起源
正则表达式的“鼻祖”或许可一直追溯到科学家对人类神经系统工作原理的早期研究。美国新泽西州的WarrenMcCulloch和出生在美国底特律的WalterPitts这两位神经生理方面的科学家，研究出了一种用数学方式来描述神经网络的新方法，他们创造性地将神经系统中的神经元描述成了小而简单的自动控制元，从而作出了一项伟大的工作革新。
在1956年，出生在被马克·吐温（MarkTwain）称为“美国最美丽的城市之一”的哈特福德市的一位名叫StephenKleene的数学科学家，他在WarrenMcCulloch和WalterPitts早期工作的基础之上，发表了一篇题目是《神经网事件的表示法》的论文，利用称之为正则集合的数学符号来描述此模型，引入了正则表达式的概念。正则表达式被作为用来描述其称之为“正则集的代数”的一种表达式，因而采用了“正则表达式”这个术语。
之后一段时间，人们发现可以将这一工作成果应用于其他方面。KenThompson就把这一成果应用于计算搜索算法的一些早期研究，KenThompson是Unix的主要发明人，也就是大名鼎鼎的Unix之父。Unix之父将此符号系统引入编辑器QED，然后是Unix上的编辑器ed，并最终引入grep。JeffreyFriedl在其着作《MasteringRegularExpressions(2ndedition)》（中文版译作：精通正则表达式，已出到第三版）中对此作了进一步阐述讲解，如果你希望更多了解正则表达式理论和历史，推荐你看看这本书。
自此以后，正则表达式被广泛地应用到各种UNIX或类似于UNIX的工具中，如大家熟知的Perl。Perl的正则表达式源自于HenrySpencer编写的regex，之后已演化成了pcre（Perl兼容正则表达式PerlCompatibleRegularExpressions），pcre是一个由PhilipHazel开发的、为很多现代工具所使用的库。正则表达式的第一个实用应用程序即为Unix中的qed编辑器。
然后，正则表达式在各种计算机语言或各种应用领域得到了广大的应用和发展，演变成为计算机技术森林中的一只形神美丽且声音动听的百灵鸟。
以上是关于正则表达式的起源和发展的历史描述，如今正则表达式在基于文本的编辑器和搜索工具中依然占据着一个非常重要的地位。
在最近的六十年中，正则表达式逐渐从模糊而深奥的数学概念，发展成为在计算机各类工具和软件包应用中的主要功能。不仅仅众多UNIX工具支持正则表达式，近二十年来，在WINDOWS的阵营下，正则表达式的思想和应用在大部分Windows开发者工具包中得到支持和嵌入应用！从正则式在MicrosoftVisualBasic6或MicrosoftVBScript到.NETFramework中的探索和发展，WINDOWS系列产品对正则表达式的支持发展到无与伦比的高度，几乎所有Microsoft开发者和所有.NET语言都可以使用正则表达式。如果你是一位接触计算机语言的工作者，那么你会在主流操作系统（*nix[Linux，Unix等]、Windows、HP、BeOS等）、主流的开发语言（delphi、Scala、PHP、C#、Java、C++、Objective-c、Swift、VB、Javascript、Ruby以及Python等）、数以亿万计的各种应用软件中，都可以看到正则表达式优美的舞姿。
概念
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下的目的：
1.给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（称作“匹配”）；
2.可以通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定部分。
正则表达式的特点是：
1.灵活性、逻辑性和功能性非常的强；
2.可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制。
3.对于刚接触的人来说，比较晦涩难懂。
由于正则表达式主要应用对象是文本，因此它在各种文本编辑器场合都有应用，小到著名编辑器EditPlus，大到MicrosoftWord、VisualStudio等大型编辑器，都可以使用正则表达式来处理文本内容。
