正则表达式前瞻（正则表达式解读）

## 正则表达式前瞻### 简介正则表达式前瞻（Lookarounds）是一类特殊的断言，它们不匹配任何字符，只进行匹配条件的判断，用于查找特定模式

之前

或

之后

的文本，而不包含该模式本身在匹配结果中。这使得正则表达式能够进行更复杂的模式匹配，并提升匹配的精确度。 前瞻主要分为正向和负向两种，每种又分为先行和后行。### 一、 正向先行断言 (Positive Lookahead Assertion)正向先行断言用于查找某个模式

之前

的文本。 语法为 `(?=pattern)`，其中 `pattern` 是需要匹配的模式。如果 `pattern` 匹配成功，则整个表达式匹配成功，但 `pattern` 本身不会包含在匹配结果中。

示例:

假设我们想查找以 "abc" 开头的单词，但只希望得到单词的其余部分，而不是 "abc" 本身。可以使用如下正则表达式：`abc(?=\w+)`

`abc`: 匹配字面量 "abc"。

`(?=\w+)`: 正向先行断言，匹配 "abc" 后面跟着一个或多个单词字符 (`\w+`)。如果条件满足，整个表达式匹配成功，但匹配结果只包含空字符串，因为 `(?=\w+)` 不匹配任何字符。

例子说明:

在字符串 "abcdefg abcd123 abcxyz" 中，该正则表达式将匹配：

空字符串在 "abcdefg" 的 "abc" 后面

空字符串在 "abcd123" 的 "abc" 后面

空字符串在 "abcxyz" 的 "abc" 后面如果想要匹配 "abc" 后面的部分，则需要使用分组和捕获：`abc(?=(\w+))`在这个例子中，`(\w+)` 被括号括起来，形成一个捕获组。匹配结果将包含捕获组的内容，也就是 "defg"、"d123" 和 "xyz"。### 二、 负向先行断言 (Negative Lookahead Assertion)负向先行断言用于查找某个模式

之前

，并且该模式

不出现

的文本。语法为 `(?!pattern)`。如果 `pattern` 匹配失败，则整个表达式匹配成功，反之则失败。 同样，`pattern` 本身不会包含在匹配结果中。

示例:

假设我们想查找不以 "abc" 开头的单词。可以使用如下正则表达式：`\b\w+(?!abc)`

`\b`: 匹配单词边界。

`\w+`: 匹配一个或多个单词字符。

`(?!abc)`: 负向先行断言，确保后面不跟着 "abc"。

例子说明:

在字符串 "defg abcdefg xyz" 中，该正则表达式将匹配 "defg" 和 "xyz"。### 三、 正向后行断言 (Positive Lookbehind Assertion)正向后行断言用于查找某个模式

之后

的文本。语法为 `(?<=pattern)pattern2`。 其中 `pattern` 是匹配模式之前的部分，而 `pattern2` 是要匹配的文本（包含在匹配结果中）。 `pattern`必须是固定长度的。

示例:

假设我们想查找所有以 "ing" 结尾的单词，但只希望得到 "ing" 之前的部分。可以使用如下正则表达式：`(?<=\w+)ing`

`(?<=\w+)`: 正向后行断言，匹配一个或多个单词字符 (`\w+`) 后面的部分。

`ing`: 匹配 "ing"。

例子说明:

在字符串 "running singing thing" 中，该正则表达式将匹配 "run"、"sing" 和 "th"。### 四、 负向后行断言 (Negative Lookbehind Assertion)负向后行断言用于查找某个模式

之后

，并且该模式

不出现

的文本。语法为 `(?

示例:

假设我们想查找不以 "ing" 结尾的单词。可以使用如下正则表达式 (这需要结合其他正则表达式规则，比如单词边界)：`\b\w+(?

`\b`: 匹配单词边界

`\w+`: 匹配一个或多个单词字符

`(?

