正则表达式入门：5 个高频场景，学会就能解决 80% 的文本问题

提到正则表达式，很多开发者的第一反应是「天书」。但实际工作中，80% 的文本处理需求只需要掌握几个固定的模式。这篇不讲完整语法，只讲 5 个最常用的高频场景，看完就能上手。

场景一：校验手机号和邮箱。手机号：^1[3-9]\d{9}$，含义是以 1 开头、第二位是 3-9、后面跟 9 位数字。邮箱的宽松版：^\S+@\S+\.\S+$，虽然不够严谨，但能拦住绝大多数格式错误。

场景二：提取字符串中的内容。用捕获组 () 把关心的部分包起来。比如从日志里提取时间戳：\[(\d{4}-\d{2}-\d{2})\] ，括号里的内容就是第一组。JavaScript 里用 match 方法，Python 里用 group(1) 取值。

场景三：替换与脱敏。把手机号中间四位换成星号：查找 (\d{3})\d{4}(\d{4})，替换为 $1****$2。这个模式在日志脱敏、数据展示里用得非常多，一个表达式搞定。

场景四：贪婪与懒惰。\d+ 默认是贪婪匹配，会尽可能多地匹配字符；在后面加个问号变成 \d+? 就变成懒惰匹配，尽可能少地匹配。处理 HTML 标签时（如

），用懒惰匹配才能正确停在第一个结束标签。

场景五：分割与清理。把多个连续空格、制表符压成一个空格：\s+ 替换为单个空格。去掉行首行尾空白：^\s+|\s+$ 全局替换。处理用户粘贴的脏数据时，这两招立竿见影。

学习建议：不要试图背下全部语法，遇到需求时先想「我要匹配什么特征」，再查对应元字符。推荐用 regex101 这类在线工具边写边看解释，比看书记得快。正则不是万能的，嵌套结构解析这类任务交给真正的解析器更靠谱。