正则表达式匹配正整数

在日常开发中，我们经常需要对输入的数据进行合法性验证，其中包括对输入的正整数进行校验。而正则表达式是一个很好的工具，可以用来匹配符合特定格式的字符串。在本文中，我们将介绍如何使用正则表达式来匹配正整数。

正则表达式基础

在开始介绍如何匹配正整数之前，我们需要对正则表达式的基础语法有一定的了解。正则表达式是一种模式匹配的工具，用于匹配符合特定模式的字符串。正则表达式由普通字符（例如字母和数字）和特殊字符（例如星号和问号）组成，其中特殊字符具有特殊含义。下面是一些常用的正则表达式特殊字符。

字符	描述
.	匹配除换行符之外的任意字符
^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的结尾
*	匹配前面的字符零次或多次
+	匹配前面的字符一次或多次
?	匹配前面的字符零次或一次
{n}	匹配前面的字符恰好n次
{n,}	匹配前面的字符至少n次
{n,m}	匹配前面的字符至少n次，最多m次

其中，方括号可以用来指定一组字符，例如[a-z]表示任意小写字母。圆括号可以用来标记子表达式，方便后续引用，例如(abc)表示匹配abc，并将其标记为子表达式1。

匹配正整数

了解了正则表达式的基础语法之后，我们来看一下如何匹配正整数。正整数是指大于0的整数，不包括小数和负数。我们可以使用正则表达式来匹配符合这个定义的字符串。下面是一个示例代码：

^[1-9]\d*$

这个正则表达式可以匹配以1-9开头，后面跟0个或多个数字的字符串，代表以一个非0数字开头的正整数。下面是一些符合规则的字符串：

而下面这些字符串不符合规则：

0
-1
1.0
abc

我们可以用代码来验证一下：

import re

pattern = r'^[1-9]\d*$'
print(bool(re.match(pattern, '1')))    # True
print(bool(re.match(pattern, '10')))   # True
print(bool(re.match(pattern, '0')))    # False
print(bool(re.match(pattern, '-1')))   # False
print(bool(re.match(pattern, '1.0')))  # False
print(bool(re.match(pattern, 'abc')))  # False

这段Python代码将正则表达式编译成一个模式对象，并使用re.match()函数执行匹配操作。如果匹配成功，就返回一个匹配对象，否则返回None。我们使用bool()函数将匹配对象转换为布尔值，以方便判断是否匹配成功。

优化匹配效率

上面的正则表达式可以匹配正整数，但对于一些长数字串的匹配，效率可能较低。因为正则表达式引擎需要一个个尝试所有可能的匹配，才能确定是否匹配成功。如果希望提高匹配效率，我们可以使用一些优化技巧。

首先，我们可以使用非捕获括号来进行分组，避免重复捕获。比如，如果我们想要匹配长度为10的数字串，可以使用以下正则表达式：

^(?:\d{10})$

这个正则表达式使用了非捕获括号来标记匹配长度为10的数字串，并且省略了后面的”*”符号，避免了过多的尝试。下面是一个示例代码：

import re

pattern = r'^(?:\d{10})$'
print(bool(re.match(pattern, '1234567890')))  # True
print(bool(re.match(pattern, '12345678')))    # False

其次，我们可以使用零宽断言来提高匹配效率。零宽断言用来指定位置，而不是字符，因此不会影响匹配结果。常见的零宽断言有正向先行断言和负向先行断言，分别用来匹配右侧有/没有特定字符的情况。我们可以使用负向先行断言来快速排除不符合规则的字符串，例如：

^(?!\d*0 $)\d+$

这个正则表达式使用负向先行断言(?!\d*0$)来排除以0结尾的字符串，并且使用一个或多个+号来匹配一个或多个数字。下面是一些符合和不符合规则的字符串：

0
100
90

我们可以用同样的方式来验证匹配结果：

import re

pattern = r'^(?!\d*0 $)\d+$ '
print(bool(re.match(pattern, '1')))      # True
print(bool(re.match(pattern, '10')))     # True
print(bool(re.match(pattern, '100')))    # False
print(bool(re.match(pattern, '0')))      # False
print(bool(re.match(pattern, '99990')))  # False