引擎分类
正则引擎主要可以分为两大类：一种是DFA，一种是NFA。这两种引擎都有了很久的历史（至今二十多年），当中也由这两种引擎产生了很多变体！于是POSIX的出台产生规范了不必要变体的继续产生。这样一来，主流的正则引擎又分为3类：一、DFA，二、传统型NFA，三、POSIXNFA。
DFA引擎在线性时状态下执行，因为它们不要求回溯（并因此它们永远不测试相同的字符两次）。DFA引擎还可以确保匹配最长的可能的字符串。但是，因为DFA引擎只包含有限的状态，所以它不能匹配具有反向引用的模式；并且因为它不构造显示扩展，所以它不可以捕获子表达式。
传统的NFA引擎运行所谓的“贪婪的”匹配回溯算法，以指定顺序测试正则表达式的所有可能的扩展并接受第一个匹配项。因为传统的NFA构造正则表达式的特定扩展以获得成功的匹配，所以它可以捕获子表达式匹配和匹配的反向引用。但是，因为传统的NFA回溯，所以它可以访问完全相同的状态多次（如果通过不同的路径到达该状态）。因此，在最坏情况下，它的执行速度可能非常慢。因为传统的NFA接受它找到的第一个匹配，所以它还可能会导致其他（可能更长）匹配未被发现。
POSIXNFA引擎与传统的NFA引擎类似，不同的一点在于：在它们可以确保已找到了可能的最长的匹配之前，它们将继续回溯。因此，POSIXNFA引擎的速度慢于传统的NFA引擎；并且在使用POSIXNFA时，您恐怕不会愿意在更改回溯搜索的顺序的情况下来支持较短的匹配搜索，而非较长的匹配搜索。
使用DFA引擎的程序主要有：awk，egrep，flex，lex，MySQL，Procmail等；
使用传统型NFA引擎的程序主要有：GNUEmacs，Java，ergp，less，more，.NET语言，PCRElibrary，Perl，PHP，Python，Ruby，sed，vi；
使用POSIXNFA引擎的程序主要有：mawk，MorticeKernSystems’utilities，GNUEmacs（使用时可以明确指定）；
也有使用DFA/NFA混合的引擎：GNUawk，GNUgrep/egrep，Tcl。
举例简单说明NFA与DFA工作的区别：
比如有字符串thisisyansen’sblog，正则表达式为/ya（msen|nsen|nsem）/（不要在乎表达式怎么样，这里只是为了说明引擎间的工作区别）。NFA工作方式如下，先在字符串中查找y然后匹配其后是否为a，如果是a则继续，查找其后是否为m如果不是则匹配其后是否为n（此时淘汰msen选择支）。然后继续看其后是否依次为s，e，接着测试是否为n，是n则匹配成功，不是则测试是否为m。为什么是m？因为NFA工作方式是以正则表达式为标准，反复测试字符串，这样同样一个字符串有可能被反复测试了很多次！
而DFA则不是如此，DFA会从this中t开始依次查找y，定位到y，已知其后为a，则查看表达式是否有a，此处正好有a。然后字符串a后为n，DFA依次测试表达式，此时msen不符合要求淘汰。nsen和nsem符合要求，然后DFA依次检查字符串，检测到sen中的n时只有nsen分支符合，则匹配成功！
由此可以看出来，两种引擎的工作方式完全不同，一个（NFA）以表达式为主导，一个（DFA）以文本为主导！一般而论，DFA引擎则搜索更快一些！但是NFA以表达式为主导，反而更容易操纵，因此一般程序员更偏爱NFA引擎！两种引擎各有所长，而真正的引用则取决与你的需要以及所使用的语言！
符号
（摘自《正则表达式之道》）
正则表达式
由一些普通字符和一些元字符（metacharacters）组成。普通字符包括大小写的字母和数字，而元字符则具有特殊的含义，我们下面会给予解释。
在最简单的情况下，一个正则表达式看上去就是一个普通的查找串。例如，正则表达式"testing"中没有包含任何元字符，它可以匹配"testing"和"testing123"等字符串，但是不能匹配"Testing"。
要想真正的用好正则表达式，正确的理解元字符是最重要的事情。
最简单的元字符是点，它能够匹配任何单个字符（注意不包括换行符）。假定有个文件test.txt包含以下几行内容：
heisarat
heisinarut
