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应该如何构造复杂的正则表达式

发布时间:2012-09-09 作者: 来源:转载
昨天Snopo问我如何写一段正则表达式,来提取sql的条件语句。解答之余,想写一篇文章介绍一下经验
文题本来是《如何构造复杂的正则表达式》,但是觉得有些歧义,就感觉正则式本来很简单,我在教人如何将它小事化大一样。正好相反,我的本意是说,即使复杂的正则式也不怕,找出合适的方法,将其构造出来。

避重就轻

Snopo给出的文本是这样的:or and name='zhangsan' and id=001 or age>20 or area='%renmin%' and like,问,如何提取其中正确的SQL查询语句。

简要分析可知,中间部分是合乎要求的,只是两端的有若干个like, or, and。构造能够解析合乎SQL语法的查询语句的正则表达式,应该是比较复杂的。可是,对于具体的问题,也可以更简单。上述的不良构的SQL语句,应该是使用程序自动生成的,它的两端会有一些不符合题意的文本。只要将这些文本去除就可以了。

于是,我写出了正则表达式:s/^(?:(?:or|and|like)s*)+|s*(?:(?:or|and|like)s*)+$//mi;,这样就把多行字串首尾的like, or, and以及可能的空白字符全部去掉了,剩下的内容即为所求。

分而治之

答案发过去之后,Snopo显然不是很满意这种“偷懒”的办法。他继续问道,能否写出正则式,用来匹配合符SQL语法要求的条件查询语句?(只考虑where部分即可,不必写完整的select。)

的确,从快速解决问题的角度来说,只要能够行之有效地解决,用什么办法都可以;不过从学习知识的角度来说,不避重就轻,而是刨根问底,才是正途。既如此,就看一下如何使用正则,将该SQL查询语句解决掉。

最简单的查询语句,应该是真假判断,即 where 1; where True; where false,等等。 这样的语句使用正则式,直接/(?:-?d+|True|False)/i。

稍复杂些的单条语句,可以是左右比较,即

复制代码 代码如下:
name like 'zhang%', 或 age>25 ,或 work in ('it', 'hr', 'R&D')

。将其简单化,结构就变为A OP B。其中A代表变量,OP代表比较操作符,B代表值。

•A: 最简单的A,应该是w+。考虑到实际情况,变量包含点号或脱字符,例如`table.salary`,可以记为/[w.`]+/。这是比较笼统的细化。如果要求比较苛刻,还可以做到让脱字符同时在左右两边出现(条件判断)。
•OP: Where 常用的几种关系比较为:=, <>, >, <, >=, <=, Between, Like, in。使用简单的正则描述之,成为:/(?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In)/i。
•B: B 的情况又可分为3种:变量,数字,字符串,列表。为简单起见,这里就不考虑算术表达式了。

◦变量的话,直接延用A的定义即可。不赘述。
◦数字:使用/d+/来定义。不考虑小数和负数了。

◦字符串:包括单引号字串和双引号字串。中间可以包括被转义的引号。我写了一个符合这一要求的引号字串正则表达式,形如:/(['"])(?:['"]|[^1])*?1/。不过,由于它只是庞大机器的一个零件,这样写的风险是极其大的。首先,它使用了反向引用;其次,该反向引用使用了全局的反向引用编号。我写了自动生成全局编号的函数,来解决这一问题。不过,这里谈细节是不是太深入了。应该先谈框架,再说细节才对。不应该一入手就陷进细节的汪洋大海。

◦列表:列表是形如(1, 3 , 4) 或 ("it", "hr", "r&d")之类的东东,它由简单变量以逗号相连,两边加上括号组成。列表的单项以I表示,它代表 数字|字符串。此时,列表就变为:/(I(?:,I)*?)/。它表示,左括号,一个I,一系列由逗号、I组成的其它列表项(0个或多个),右括号。简单起见没有考虑空白字符。
•至此,可以总结出单条语句的正则框架:S =~ /A OP B/i。S在此代表单条语句。
更为复杂的是多条语句,可以由单条语句组成,中间使用 and 或 or 连接。合理地构造单条语句,将其稳定地编制为多条语句,任务就完成了。

