如何在DataWeave中使用正则表达式过滤字符串数组？

输入的字符串数组如下：

[
  "description_1",
  "description_2",
  "Ruimte_1",
  "_1_1_Candybar",
  "_1_2_Groceryshop",
  "description_3",
  "Ruimte_2",
  "_2_1_house1",
  "_2_1_house2",
  "description_4"
]

使用固定前缀的非正则过滤方式可以得到正确结果：

payload filter ((item, index) -> ((item startsWith  "_1_") or (item startsWith  "_2_")))

结果：

[
  "_1_1_Candybar",
  "_1_2_Groceryshop",
  "_2_1_house1",
  "_2_1_house2"
]

但由于前缀中的数字可能是任意值，尝试用正则表达式处理时，多种写法均返回空数组：

payload filter ((item, index) -> item startsWith  (/_[0-9]_/) as Regex as String)
// 返回空数组

payload filter ((item, index) -> item ~= /_[0-9]_/)
// 返回空数组

// 尝试转义下划线：
payload filter ((item, index) -> item ~= /\_[0-9]\_/)
// 仍返回空数组

目前找到一种可行写法：

payload filter ((item, index) -> item matches (/_[0-9]_[0-9]_[A-z0-9]*/))

请问是否有更优的实现方案？

最优实现方案 #

可以使用DataWeave的test函数结合更简洁的正则表达式，实现更灵活且高效的过滤：

payload filter ((item) -> item test /^_\d_/)

方案说明 #

• ^：正则锚点，限定匹配从字符串开头开始
• \d：等价于[0-9]，匹配任意单个数字
• test函数：检查字符串是否存在匹配正则的子串（无需完全匹配整个字符串），结合^就能精准筛选出以_数字_为前缀的字符串

原失败写法原因分析 #

1. startsWith+正则转字符串：startsWith仅接受字符串参数，将正则转为字符串后会变成/_[0-9]_/字面量，实际是检查字符串是否以该字面量开头，不符合需求。
2. ~=运算符：DataWeave中~=要求完全匹配整个字符串，而目标字符串远长于_数字_，因此返回空。
3. 转义下划线的写法：同样受限于~=的完全匹配规则，无法匹配更长的字符串，结果为空。

对比现有可行写法 #

现有写法item matches (/_[0-9]_[0-9]_[A-z0-9]*/)虽然能工作，但过于严苛：

• 强制要求前缀后必须是_数字_结构，若后续格式变化（比如新增下划线或特殊字符）会匹配失败
• 正则表达式冗长，可读性差

而test结合^_\d_的写法更灵活，只要字符串开头符合_数字_的格式就会被筛选，完全满足需求且简洁易读。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben