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。

"])(?:\\['"]|[^\\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。

"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。
"codetitle">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<quote_%s>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?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<quote_a>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_a))
ITEMS: \( \s*
(?:[\w.`]+|(?P<quote_b>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_b))
(?:,\s* (?:[\w.`]+|(?P<quote_c>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_c)))* \s*
\)
S: [\w.`]+ \s* (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In) \s* (?:\w+| (?P<quote_d>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_d) | \( \s*
(?:[\w.`]+|(?P<quote_e>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_e))
(?:,\s* (?:[\w.`]+|(?P<quote_f>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_f)))* \s*
\) )
C:
(?ix) [\w.`]+ \s* (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In) \s* (?:\w+| (?P<quote_g>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_g) | \( \s*
(?:[\w.`]+|(?P<quote_h>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_h))
(?:,\s* (?:[\w.`]+|(?P<quote_i>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_i)))* \s*
\) )
(?:\s*
(?:and|or)\s*
[\w.`]+ \s* (?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In) \s* (?:\w+| (?P<quote_j>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_j) | \( \s*
(?:[\w.`]+|(?P<quote_k>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_k))
(?:,\s* (?:[\w.`]+|(?P<quote_l>['"])(?:\\['"]|[^'"])*?(?P=quote_l)))* \s*
\) ) \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。