thefoodisRotten
Ilikerootbeer
我们可以使用grep命令来测试我们的正则表达式，grep命令使用正则表达式去尝试匹配指定文件的每一行，并将至少有一处匹配表达式的所有行显示出来。命令grepr.ttest.txt。
在test.txt文件中的每一行中搜索正则表达式r.t，并打印输出匹配的行。正则表达式r.t匹配一个r接着任何一个字符再接着一个t。所以它将匹配文件中的rat和rut，而不能匹配Rotten中的Rot，因为正则表达式是大小写敏感的。要想同时匹配大写和小写字母，应该使用字符区间元字符（方括号）。正则表达式[Rr]能够同时匹配R和r。所以，要想匹配一个大写或者小写的r接着任何一个字符再接着一个t就要使用这个表达式：[Rr].t。
要想匹配行首的字符要使用抑扬字符（^）——有时也被叫做插入符。例如，想找到text.txt中行首"he"打头的行，你可能会先用简单表达式he，但是这会匹配第三行的the，所以要使用正则表达式^he，它只匹配在行首出现的h。
有时候指定“除了×××都匹配”会比较容易达到目的，当抑扬字符（^）出方括号中时，它表示“排除”，例如要匹配he，但是排除前面是tors的情形（也就是the和she），可以使用：[^st]he。
可以使用方括号来指定多个字符区间。例如正则表达式[A-Za-z]匹配任何字母，包括大写和小写的；正则表达式[A-Za-z][A-Za-z]*匹配一个字母后面接着0或者多个字母（大写或者小写）。当然我们也可以用元字符+做到同样的事情，也就是：[A-Za-z]+，和[A-Za-z][A-Za-z]*完全等价。但是要注意元字符+并不是所有支持正则表达式的程序都支持的。关于这一点可以参考后面的正则表达式语法支持情况。
要指定特定数量的匹配，要使用大括号（注意必须使用反斜杠来转义）。想匹配所有10和100的实例而排除1和1000，可以使用：10{1，2}，这个正则表达式匹配数字1后面跟着1或者2个0的模式。在这个元字符的使用中一个有用的变化是忽略第二个数字，例如正则表达式0{3，}将匹配至少3个连续的0。
例1
将所有方法foo(a，b，c)的实例改为foo(b，a，c)。这里a、b和c可以是任何提供给方法foo()的参数。也就是说我们要实现这样的转换：
之前之后
foo(10，7，2)foo(7，10，2)
foo(x+13，y-2，10)foo(y-2，x+13，10)
foo(bar(8)，x+y+z，5)foo(x+y+z，bar(8)，5)
下面这条替换命令能够实现这一魔法：
:%s/foo(([^，]*)，([^，]*)，([^，)]*))/foo(2，1，3)/g
让我们把它打散来加以分析。写出这个表达式的基本思路是找出foo()和它的括号中的三个参数的位置。第一个参数是用这个表达式来识别的：：([^，]*)，我们可以从里向外来分析它：
[^，]除了逗号之外的任何字符
[^，]*0或者多个非逗号字符
([^，]*)将这些非逗号字符标记为1，这样可以在之后的替换模式表达式中引用它
([^，]*)，我们必须找到0或者多个非逗号字符后面跟着一个逗号，并且非逗号字符那部分要标记出来以备后用。
正是指出一个使用正则表达式常见错误的最佳时机。为什么我们要使用[^，]*这样的一个表达式，而不是更加简单直接的写法，例如：.*，来匹配第一个参数呢？设想我们使用模式.*来匹配字符串"10，7，2"，它应该匹配"10，"还是"10，7，"？为了解决这个两义性（ambiguity），正则表达式规定一律按照最长的串来，在上面的例子中就是"10，7，"，显然这样就找出了两个参数而不是我们期望的一个。所以，我们要使用[^，]*来强制取出第一个逗号之前的部分。
这个表达式我们已经分析到了：foo(([^，]*)，这一段可以简单的翻译为“当你找到foo(就把其后直到第一个逗号之前的部分标记为1”。然后我们使用同样的办法标记第二个参数为2。对第三个参数的标记方法也是一样，只是我们要搜索所有的字符直到右括号。我们并没有必要去搜索第三个参数，因为我们不需要调整它的位置，但是这样的模式能够保证我们只去替换那些有三个参数的foo()方法调用，在foo()是一个重载（overloading）方法时这种明确的模式往往是比较保险的。然后，在替换部分，我们找到foo()的对应实例，然后利用标记好的部分进行替换，是把第一和第二个参数交换位置。
