正则表达式与grep文本过滤详解

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前言

你是否曾在成百上千行的日志文件中寻找某个关键错误信息，却像大海捞针一样无从下手？是否曾需要从杂乱的文本中快速提取电话号码、邮箱地址或特定格式的数据，却不得不手动逐行筛选？别担心，正则表达式正是为你解决这些问题而生的“文本处理瑞士军刀”。它就像是一套神奇的密码，掌握了它，你就能让计算机自动理解你想要的文本模式，无论是筛选日志、解析数据还是批量处理文档，都将变得轻松高效。本章将带你从零开始，解锁这项让无数程序员和系统管理员受益终身的强大技能。

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一、正则表达式概述

1.1 定义

正则表达式（Regular Expression，常缩写为 regex/regexp/RE）是一种用于描述字符串模式的规则。它能够高效地进行检索、替换和过滤符合特定规则的字符串。

1.2 主要用途

• 系统日志筛选（如定位“登录失败”“服务启动失败”等关键信息）
• 配置文件解析与提取
• 文本查找与替换
• 脚本编程中的条件匹配与验证

1.3 Linux 中的正则表达式分类

类型	名称	特点	需转义字符	常用工具
BRE	基础正则表达式	功能有限，传统语法	\{n\}, \+, \?, \(\), |	grep, sed
ERE	扩展正则表达式	功能强大，语法简洁	无需转义	grep -E, egrep, awk

1.3.1 基础正则表达式（BRE）

• 语法较为传统，功能相对有限
• 量词如 {} 需转义为 \{n,m\}
• +、?、() 等符号也需要转义
• 常用工具：grep、sed

1.3.2 扩展正则表达式（ERE）

• 功能更强大，语法更简洁
• +、?、()、{}、| 等符号无需转义
• 常用工具：egrep（或 grep -E）、awk

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二、正则表达式的基本组成

2.1 普通字符

包括字母、数字、标点符号等，匹配其本身。

2.2 元字符

2.2.1 基本元字符

• .：匹配任意单个字符（除换行符 \r\n）
• []：匹配字符集合中的一个字符，如 [abc]、[a-z]、[0-9A-Z]
• [^]：匹配不在集合中的任意一个字符，如 [^a-z] 表示非小写字母
• ^：匹配行首
• $：匹配行尾
• \：转义符，用于取消元字符的特殊含义

2.2.2 重复次数相关

• *：匹配前一个字符 0 次或多次
• \+：匹配前一个字符至少 1 次（BRE 中需转义）
• \{n\}：匹配前一个字符恰好 n 次
• \{n,m\}：匹配前一个字符 n 到 m 次
• \{n,\}：匹配前一个字符至少 n 次

2.2.3 扩展正则中的元字符（ERE）

• +：匹配前一个字符至少 1 次（无需转义）
• ?：匹配前一个字符 0 次或 1 次
• |：表示“或”关系，匹配多个模式之一
• ()：用于分组，可对一组字符进行重复或选择
• ()+：匹配重复的组

2.2.4 egrep的用法

egrep 是 Unix/Linux 系统中的一个文本搜索工具，属于 GNU grep 的扩展版本（grep -E 的别名）。它支持扩展正则表达式（Extended Regular Expressions, ERE），比基础正则表达式（BRE）提供更灵活的语法，例如直接使用 +、?、| 等元字符而无需转义。
基本量词语法

• egrep和awk使用{n}、{n,}、{n,m}进行匹配时，{}前无需加转义符\
• 示例：

  egrep -E -n 'wo{2}d' demo    # 匹配"wood"
  egrep -E -n 'wo{2,3}d' demo  # 匹配"wood"或"woood"
  

常用量词操作符

• + 重复一个或多个前导字符

  • 示例：egrep -n 'wo+d' demo 匹配"wood"、“woood”、"woooooood"等字符串

• ? 零个或一个前导字符

  • 示例：egrep -n 'bes?t' demo 匹配"bet"和"best"

• | 或操作(匹配多个模式)

  • 示例：egrep -n 'of|is|on' demo 匹配"of"、“if"或"on”

• () 分组匹配

  • 示例：egrep -n 't(a|e)st' demo
    匹配"tast"和"test"，利用分组将共有的"t"和"st"提取，仅将差异部分"a|e"放入组内

