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。
•A: 最简单的A，应该是w+。考虑到实际情况，变量包含点号或脱字符，例如`table.salary`，可以记为/[w.`]+/。这是比较笼统的细化。如果要求比较苛刻，还可以做到让脱字符同时在左右两边出现（条件判断）。
•OP: Where 常用的几种关系比较为：=, <>, >, <, >=, <=, Between, Like, in。使用简单的正则描述之，成为：/(?:[<>=]{1,2}|Between|Like|In)/i。
•B: B 的情况又可分为3种：变量，数字，字符串，列表。为简单起见，这里就不考虑算术表达式了。
◦变量的话，直接延用A的定义即可。不赘述。
◦数字：使用/d+/来定义。不考虑小数和负数了。
◦字符串：包括单引号字串和双引号字串。中间可以包括被转义的引号。我写了一个符合这一要求的引号字串正则表达式，形如：/(['"])(?:['"]|[^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。
◦列表：列表是形如(1, 3 , 4) 或 ("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。
•至此，可以总结出单条语句的正则框架：S =~ /A OP B/i。S在此代表单条语句。
更为复杂的是多条语句，可以由单条语句组成，中间使用 and 或 or 连接。合理地构造单条语句，将其稳定地编制为多条语句，任务就完成了。
沿用上面的示例，以S代表单条语句，那么复合语句C就是 C =~ S(?:(?:or|and) S)*?/。至此，一个初具规模的条件语句解析器就诞生了。下面以python为例，一步一步实现出来。
Python实现
重申一句：虽然给出了实现，但是仍请注重思路，忽略代码。
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。
【应该如何构造复杂的正则表达式】相关文章：
★ 正则表达式练习器
★ 正则表达式验证