我正在寻找最终的邮政编码和邮政编码正则表达式。我正在寻找一种能覆盖世界大部分地区(希望是所有地区)的东西。


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你为什么要这么做,你为什么这么在乎?正如Tom Ritter所指出的,你是否有一个ZIP/邮政编码并不重要,更不用说它是否有效了,除非你真的要把东西发送到那个地址。即使你希望有一天你会给他们寄东西,这并不意味着你今天就需要邮政编码。

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考虑到每个国家都有如此多的边缘情况(例如。伦敦地址可能使用与英国其他地区略有不同的格式)我不认为有一个终极正则表达式,除了可能:

[0-9a-zA-Z]+

最好是使用一个相当广泛的模式(好吧,不像上面那么广泛),或者用自己的特定模式对待每个国家/地区!

更新:然而,它可能动态地构造一个正则表达式基于许多更小的,特定于区域的规则-虽然不确定性能!

在RegExLib网站上可以找到许多特定国家的模式。

没有。

世界各地的邮政/邮政编码并不遵循一个共同的模式。在一些国家,它们由数字组成,在其他国家,它们可以是数字和字母的组合,有些可以包含空格,有些可以包含点,字符的数量从2个到至少6个不等……

你能做的(理论上)是为世界上每个国家创建一个单独的正则表达式,我不推荐。但是您仍然会忽略验证部分:邮政编码12345可能存在,但12346不存在,也许12344也不存在。你如何用正则表达式检查它?

你不能。

问题是,你可能没有很好的方法来跟上地球另一端国家不断变化的邮政编码要求,而你们没有共同的语言。除非你有足够大的预算来跟踪这一点,你几乎肯定更好的责任验证地址谷歌或雅虎。

两家公司都通过可编程API提供地址查找功能。

如果Zip Code允许字符和数字(字母数字),则在匹配的地方使用below regex, 5或9或10个字母数字字符加上一个连字符(-):

^([0-9A-Za-z]{5}|[0-9A-Za-z]{9}|(([0-9a-zA-Z]{5}-){1}[0-9a-zA-Z]{4}))$

我知道这是一个老问题,但我无意中遇到了同样的问题。 我有来自100多个国家的发票,并试图得到正确的债权人在zip(如果每其他检查失败)。 所以我所做的就是写一个简短的Python脚本,从一个字符串创建一个模式:

class RegexPatternBuilder:
    """
    Builds a regex pattern out of a given string(i.e. --> HM452 AX2155 : [A-Z]{2}\d{3}\s{1}[A-Z]{2}\d{4})
    """
    __is_alpha_count = 0
    __is_numeric_count = 0
    __is_whitespace_count = 0
    __pattern = ""

    # Count: wich character of the string we're locking at right now
    __count = 0

    # Countrys like  Andora starts theire ZIP with the country abbreviation :AD500
    # So check at first if the ZIP starts with the abbreviation and if so, add it to the pattern and increase the count.
    def __init__(self, zip_string, country):
        self.__zip_string = zip_string
        self.__country = country
        if self.__zip_string.startswith(country):
            self.__pattern = f'({self.__country})'
            self.__count += len(self.__country)

    def build_regex(self):
        # Last step ;
        # Add the current alpha_numeric pattern with count
        if len(self.__zip_string) == self.__count:
            if self.__is_alpha_count:
                self.__pattern += f"[A-Z]{{{self.__is_alpha_count}}}"
            if self.__is_numeric_count:
                self.__pattern += f"\d{{{self.__is_numeric_count}}}"
            return f'{self.__pattern}\\b'

        # Case: Whitespace
        # Check if there is a crossing from numeric / alphanumeric to whitespace,
        # if so --> add the alpha_numeric regex to the whole pattern with the
        # count as the number of viable appeaerances.
        # Since there is max 1 whitespace in a ZIP, add the whitespace regex immediately.
        # Every other case is similar to that.
        if self.__zip_string[self.__count].isspace():
            if self.__is_numeric_count:
                self.__pattern += f"\d{{{self.__is_numeric_count}}}"
            if self.__is_alpha_count:
                self.__pattern += f"[A-Z]{{{self.__is_alpha_count}}}"
            self.__pattern += "\s{1}"
            self.__is_whitespace_count += 1
            self.__is_alpha_count = 0
            self.__is_numeric_count = 0

        # Case: Is Alphanumeric
        if self.__zip_string[self.__count].isalpha():
            if self.__is_numeric_count:
                self.__pattern += f"[0-9]{{{self.__is_numeric_count}}}"
            self.__is_whitespace_count = 0
            self.__is_alpha_count += 1
            self.__is_numeric_count = 0

        # Case: Is Numeric
        if self.__zip_string[self.__count].isnumeric():
            if self.__is_alpha_count:
                self.__pattern += f"[A-Z]{{{self.__is_alpha_count}}}"
            self.__is_whitespace_count = 0
            self.__is_alpha_count = 0
            self.__is_numeric_count += 1

        # Case: Special Character (i.e. - )
        # No escaping or count for this so far, because it shouldn't be needed for our zip purposes
        if not self.__zip_string[self.__count].isalpha() \
                and not self.__zip_string[self.__count].isnumeric() \
                and not self.__zip_string[self.__count].isspace():
            self.__pattern += f'{self.__zip_string[self.__count]}{{1}}'
        self.__count += 1
        return self.build_regex()

有了这个,我创建了所有不同的可能的正则表达式的所有拉链(按国家),我们历史上写回一个db表(即这样的东西在最后: 国家:RE PATTERN:(\d{5})\b[这可能是什么国家;d])

也许它能帮助别人。