如果讨论的是表单验证，那么验证正确含义和正确数据的regexp将非常复杂，因为不同国家和提供者的标准各不相同。它也很难跟上时代。

我把这个问题解释为寻找一个广泛有效的模式，这个模式可能在内部不一致——例如，拥有一组有效的数字，但不验证中干线、交换机等与国家代码前缀的有效模式是否一致。

北美是简单明了的，而在国际上，我更喜欢使用一种“惯用”模式，即人们指定和记忆数字的方式:

^((((\(\d{3}\))|(\d{3}-))\d{3}-\d{4})|(\+?\d{2}((-| )\d{1,8}){1,5}))(( x| ext)\d{1,5}){0,1}$

北美模式确保如果包含一个括号，则两个括号都包含。国际帐户包含可选的首字母“+”和国家代码。在那之后，你就进入了成语。有效的匹配将是:

(xxx) xxx-xxxx (xxx) -xxx-xxxx (xxx) xxx-xxxx x123 12 1234 123 1 x1111 12 12 12 12 12 1 1234 123456 x12345 +12 1234 1234 +12 12 1234 +12 1234 5678 + 12 12345678

这可能有偏见，因为我的经验仅限于北美、欧洲和一小部分亚洲。

我在另一个SO问题上回答了这个问题，然后决定把我的答案也包括在这个线程上，因为没有人解决如何要求/不要求项目，只是分发正则表达式: 正则表达式工作错误，匹配意想不到的东西

从我在那个网站上的帖子中，我创建了一个快速指南，帮助任何人为自己想要的电话号码格式制作自己的正则表达式，我要警告(就像我在另一个网站上所做的那样)，如果你限制太多，你可能不会得到想要的结果，并且没有“一宜之计”的解决方案来接受世界上所有可能的电话号码——只有你决定接受的格式作为你选择的格式。使用风险自负。

快速小抄

Start the expression: /^ If you want to require a space, use: [\s] or \s If you want to require parenthesis, use: [(] and [)] . Using \( and \) is ugly and can make things confusing. If you want anything to be optional, put a ? after it If you want a hyphen, just type - or [-] . If you do not put it first or last in a series of other characters, though, you may need to escape it: \- If you want to accept different choices in a slot, put brackets around the options: [-.\s] will require a hyphen, period, or space. A question mark after the last bracket will make all of those optional for that slot. \d{3} : Requires a 3-digit number: 000-999. Shorthand for [0-9][0-9][0-9]. [2-9] : Requires a digit 2-9 for that slot. (\+|1\s)? : Accept a "plus" or a 1 and a space (pipe character, |, is "or"), and make it optional. The "plus" sign must be escaped. If you want specific numbers to match a slot, enter them: [246] will require a 2, 4, or 6. (?:77|78) or [77|78] will require 77 or 78. $/ : End the expression

这是我目前为止最好的尝试。它处理上面的格式，但我确信我错过了一些其他可能的格式。

^\d?(?:(?:[\+]?(?:[\d]{1,3}(?:[ ]+|[\-.])))?[(]?(?:[\d]{3})[\-/)]?(?:[ ]+)?)?(?:[a-zA-Z2-9][a-zA-Z0-9 \-.]{6,})(?:(?:[ ]+|[xX]|(i:ext[\.]?)){1,2}(?:[\d]{1,5}))?$

虽然它不是正则表达式，但您可以使用Python库DataPrep中的validate_phone()函数来验证美国电话号码。使用pip Install dataprep安装它。

>>> from dataprep.clean import validate_phone
>>> df = pd.DataFrame({'phone': ['1-234-567-8901', '1-234-567-8901 x1234', 
         '1-234-567-8901 ext1234', '1 (234) 567-8901', '1.234.567.8901',
         '1/234/567/8901', 12345678901, '12345678', '123-456-78987']})
>>> validate_phone(df['phone'])
0     True
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7    False
8    False
Name: phone, dtype: bool

你看过RegExLib了吗?

输入一个美国的电话号码，你会发现很多可能性。

如果讨论的是表单验证，那么验证正确含义和正确数据的regexp将非常复杂，因为不同国家和提供者的标准各不相同。它也很难跟上时代。

我把这个问题解释为寻找一个广泛有效的模式，这个模式可能在内部不一致——例如，拥有一组有效的数字，但不验证中干线、交换机等与国家代码前缀的有效模式是否一致。

北美是简单明了的，而在国际上，我更喜欢使用一种“惯用”模式，即人们指定和记忆数字的方式:

^((((\(\d{3}\))|(\d{3}-))\d{3}-\d{4})|(\+?\d{2}((-| )\d{1,8}){1,5}))(( x| ext)\d{1,5}){0,1}$

北美模式确保如果包含一个括号，则两个括号都包含。国际帐户包含可选的首字母“+”和国家代码。在那之后，你就进入了成语。有效的匹配将是:

(xxx) xxx-xxxx (xxx) -xxx-xxxx (xxx) xxx-xxxx x123 12 1234 123 1 x1111 12 12 12 12 12 1 1234 123456 x12345 +12 1234 1234 +12 12 1234 +12 1234 5678 + 12 12345678

这可能有偏见，因为我的经验仅限于北美、欧洲和一小部分亚洲。