• ()+ 重复分组匹配

  • 示例：egrep -n 'A(xyz)+C' demo
    匹配以"A"开头、"C"结尾，中间包含一个或多个"xyz"的字符串

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三、grep 工具的使用

3.1 常用选项

选项	功能说明	使用示例
-E	启用扩展正则表达式	grep -E 'wo{2}d' file
-c	统计匹配行数	grep -c root /etc/passwd
-i	忽略大小写	grep -i "the" file
-o	只输出匹配内容	grep -o '[0-9]\+' file
-v	反向匹配（排除）	grep -v root /etc/passwd
-n	显示行号	grep -n pattern file
--color=auto	高亮显示匹配内容	grep --color=auto pattern file

3.2 使用示例

grep -c root /etc/passwd          # 统计包含 root 的行数
grep -i "the" web.sh              # 忽略大小写匹配 the
grep -v root /etc/passwd          # 输出不包含 root 的行
ipconfig | grep -o '[0-9]\+\.[0-9]\+\.[0-9]\+\.[0-9]\+' | head -1  # 提取 IP 地址

• -c
  
• -i
  
• -v
  
• -o
  

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四、正则表达式操作案例

元字符	功能说明	示例	匹配结果
.	匹配任意单个字符（除\r\n）	w..d	wood, word, w00d
[ ]	匹配字符集合中的任意一个字符	sh[io]rt	shirt, short
[^ ]	匹配不在集合中的任意一个字符	[^w]oo	foo, boo（排除woo）
^	匹配行首位置	^the	以the开头的行
$	匹配行尾位置	\.$	以.结尾的行
\	转义特殊字符	a\.b	a.b（而不是ajb等）

4.1 查找特定字符

grep -n 'the' demo        # 查找包含 the 的行
grep -vn 'the' demo       # 查找不包含 the 的行

4.2 使用中括号集合

grep -n 'sh[io]rt' demo   # 匹配 shirt 或 short
grep -n '[^w]oo' demo     # 匹配开头不是 w 且包含 oo 的行

4.3 使用定位符

grep -n '^the' demo       # 匹配以 the 开头的行
grep -n '\.$' demo        # 匹配以 . 结尾的行
grep -n '^$' demo         # 匹配空行

4.4 使用点与星号

grep -n 'w..d' demo       # 匹配 w 开头、d 结尾，中间两个任意字符
grep -n 'woo*d' demo      # 匹配 w 开头、d 结尾，中间有 0 个或多个 o
grep -n 'w.*d' demo       # 匹配 w 开头、d 结尾，中间任意多个字符
grep -n '[0-9][0-9]*' demo # 匹配任意数字

4.5 使用次数限定符

grep -n 'o\{2\}' demo           # 匹配两个连续的 o
grep -n 'wo\{2,5\}d' demo       # 匹配 w 开头、d 结尾，中间 2~5 个 o
grep -n 'wo\{2,\}d' demo        # 匹配 w 开头、d 结尾，中间至少 2 个 o

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五、基础正则与扩展正则对比表

量词	功能说明	BRE语法	ERE语法	示例
*	匹配0次或多次	*	*	wo*d（wd, wod, wood）
+	匹配1次或多次	\+	+	wo\+d（wod, wood）
?	匹配0次或1次	\?	?	bes?t（bet, best）
{n}	匹配恰好n次	\{n\}	{n}	o\{2\}（oo）
{n,}	匹配至少n次	\{n,\}	{n,}	o\{2,\}（oo, ooo, …）
{n,m}	匹配n到m次	\{n,m\}	{n,m}	o\{2,5\}（oo, ooo, oooo, ooooo）

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总结

🎯 核心价值

正则表达式是文本处理的瑞士军刀，通过模式匹配实现高效检索、替换和过滤，极大提升数据处理效率。

📊 体系结构

两大体系并行：

• BRE（基础正则）：传统严谨，需转义特殊字符
• ERE（扩展正则）：现代简洁，直接使用元字符

⚡ 四大核心能力

1. 精准定位 - 用 ^ $ 锁定行首行尾
2. 字符控制 - 用 [ ] [^ ] 精确字符范围
3. 数量调控 - 用 * + ? {} 控制出现次数
4. 逻辑组合 - 用 | () 实现复杂逻辑匹配

🛠️ 实战应用

和grep 、awk、sed等结合使用，可以处理99%的文档

• 日志分析：快速定位错误信息 grep -n "error" logfile
• 数据提取：匹配特定格式 grep -o '[0-9]\{3\}-[0-9]\{2\}-[0-9]\{4\}'
• 文本清洗：过滤空行 grep -v '^$' file
• 模式验证：检查格式合法性 grep -E '^[A-Za-z0-9]+@[A-Za-z0-9]+\.[a-z]{2,}$'