正则表达式 知识点总结

1- \d\w,\s,[a-zA-Z0-9],\b,.,*,+,?,x{3},^,$分别是什么?

  • \d表示:数字字符 [0-9]
  • \w表示:单词字符、字母、数字、下划线 [a-zA-Z_0-9]
  • \s表示:空白符 [\t\n\x0B\f\r]
  • [a-zA-Z0-9]表示:字母(包括大小写)、数字0-9
  • \b表示:单词边界
  • .表示:除了回车符和换行符之外的所有字符 [^\r\n]
  • *表示:出现零次或多次(任意次)
  • +表示:出现一次或多次(至少出现一次)
  • ?表示:出现零次或一次(最多出现一次)
  • x{3}表示:x出现3次
  • ^表示:以xxx开头
  • $表示:以xxx结尾

2- 写一个函数 trim(str),去除字符串两边的空白字符

function trim(str){
    return str.replace(/^\s+|\s+$/g, '');
}

3- 写一个函数 isEmail(str),判断用户输入的是不是邮箱

function isEmail(str){
    var reg = /^\w+@[\w.-]+$/;
    return reg.test(str);
}

4- 写一个函数 isPhoneNum(str),判断用户输入的是不是手机号

function isPhoneNum(number) {
    13/4/5/7/8+9位数
    return /^1[34578]\d{9}$/.test(number)
}

5- 写一个函数 isValidUsername(str),判断用户输入的是不是合法的用户名(长度6-20个字符,只能包括字母、数字、下划线)

function isValidUsername(str) {
    return /^\w{6,20}$/.test(str);
}

6- 写一个函数 isValidPassword(str), 判断用户输入的是不是合法密码(长度6-20个字符,只包括大写字母、小写字母、数字、下划线,且至少至少包括两种)

function isValidPassword(str){
    var reg = /(^[a-z]+$)|(^[A-Z]+$)|(^_+$)|(^\d+$)/g
    if(reg.test(str)){
        return false + '字母、数字、下划线至少包括两种'
    }else if(str.length < 6 || str.length > 20){
        return false + '长度6-20个字符'
    }else if (/\W/g.test(str)) {
        return false + '只包括大写字母、小写字母、数字、下划线'
    }
    return true
}

7- 写一个正则表达式,得到如下字符串里所有的颜色

var re = /*正则...*/
var subj = "color: #121212; background-color: #AA00ef; width: 12px; bad-colors: f#fddee "
console.log( subj.match(re) )  // ['#121212', '#AA00ef']

结果:

var re = /#[0-9a-fA-F]{6}/g;
var subj = "color: #121212; background-color: #AA00ef; width: 12px; bad-colors: f#fddee "
console.log( subj.match(re) )  // ['#121212', '#AA00ef']

8- 下面代码输出什么? 为什么? 改写代码,让其输出[""hunger"", ""world""].

var str = 'hello  "hunger" , hello "world"';
var pat =  /".*"/g;
str.match(pat);

结果:

var str = 'hello  "hunger" , hello "world"';
var pat =  /".*"/g;
str.match(pat); //输出[""hunger" , hello "world""]
//因为默认情况下匹配是在贪婪模式下面,这里就是尽可能多的匹配""的字符。只要改为非贪婪模式就可以达到效果,方法是在量词后面加上?
//修改:var pat = /".*?"/g

- 学习总结

  • 凡是有需要用户填写表单的地方,都需要正则表达式做个前置验证
  • 用户的输入永远是不安全的
  • 前端的过滤只能阻挡90%「粗心」的用户,而剩下10%的「恶意」用户还需要后端再次做一次验证来阻挡
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