-87888822)：\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
7、 18位身份证号码(数字、字母x结尾)：^((\d{18})|([0-9x]{18})|([0-9X]{18}))$
8、 帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
9、 密码(以字母开头，长度在6~18之间，只能包含字母、数字和下划线)：^[a-zA-Z]\w{5,17}$
10、 强密码(必须包含大小写字母和数字的组合，不能使用特殊字符，长度在8-10之间)：^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$
11、 日期格式：^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}
12、 一年的12个月(01～09和1～12)：^(0?[1-9]|1[0-2])$
13、 一个月的31天(01～09和1～31)：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$
14、 钱的输入格式：
a.有四种钱的表示形式我们可以接受:"10000.00" 和 "10,000.00", 和没有 "分" 的 "10000" 和 "10,000"：^[1-9][0-9]*$
b.这表示任意一个不以0开头的数字,但是,这也意味着一个字符"0"不通过,所以我们采用下面的形式：^(0|[1-9][0-9]*)$
c.一个0或者一个不以0开头的数字.我们还可以允许开头有一个负号：^(0|-?[1-9][0-9]*)$
d.这表示一个0或者一个可能为负的开头不为0的数字.让用户以0开头好了.把负号的也去掉,因为钱总不能是负的吧.下面我们要加的是说明可能的小数部分：^[0-9]+(.[0-9]+)?$
e.必须说明的是,小数点后面至少应该有1位数,所以"10."是不通过的,但是 "10" 和 "10.2" 是通过的：^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
f.这样我们规定小数点后面必须有两位,如果你认为太苛刻了,可以这样：^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$
g.这样就允许用户只写一位小数.下面我们该考虑数字中的逗号了,我们可以这样：^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(.[0-9]{1,2})?$
h.1到3个数字,后面跟着任意个 逗号+3个数字,逗号成为可选,而不是必须：^([0-9]+|[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*)(.[0-9]{1,2})?$
15、 xml文件：^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\\.[x|X][m|M][l|L]$
16、 中文字符的正则表达式：[\u4e00-\u9fa5]
17、 双字节字符：[^\x00-\xff] (包括汉字在内，可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1))
18、 空白行的正则表达式：\n\s*\r (可以用来删除空白行)
19、 HTML标记的正则表达式：<(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? /> (网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力)
20、 首尾空白字符的正则表达式：^\s*|\s*$或(^\s*)|(\s*$) (可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等)，非常有用的表达式)
21、 腾讯QQ号：[1-9][0-9]{4,} (腾讯QQ号从10000开始)
22、 中国邮政编码：[1-9]\d{5}(?!\d) (中国邮政编码为6位数字)
23、 IP地址：\d+\.\d+\.\d+\.\d+ (提取IP地址时有用)
24、 IP地址：((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d))
25、PV6 地址： (([0-9a-fA-F]{1,4}:){7,7}[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,7}:|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,6}:[0-9a-fA-F]{1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,5}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,2}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,3}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,3}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,4}|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,2}(:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,5}|[0-9a-fA-F]{1,4}:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,6})|:((:[0-9a-fA-F]{1,4}){1,7}|:)|fe80:(:[0-9a-fA-F]{0,4}){0,4}%[0-9a-zA-Z]{1,}|::(ffff(:0{1,4}){0,1}:){0,1}((25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])\\.){3,3}(25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])|([0-9a-fA-F]{1,4}:){1,4}:((25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9])\\.){3,3}(25[0-5]|(2[0-4]|1{0,1}[0-9]){0,1}[0-9]))
26、URL 链接： ((http|ftp|https)://)(([a-zA-Z0-9\._-]+\.[a-zA-Z]{2,6})|([0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}))(:[0-9]{1,4})*(/[a-zA-Z0-9\&%_\./-~-]*)?
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