替换技巧
实例目录
【1】正则表达式应用——替换指定内容到行尾
【2】正则表达式应用——数字替换
【3】正则表达式应用——删除每一行行尾的指定字符
【4】正则表达式应用——替换带有半角括号的多行
【5】正则表达式应用——删除空行
【6】正则表达式应用——实例应用
应用实例
【1】正则表达式应用——替换指定内容到行尾
原始文本如下面两行
abcaaaaa
123abc444
希望每次遇到“abc”，则替换“abc”以及其后到行尾的内容为“abcefg”
即上面的文本最终替换为：
abcefg
123abcefg
解决：
①在替换对话框，查找内容里输入“abc.*”，替换内容输入为“abcefg”
②同时勾选“正则表达式”复选框，然后点击“全部替换”按钮
其中，符号的含义如下：
“.”=匹配任意字符
“*”=匹配0次或更多
注意：其实就是正则表达式替换，这里只是把一些曾经提出的问题加以整理，单纯从正则表达式本身来说，就可以引申出成千上万种特例。
【2】正则表达式应用——数字替换
希望把
asdadas123asdasdas456asdasdasd789asdasd
替换为：
asdadasasdasdasasdasdasdasdasd
在替换对话框里面，勾选“正则表达式”复选框；
在查找内容里面输入“（[0-9]）（[0-9]）（[0-9]）”，不含引号
“替换为：”里面输入“[123]”，不含引号
####备注####：查找（[0-9]+）替换：[1]更简单通用些
范围为你所操作的范围，然后选择替换即可。
实际上这也是正则表达式的使用特例，“[0-9]”表示匹配0～9之间的任何特例，同样“[a-z]”就表示匹配a～z之间的任何特例
上面重复使用了“[0-9]”，表示连续出现的三个数字
括号用来选择原型，进行分组，替换时要用
“1”代表第一个“[0-9]”对应的原型，“2”代表第二个“[0-9]”对应的原型，依此类推
“[”、“]”为单纯的字符，表示添加“[”或“]”，如果输入“其它123其它”，则替换结果为：
asdadas其它123其它asdasdas其它456其它asdasdasd其它789其它asdasd
功能增强：
如果将查找内容“[0-9][0-9][0-9]”改为“[0-9]*[0-9]”，对应1或123或12345或...
大家根据需要定制
相关内容还有很多，可以自己参考正则表达式的语法仔细研究一下
【3】正则表达式应用——删除每一行行尾的指定字符
因为这几个字符在行中也是出现的，所以肯定不能用简单的替换实现
比如
123451265345
2345
需要删除每行末尾的“345”
这个也算正则表达式的用法，其实仔细看正则表达式应该比较简单，不过既然有这个问题提出，说明对正则表达式还得有个认识过程，解决方法如下
解决：
在替换对话框中，启用“正则表达式”复选框
在查找内容里面输入“345$”
这里“$”表示从行尾匹配
如果从行首匹配，可以用“^”来实现，不过EditPlus有另一个功能可以很简单的删除行首的字符串
a.选择要操作的行
b.编辑－格式－删除行注释
c.在弹出对话框里面输入要清除的行首字符，确定
【4】正则表达式应用——替换带有半角括号的多行
几百个网页中都有下面一段代码：
<！--
htmlAdWH（'93163607'，'728'，'90'）；
//-->
我想把它们都去掉，可是找了很多search&replace的软件，都是只能对“一行”进行操作。
EditPlus打开几百个网页文件还是比较顺畅的，所以完全可以胜任这个工作。
具体解决方法，在Editplus中使用正则表达式，由于“（”、“）”被用做预设表达式（或者可以称作子表达式）的标志，所以查找
“n”
时会提示查找不到，所以也就无法进行替换了，这时可以把“（”、“）”使用任意字符标记替代，即半角句号：“.”。替换内容为
n
在替换对话框启用“正则表达式”选项，这时就可以完成替换了
补充：
对（）这样的特殊符号，应该用（）来表示，这也是很标准的regexp语法，可以写为
n
【5】正则表达式应用——删除空行
启动EditPlus，打开待处理的文本类型文件。
