Expressions régulières

💡 Guide d'apprentissage : Les expressions régulières ressemblent à du charabia ? En réalité, c'est simplement un mini-langage pour « décrire des motifs de texte ». Ce chapitre vous guide depuis zéro pour comprendre les idées fondamentales des regex et apprendre à résoudre 80 % des problèmes de recherche et de validation de texte avec quelques symboles clés.

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0. Pourquoi avez-vous besoin des expressions régulières ?

Imaginez les scénarios suivants :

• Extraire toutes les adresses IP d'un gros fichier de logs
• Valider si le format d'une adresse email saisie par un utilisateur est correct
• Remplacer tous les formats de date 2024/01/15 par 2024-01-15 dans un texte
• Extraire tous les liens du code source d'une page web

Avec une recherche par chaîne classique ? Vous devrez écrire une montagne de conditions if-else. Avec une expression régulière ? Un seul motif suffit.

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1. Introduction aux regex : prise en main en trois minutes

👇 Essayez par vous-même : saisissez une expression régulière et visualisez les correspondances en temps réel

Regular Expressions: Search Engine for TextPattern matching · capture groups · live preview

Regular expression

//

Test textMy phone is 13812345678, landline is 010-12345678, and email is test@example.com

Match results3 match(es)

My phone is 13812345678, landline is 010-12345678, and email is test@example.com

#1"13812345678"

#2"010"

#3"12345678"

Try presets:

Core idea:A regular expression is a small language for describing text patterns with special symbols. It appears everywhere in search, replacement, and validation.

💡 En une phrase

Une expression régulière = utiliser des symboles spéciaux pour décrire « quel type de texte vous voulez trouver ». \d représente un chiffre, + signifie un ou plusieurs, donc \d+ veut dire « un ou plusieurs chiffres ».

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2. Concepts fondamentaux : assembler comme des briques

L'essence des regex est de construire le motif souhaité avec trois types de briques :

2.1 Brique 1 : classes de caractères (quel caractère correspondre)

Syntaxe	Signification	Exemple
.	N'importe quel caractère	a.c → abc, a1c, a c
\d	Chiffre [0-9]	\d\d → 42, 99
\w	Lettre/chiffre/tiret bas	\w+ → hello, user_1
\s	Caractère d'espacement	Correspond aux espaces, tabulations
[abc]	Un caractère parmi l'ensemble	[aeiou] → voyelles
[^abc]	Tout caractère hors ensemble	[^0-9] → caractères non numériques

2.2 Brique 2 : quantificateurs (combien de fois)

Syntaxe	Signification	Exemple
*	0 ou plusieurs fois	ab* → a, ab, abbb
+	1 ou plusieurs fois	ab+ → ab, abbb (ne correspond pas à a)
?	0 ou 1 fois	colou?r → color, colour
{3}	Exactement 3 fois	\d{3} → 123
{2,4}	2 à 4 fois	\d{2,4} → 12, 1234

2.3 Brique 3 : positions et groupes

Syntaxe	Signification	Exemple
^	Début de ligne	^Bonjour → lignes commençant par Bonjour
$	Fin de ligne	fin$ → lignes se terminant par fin
\b	Limite de mot	\bchat\b → chat (pas château)
(...)	Groupe de capture	(\d+)-(\d+) → capture séparée
a|b	Ou	chat|chien → chat ou chien

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3. Mise en pratique : motifs de validation courants

3.1 Validation d'email

[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+

Décomposition :

• [\w.+-]+ — partie nom d'utilisateur (lettres, chiffres, point, plus, tiret)
• @ — littéral @
• [\w-]+ — partie nom de domaine
• \. — point échappé
• [\w.]+ — domaine de premier niveau

3.2 Validation de numéro de téléphone (Chine)

1[3-9]\d{9}

Décomposition :

• 1 — commence par 1
• [3-9] — deuxième chiffre entre 3 et 9
• \d{9} — suivi de 9 chiffres

3.3 Vérification de la force du mot de passe

^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d).{8,}$

Décomposition :

• (?=.*[a-z]) — au moins une minuscule (assertion anticipée)
• (?=.*[A-Z]) — au moins une majuscule
• (?=.*\d) — au moins un chiffre
• .{8,} — longueur totale d'au moins 8 caractères

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4. Utiliser les regex dans le code

JavaScript

const text = 'Contact : 13812345678 ou 15099887766'
const regex = /1[3-9]\d{9}/g
const phones = text.match(regex)
// ['13812345678', '15099887766']

// Remplacer
text.replace(/\d{4}(?=\d{4}$)/, '****')
// Masquer les quatre chiffres du milieu du numéro

// Valider
/^[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+$/.test('utilisateur@exemple.com')
// true

Python

import re

text = 'Le prix est de 99 yuans, réduction de 20 yuans'
numbers = re.findall(r'\d+', text)
# ['99', '20']

# Remplacer
re.sub(r'\d+', 'X', text)
# 'Le prix est de X yuans, réduction de X yuans'

# Capture de groupe
match = re.search(r'(\d+)-(\d+)', '2024-01-15')
match.group(1)  # '2024'
match.group(2)  # '01'

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5. Avidité vs Paresse : une distinction cruciale

Texte : <b>bonjour</b> et <b>monde</b>

Motif	Résultat	Description
<b>.*</b>	<b>bonjour</b> et <b>monde</b>	Avide : correspond au maximum possible
<b>.*?</b>	<b>bonjour</b>	Paresseux : correspond au minimum possible

💡 À retenir

Le mode par défaut est avide. Ajoutez ? après le quantificateur pour passer en mode paresseux. Dans la plupart des cas, c'est le mode paresseux dont vous avez besoin.

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6. Résumé

📚 Points essentiels

1. Regex = mini-langage de description de motifs textuels, pour la recherche, la correspondance et le remplacement
2. Trois types de briques : classes de caractères (quoi) + quantificateurs (combien de fois) + positions/groupes
3. \d \w \s sont les trois classes de caractères les plus utilisées, couvrant chiffres, mots et espaces
4. Pas besoin de partir de zéro : des motifs regex éprouvés existent pour la plupart des scénarios courants
5. Avide vs Paresseux : avide par défaut (correspondance maximale), ajoutez ? pour passer en paresseux (correspondance minimale)

Prochaines étapes d'apprentissage :

• Variables d'environnement et PATH - Comprendre la configuration système
• SSH et authentification par clé - Connexion sécurisée aux serveurs distants