沿用上面的示例,以S代表单条语句,那么复合语句C就是 C =~ S(?:(?:or|and) S)*?/。至此,一个初具规模的条件语句解析器就诞生了。下面以python为例,一步一步实现出来。

Python实现
重申一句:虽然给出了实现,但是仍请注重思路,忽略代码。
复制代码 代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#
#author: rex
#blog: http://iregex.org
#filename test.py
#created: 2010-08-06 17:12

#generage quoted string;
#including ' and " string
#allow ' and " inside
index=0
def gen_quote_str():

global index
index+=1
char=chr(96+index)
return r"""(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_%s)"""% (char, char)


#simple variable
def a():
return r'[w.`]+'

#operators
def op():
return r'(?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In)'


#list item within (,)
#eg: 'a', 23, a.b, "asdfasdf"aasdf"
def item():
return r"(?:%s|%s)" % (a(), gen_quote_str())


#a complite list, like
#eg: (23, 24, 44), ("regex", "is", "good")
def items():
return r"""( s*
%s
(?:,s* %s)* s*
)""" % (item(), item())

#simple comparison
#eg: a=15 , b>23
def s():
return r"""%s s* %s s* (?:w+| %s | %s )""" % (a(), op(), gen_quote_str(), items())

#complex comparison
# name like 'zhang%' and age>23 and work in ("hr", "it", 'r&d')
def c():
return r"""
(?ix) %s
(?:s*
(?:and|or)s*
%s s*
)*
""" % (s(), s())

print "A:t", a()
print "OP:t", op()
print "ITEM:t", item()
print "ITEMS:t", items()
print "S:t", s()
print "C:t", c()

该代码在我的机器上(Ubuntu 10.04, Python 2.6.5)运行的结果是:
复制代码 代码如下:
A: [w.`]+
OP: (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In)
ITEM: (?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_a))
ITEMS: ( s*
(?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_b))
(?:,s* (?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_c)))* s*
)
S: [w.`]+ s* (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In) s* (?:w+| (?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_d) | ( s*
(?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_e))
(?:,s* (?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_f)))* s*
) )
C:
(?ix) [w.`]+ s* (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In) s* (?:w+| (?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_g) | ( s*
(?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_h))
(?:,s* (?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_i)))* s*
) )
(?:s*
(?:and|or)s*
[w.`]+ s* (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In) s* (?:w+| (?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_j) | ( s*
(?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_k))
(?:,s* (?:[w.`]+|(?P['"])(?:['"]|[^'"])*?(?P=quote_l)))* s*
) ) s*
)*

请看匹配效果图:

算术表达式

我记得刚才好像提到“为简单起见,这里就不考虑算术表达式了”。不过,解析算术表达式是个非常有趣的话题,只要是算法书,都会提及(中缀表达式转前缀表达式,诸如此类)。当然它也可以使用正则表达式来描述。

其主要思路是:

复制代码 代码如下:
expr -> expr + term | expr - term | term
term -> term * factor | term / factor | factor
factor -> digit | ( expr )

以及代码:
复制代码 代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#
#author: rex
#blog: http://jb51.net
#filename math.py
#created: 2010-08-07 00:44

integer=r"d+"

factor=r"%s (?:. %s)?" % (integer, integer)

term= "%s(?: s* [*/] s* %s)* " % (factor, factor)

expr= "(?x) %s(?: s* [+-] s* %s)* " % (term, term)

print expr

看一下它的输出和匹配效果图:

小贴士

•如果不用复杂的正则式就能解决问题,一定不要用。
•如果必须写比较复杂的正则式,请参考以下原则。
•从大处着眼,先理解待解析的文本的整体结构是什么样子,划分为小部件;
•从细处着手,试图实现每一个小部件,力求每一部分都是完整、坚固的,且放在全局也不会冲突。
•合理组装这些部件。
•分而治之的好处:只有某个模块出错,其它部分没错时,可以迅速定位错误,消除BUG。
•谨慎使用捕获括号,除非你知道自己在做什么,知道它会有什么副作用,以及是否有可行的解决措施。对于短小的正则式来说,一两个多余的括号是无伤大雅的;但是对于复杂的正则式来说,一对多余的括号可能就是致命的错误。
•尽量使用free-space模式。此时你可以自由地添加注释和空白字符,以便提高正则表达式的可读性。

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