①、选择“查找”菜单的“替换”命令，弹出文本替换对话框。选中“正则表达式”复选框，表明我们要在查找、替换中使用正则表达式。然后，选中“替换范围”中的“当前文件”，表明对当前文件操作。
②、单击“查找内容”组合框右侧的按钮，出现下拉菜单。
③、下面的操作添加正则表达式，该表达式代表待查找的空行。（技巧提示：空行仅包括空格符、制表符、回车符，且必须以这三个符号之一作为一行的开头，并且以回车符结尾，查找空行的关键是构造代表空行的正则表达式）。
直接在“查找“中输入正则表达式“^[t]*n”，注意t前有空格符。
（1）选择“从行首开始匹配”，“查找内容”组合框中出现字符“^”，表示待查找字符串必须出文本中一行的行首。
（2）选择“字符在范围中”，那么在“^”后会增加一对括号“[]”，当前插入点在括号中。括号在正则表达式中表示，文本中的字符匹配括号中任意一个字符即符合查找条件。
（3）按一下空格键，添加空格符。空格符是空行的一个组成成分。
（4）选择“制表符”，添加代表制表符的“t”。
（5）移动光标，将当前插入点移到“]”之后，然后选择“匹配0次或更多”，该操作会添加星号字符“*”。星号表示，其前面的括号“[]”内的空格符或制表符，在一行中出现0个或多个。
（6）选择“换行符”，插入“n”，表示回车符。
④、“替换为”组合框保持空，表示删除查找到的内容。单击“替换”按钮逐个行删除空行，或单击“全部替换”按钮删除全部空行（注意：EditPlus有时存在“全部替换”不能一次性完全删除空行的问题，可能是程序BUG，需要多按几次按钮）。
【6】正则表达式应用——实例应用
1.验证用户名和密码：（“^[a-zA-Z]w{5，15}$“）正确格式：“[A-Z][a-z]_[0-9]“组成，并且第一个字必须为字母6~16位；
2.验证电话号码：（“^（d{3.4}-）d{7，8}$“）正确格式：xxx/xxxx-xxxxxxx/xxxxxxxx；
3.验证手机号码：“^1[3|4|5|8][0-9]d{8}$“；
4.验证身份证号（15位或18位数字）：“d{17}[[0-9]，0-9xX]“；
5.验证Email地址：（“^w+（[-+.]w+）*@w+（[-.]w+）*.w+（[-.]w+）*$“）；
6.只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：（“^[A-Za-z0-9]+$“）；
7.整数或者小数：^[0-9]+.{0，1}[0-9]{0，2}$
8.只能输入数字：“^[0-9]*$“。
9.只能输入n位的数字：“^d{n}$“。
10.只能输入至少n位的数字：“^d{n，}$“。
11.只能输入m~n位的数字：“^d{m，n}$“。
12.只能输入零和非零开头的数字：“^（0|[1-9][0-9]*）$“。
13.只能输入有两位小数的正实数：“^[0-9]+（.[0-9]{2}）?$“。
14.只能输入有1~3位小数的正实数：“^[0-9]+（.[0-9]{1，3}）?$“。
15.只能输入非零的正整数：“^+?[1-9][0-9]*$“。
16.只能输入非零的负整数：“^-[1-9][]0-9“*$。
17.只能输入长度为3的字符：“^.{3}$“。
18.只能输入由26个英文字母组成的字符串：“^[A-Za-z]+$“。
19.只能输入由26个大写英文字母组成的字符串：“^[A-Z]+$“。
20.只能输入由26个小写英文字母组成的字符串：“^[a-z]+$“。
21.验证是否含有^%&'，；=?$“等字符：“[^%&'，；=?$x22]+“。
22.只能输入汉字：“^[u4e00-u9fa5]{0，}$“。
23.验证URL：“^http：//（[w-]+.）+[w-]+（/[w-./?%&=]*）?$“。
24.验证一年的12个月：“^（0?[1-9]|1[0-2]）$“正确格式为：“01“～“09“和“1“～“12“。
25.验证一个月的31天：“^（（0?[1-9]）|（（1|2）[0-9]）|30|31）$“正确格式为；“01“～“09“和“1“～“31“。
26.获取日期正则表达式：d{4}[年|-|.]d{1-12}[月|-|.]d{1-31}日?