`\b`: 匹配单词边界

例子说明:

在字符串 "running singing thing run" 中，该正则表达式将匹配 "run" 和 "thing"，而不会匹配 "runn" 和 "sing"。### 总结前瞻断言是正则表达式中非常强大的工具，可以帮助我们进行更精确和复杂的模式匹配。 理解并熟练运用它们，可以显著提高正则表达式的效率和可读性。 需要注意的是，不同编程语言或正则表达式引擎对前瞻的支持程度可能略有不同，具体语法细节需要参考相关文档。

正则表达式前瞻

简介正则表达式前瞻（Lookarounds）是一类特殊的断言，它们不匹配任何字符，只进行匹配条件的判断，用于查找特定模式 *之前* 或 *之后* 的文本，而不包含该模式本身在匹配结果中。这使得正则表达式能够进行更复杂的模式匹配，并提升匹配的精确度。 前瞻主要分为正向和负向两种，每种又分为先行和后行。

一、 正向先行断言 (Positive Lookahead Assertion)正向先行断言用于查找某个模式 *之前* 的文本。 语法为 `(?=pattern)`，其中 `pattern` 是需要匹配的模式。如果 `pattern` 匹配成功，则整个表达式匹配成功，但 `pattern` 本身不会包含在匹配结果中。**示例:**假设我们想查找以 "abc" 开头的单词，但只希望得到单词的其余部分，而不是 "abc" 本身。可以使用如下正则表达式：`abc(?=\w+)`* `abc`: 匹配字面量 "abc"。 * `(?=\w+)`: 正向先行断言，匹配 "abc" 后面跟着一个或多个单词字符 (`\w+`)。如果条件满足，整个表达式匹配成功，但匹配结果只包含空字符串，因为 `(?=\w+)` 不匹配任何字符。**例子说明:**在字符串 "abcdefg abcd123 abcxyz" 中，该正则表达式将匹配：* 空字符串在 "abcdefg" 的 "abc" 后面 * 空字符串在 "abcd123" 的 "abc" 后面 * 空字符串在 "abcxyz" 的 "abc" 后面如果想要匹配 "abc" 后面的部分，则需要使用分组和捕获：`abc(?=(\w+))`在这个例子中，`(\w+)` 被括号括起来，形成一个捕获组。匹配结果将包含捕获组的内容，也就是 "defg"、"d123" 和 "xyz"。

二、 负向先行断言 (Negative Lookahead Assertion)负向先行断言用于查找某个模式 *之前*，并且该模式 *不出现* 的文本。语法为 `(?!pattern)`。如果 `pattern` 匹配失败，则整个表达式匹配成功，反之则失败。 同样，`pattern` 本身不会包含在匹配结果中。**示例:**假设我们想查找不以 "abc" 开头的单词。可以使用如下正则表达式：`\b\w+(?!abc)`* `\b`: 匹配单词边界。 * `\w+`: 匹配一个或多个单词字符。 * `(?!abc)`: 负向先行断言，确保后面不跟着 "abc"。**例子说明:**在字符串 "defg abcdefg xyz" 中，该正则表达式将匹配 "defg" 和 "xyz"。

三、 正向后行断言 (Positive Lookbehind Assertion)正向后行断言用于查找某个模式 *之后* 的文本。语法为 `(?<=pattern)pattern2`。 其中 `pattern` 是匹配模式之前的部分，而 `pattern2` 是要匹配的文本（包含在匹配结果中）。 `pattern`必须是固定长度的。**示例:**假设我们想查找所有以 "ing" 结尾的单词，但只希望得到 "ing" 之前的部分。可以使用如下正则表达式：`(?<=\w+)ing`* `(?<=\w+)`: 正向后行断言，匹配一个或多个单词字符 (`\w+`) 后面的部分。 * `ing`: 匹配 "ing"。**例子说明:**在字符串 "running singing thing" 中，该正则表达式将匹配 "run"、"sing" 和 "th"。

四、 负向后行断言 (Negative Lookbehind Assertion)负向后行断言用于查找某个模式 *之后*，并且该模式 *不出现* 的文本。语法为 `(?

总结前瞻断言是正则表达式中非常强大的工具，可以帮助我们进行更精确和复杂的模式匹配。 理解并熟练运用它们，可以显著提高正则表达式的效率和可读性。 需要注意的是，不同编程语言或正则表达式引擎对前瞻的支持程度可能略有不同，具体语法细节需要参考相关文档。