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news 2025/11/13 8:27:59

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正则表达式。

一句话概括

正则表达式（Regular Expression，常简写为 regex 或 regexp）是一种用特定模式字符串来匹配、查找、替换文本的强大工具。

你可以把它想象成一种超级增强版的“Ctrl+F”查找功能。它不仅能够查找一个固定的词（比如“hello”），还能定义一个文本模式，用来匹配所有符合这个模式的字符串。

一个生动的比喻

把它比作一个 “通配符”或者“模板”：

• 当你在电脑里搜索文件时，你可能会用 *.jpg 来查找所有的图片文件。这里的 * 就是一个简单的通配符，代表任意字符。

• 正则表达式就是这种思想的超级加强版，它提供了一整套强大而精确的语法，让你能描述极其复杂的文本规则。

它能做什么？

主要有三大功能：

匹配（Match）：判断一个字符串是否符合某个模式。
◦ 例如：判断用户输入的邮箱地址格式是否正确。
查找（Search）：在一个长文本中找出所有符合某个模式的片段。
◦ 例如：在一篇文章中找出所有的电话号码或日期。
替换（Replace）：将文本中所有符合某个模式的部分替换成其他内容。
◦ 例如：将一段文本中所有“TODO”开头的行批量删除，或者将日期格式从 “YYYY-MM-DD” 改为 “MM/DD/YYYY”。

一个简单的例子

假设我们要从一段文本中找出所有手机号码。

中国的手机号码通常是 11 位数字，并且以 1 开头。我们可以用这个正则表达式来匹配它：

/1[3-9]\d{9}/

我们来分解一下这个“模式”：
• 1：表示第一个字符必须是数字 1。

• [3-9]：表示第二个字符可以是 3 到 9 之间的任意一个数字。

• \d：这是一个特殊符号，代表任意一个数字（0-9）。

• {9}：表示前面的 \d 必须连续出现 9 次。

所以，这个模式翻译成白话就是：“以1开头，第二位是3-9，后面跟着任意9个数字”。这就能非常精确地匹配到手机号码。

常用的元字符（构建模式的积木）

正则表达式有一套自己的语法，由一些特殊字符（称为元字符）组成。以下是几个最常用的：

元字符含义举例匹配示例

. 匹配任意单个字符（除了换行符） a.c “abc”, “aac”, “a@c”

\d 匹配一个数字 \d\d “42”, “01”

\w 匹配一个字母、数字或下划线 \w\w “Ab”, “a1”, “_2”

\s 匹配一个空白符（空格、制表符等） a\sb “a b”

[abc] 匹配方括号内的任意一个字符 [aeiou] 匹配任何一个元音字母

[^abc] 匹配除了方括号内字符的任意字符 [^0-9] 匹配任何一个非数字字符

前面的元素出现 0 次或多次 ab*c “ac”, “abc”, “abbc”

前面的元素出现 1 次或多次 ab+c “abc”, “abbc” (不能匹配”ac”)

? 前面的元素出现 0 次或 1 次 colou?r “color”, “colour”

{n} 前面的元素出现恰好 n 次 \d{4} 4位数字，如年份“2023”

^ 匹配字符串的开始位置 ^Hello 匹配以“Hello”开头的字符串

$ 匹配字符串的结束位置 end$ 匹配以“end”结尾的字符串

应用场景

正则表达式无处不在，尤其是在编程和数据处理中：
• 表单验证：验证邮箱、电话、密码强度等。

• 数据抓取（爬虫）：从网页源码中提取特定信息（如链接、标题）。

• 文本编辑器（VS Code, Sublime等）：进行高级的查找替换。

• 日志分析：从大量日志中筛选出错误信息或特定事件。

• 命令行工具（grep, sed, awk）：在Linux/Unix系统中处理文本。

不得不指出，正则表达式在LLM上的使用十分广泛

正则表达式（Regular Expressions）在LLM（大语言模型）的开发和应用中确实有重要应用，但它的角色更像是“辅助工具”而不是核心组件。以下是几个关键的应用场景：

数据预处理（Data Preprocessing）

LLM训练需要大量高质量的文本数据。正则表达式常用于：
• 清理数据：移除HTML标签、特殊字符、无关的标点等

• 标准化文本：统一日期格式（YYYY-MM-DD）、电话号码、URL等

• 分词（Tokenization）辅助：识别特定模式（如电子邮件、数字等）帮助分词器更好处理
示例：用正则清理文本中的HTML标签
import re
clean_text = re.sub(r’<[^>]+>', ‘’, raw_html_text)

后处理（Post-processing）

LLM生成的文本可能需要结构化输出，正则表达式可用于：
• 提取信息：从模型输出中抽取日期、金额、关键词等

• 格式校验：确保模型生成的JSON、代码等符合语法
从LLM输出中提取所有日期
dates = re.findall(r’\d{4}-\d{2}-\d{2}', llm_output)

提示工程（Prompt Engineering）

在构建复杂提示时，正则可以帮助：
• 动态生成提示：从用户输入中提取实体并插入到提示模板中

• 约束输出格式：要求模型按特定格式（如JSON、列表）生成内容，然后用正则验证

路由和分类（Routing & Classification）

在LLM应用中，正则可以作为轻量级过滤器：
• 意图识别：快速匹配简单用户意图（如"帮我退款"→路由到售后模块）

• 触发特定功能：例如匹配"翻译这句话："后接文本→调用翻译工具

安全与合规（Safety & Compliance）

• 过滤敏感信息：用正则掩码电话号码、身份证号等（配合其他技术）

• 检测有害内容：快速匹配已知的不良词汇模式（作为第一道防线）

工具调用（Function Calling）

当LLM需要调用外部工具/API时，正则可用于：
• 解析参数：从自然语言中提取API所需的参数（如城市名、日期）

• 验证输入：确保参数符合要求（如邮箱格式、数字范围）
从用户查询中提取城市名
user_query = “我想知道北京明天的天气”
city_match = re.search(r’(北京|上海|广州|深圳)', user_query)
if city_match:
city = city_match.group(1)
call_weather_api(city)