评注：可用来匹配大多数年月日信息。
27.匹配双字节字符（包括汉字在内）：[^x00-xff]
评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1）
28.匹配空白行的正则表达式：ns*r
评注：可以用来删除空白行
29.匹配HTML标记的正则表达式：<（S*?）[^>]*>.*?|<.*?/>
评注：网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能匹配部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力
30.匹配首尾空白字符的正则表达式：^s*|s*$
评注：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
31.匹配网址URL的正则表达式：[a-zA-z]+：//[^s]*
评注：网上流传的版本功能很有限，上面这个基本可以满足需求
32.匹配帐号是否合法（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}$
评注：表单验证时很实用
33.匹配腾讯QQ号：[1-9][0-9]{4，}
评注：腾讯QQ号从10000开始
34.匹配中国邮政编码：[1-9]d{5}（?！d）
评注：中国邮政编码为6位数字
35.匹配ip地址：（（2[0-4]d|25[0-5]|?dd?）.）{3}（2[0-4]d|25[0-5]|?dd?）。
评注：提取ip地址时有用
FunctionIsRegu（Regu，s）
'正则表达式校验
IfRegu=““Then
ExitFunction
Endif
DimRe，Sre
SetRe=NewRegExp
Re.Pattern=Regu
Sre=Re.Test（s）
IfSre=TrueThen
IsRegu=True
Else
IsRegu=False
EndIf
EndFunction
tmp=““
if（IsRegu（“w+（[-+.]w+）*@w+（[-.]w+）*.w+（[-.]w+）*“，tmp））=falsethen
msgbox“E-mail地址不合法！“
FieldCheck#N=false
endif
不同的语言（如PHP和JAVA）、相同语言的不同类库（如来自Sun的JavaRegularExpression类库跟ApacheJakarta的正则表达式类库）间，用法会有所差别，在使用的时候，要注意这些差别。
验证URL
functionIsValidUrl（str）{
varregu=“^（https?：//）“
+“?（（[0-9a-z_！~*'（）.&=+$%-]+：）?[0-9a-z_！~*'（）.&=+$%-]+@）?“
+“（（[0-9]{1，3}.）{3}[0-9]{1，3}“
+“|“
+“（[0-9a-z_！~*'（）-]+.）*“
+“（[0-9a-z][0-9a-z-]{0，61}）?[0-9a-z].“
+“[a-z]{2，6}）“
+“（：[0-9]{1，4}）?“
+“（（/?）|“
+“（/[0-9a-z_！~*'（）.；?：@&=+$，%#-]+）+/?）$“；
varre=newRegExp（regu）；
if（！re.test（str））{
returnfalse；
}
returntrue；
}
零宽断言
用于查找在某些内容（但并不包括这些内容）之前或之后的东西，也就是说它们像b，^，$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件（即断言），因此它们也被称为零宽断言。最好还是拿例子来说明吧：
（?=exp）也叫零宽度正预测先行断言，它断言自身出现的位置的后面能匹配表达式exp。比如bw+（?=ingb），匹配以ing结尾的单词的前面部分（除了ing以外的部分），如查找I'msingingwhileyou'redancing.时，它会匹配sing和danc。
（?<=exp）也叫零宽度正回顾后发断言，它断言自身出现的位置的前面能匹配表达式exp。比如（?<=bre）w+b会匹配以re开头的单词的后半部分（除了re以外的部分），例如在查找readingabook时，它匹配ading。
假如你想要给一个很长的数字中每三位间加一个逗号（当然是从右边加起了），你可以这样查找需要在前面和里面添加逗号的部分：（（?<=d）d{3}）+b，用它对xxxxxxxxxx进行查找时结果是xxxxxxxxxx
下面这个例子同时使用了这两种断言：（?<=s）d+（?=s）匹配以空白符间隔的数字（再次强调，不包括这些空白符）
断言用来声明一个应该为真的事实。正则表达式中只有当断言为真时才会继续进行匹配。
负向零宽
如果我们只是想要确保某个字符没有出现，但并不想去匹配它时怎么办？例如，如果我们想查找这样的单词--它里面出现了字母q，但是q后面跟的不是字母u，我们可以尝试这样：
bw*q[^u]w*b匹配包含后面不是字母u的字母q的单词。但是如果多做测试（或者你思维足够敏锐，直接就观察出来了），你会发现，如果q出单词的结尾的话，像Iraq，Benq，这个表达式就会出错。这是因为[^u]总要匹配一个字符，所以如果q是单词的最后一个字符的话，后面的[^u]将会匹配q后面的单词分隔符（可能是空格，或者是句号或其它的什么），后面的w*b将会匹配下一个单词，于是bw*q[^u]w*b就能匹配整个Iraqfighting。负向零宽断言能解决这样的问题，因为它只匹配一个位置，并不消费任何字符。，我们可以这样来解决这个问题：bw*q（?！u）w*b。
零宽度负预测先行断言（?！exp），断言此位置的后面不能匹配表达式exp。例如：d{3}（?！d）匹配三位数字，而且这三位数字的后面不能是数字；b（（?！abc）w）+b匹配不包含连续字符串abc的单词。
同理，我们可以用（?<！exp），零宽度负回顾后发断言来断言此位置的前面不能匹配表达式exp：（?<！[a-z]）d{7}匹配前面不是小写字母的七位数字。
请详细分析表达式（?<=<（w+）>）.*（?=），这个表达式最能表现零宽断言的真正用途。
一个更复杂的例子：（?<=<（w+）>）.*（?=）匹配不包含属性的简单HTML标签内里的内容。（?<=<（w+）>）指定了这样的前缀：被尖括号括起来的单词（比如可能是），然后是.*（任意的字符串），最后是一个后缀（?=）。注意后缀里的/，它用到了前面提过的字符转义；1则是一个反向引用，引用的正是捕获的第一组，前面的（w+）匹配的内容，这样如果前缀实际上是的话，后缀就是了。整个表达式匹配的是和之间的内容（再次提醒，不包括前缀和后缀本身）。
相关启示
（1）心中时刻保持新颖想法，尝试用各种新办法来解决遇到的问题。对于遇到的问题，在用常规的解决思路无法解决或不能很好解决的时候，可以大胆探索尝试采用新的方法或思路来解决问题，说大点就是创新！没有新思路估计如今的正则表达式还要等几百年才能露现人间。
（2）善于学习和借鉴前人的经验和成果，UNIX鼻祖KenThompson是什么样子的人？是被计算机界尊称为“UNIX之父”的大师级别的人物，大师都在不断思考从其它学科、其它知识领域的工作成果，来改进自己的工作或程序，事实也证明这样做取得巨大结果和后来的深远影响是事先谁也无法预估到的，我们在做一些事情或研究的时间，是否也考虑学习大师的优秀习惯？
（3）学好数学、英语并保持对数学、英语的兴趣，数学也是人类几千年积累的智慧结晶，学习数学知识可以培养和训练人的思维能力。看这篇文章的朋友，我想很多都是计算机相关专业的朋友，至于数学和英语对于计算机学习和发展的重要性的道理，这里就不在多说，重在实践加持之以恒！
（4）养成独立思考的习惯。上学时候老师经常说人与动物的最大区别是人能思考。拉美洲有句关于“思考”的谚语是，不会思考的人是白痴，不肯思考的人是懒汉，不敢思考的人是奴隶。我想大家和我一样，既不愿做懒汉、奴隶，更不愿做白痴。所以相信正则分享网的朋友们一定会选择做一个“会思、肯思、敢思”的人。
（5）当正则表达式和字符串函数都能解决问题时，一定要使用字符串函数，这样不容易出错，最重要的是字符串函数比正则表达式实现性能上要好得多。
