正则

1. 正则表达式: 2. String中的正则API: 1. 正则表达式: 2. String中的正则API: 查找: 1. 查找一个固定的关键词出现的位置: var i=str.indexOf("关键词"[,starti]) 在str中从starti位置开始找下一个"关键词"的位置 如果省略starti，则默认从0位置开始向后找 返回: “关键词”第一字所处位置的下标 如果找不到，返回-1 问题: 只支持查找一个固定不变的关键词 2. 用正则表达式查找一个关键词的位置: var i=str.search(/正则/i); 在str中查找符合"正则"要求的敏感词 返回值: 关键词的位置 如果找不到，返回-1 问题: 正则默认区分大小的！ 解决: 在第2个/后加后缀i，表示ignore，意为:忽略大小写 问题: 只能获得关键词的位置，不能获得关键词的内容 解决: match 3. match: 1. 查找一个关键词的内容和位置: var arr=str.match(/正则/i); 在str中查找符合"正则"要求的敏感词的内容和位置 返回值: 数组arr:[ "0":"关键词", "index": 下标i ] 如果找不到: 返回null 问题: 只能查找第一个关键词，不能查找更多关键词 2. 查找所有关键词的内容: var arr=str.match(/正则/ig) //g global

正则基础教程一些冷门的知识 正则引擎 正则分几种引擎也从是本书获得的知识点之一。 DFA 传统型NFA POSIX NFA NFA范围更广，例如 JAVA, PHP, Ruby, .NET... 你是看不起我javascript所以才不列入的吗？ 使用DFA的是flex, MySQL, lex, awk大部分版本… 实话说，除了mysql，都没听过。不过不用在意！ 两个引擎的区： NFA 更注重表达式 DFA 文本主导 　　通过书中里例子说，NFA 用表达式来匹配文本，而 DFA 是文本来匹配文表达式。当写好一个正则之后，NFA 是先检查表达式，同时检查文本是否匹配这个表达式。而 DFA 则是先扫描文本，然后处理表达式中的所有匹配可能，如果匹配失败，就将这条可能的线，淘汰。所以这里衍生一个概念就是回溯，NFA 有回溯，而 DFA 没有。 知识点 　　作为一个菜鸟，正则表达式一直是书到用时方恨少的角色。平时都是能抄则抄，不能抄的时候干着急，只能用 substr, indexOf, chatAt等等的方法实现功能，既不优雅也不够装逼。上网学习也都是菜鸟教程，W3school。然后下面说一下以上两个基础教程里没说到的知识点。 　　括号捕获与反向引用 　　当你在正则表达式里使用了 ()，在表达式匹配时，它能记住或者说缓存括号内匹配的结果，从而可以拿到括号内的结果

NFA 引擎匹配原理 1 为什么要了解引擎匹配原理 一个个音符杂乱无章的组合在一起，弹奏出的或许就是噪音，同样的音符经过作曲家的手，就可以谱出非常动听的乐曲，一个演奏者同样可以照着乐谱奏出动听的乐曲，但他 / 她或许不知道该如何去改变音符的组合，使得乐曲更动听。 作为正则的使用者也一样，不懂正则引擎原理的情况下，同样可以写出满足需求的正则，但是不知道原理，却很难写出高效且没有隐患的正则。所以对于经常使用正则，或是有兴趣深入学习正则的人，还是有必要了解一下正则引擎的匹配原理的。 2 正则表达式引擎 正则引擎大体上可分为不同的两类： DFA 和 NFA ，而 NFA 又基本上可以分为传统型 NFA 和 POSIX NFA 。 DFA Deterministic finite automaton 确定型有穷自动机 NFA Non-deterministic finite automaton 非确定型有穷自动机 Traditional NFA POSIX NFA DFA 引擎因为不需要回溯，所以匹配快速，但不支持捕获组，所以也就不支持反向引用和 $number 这种引用方式，目前使用 DFA 引擎的语言和工具主要有 awk 、 egrep 和 lex 。 POSIX NFA 主要指符合 POSIX 标准的 NFA 引擎，它的特点主要是提供 longest-leftmost 匹配

php 支持两种正则表达式的处理函数。 1.pcre (perl compatible regular expression)perl语言兼容的正则表达式 perl语言兼容的正则表达式函数一般以 preg_ 开头。 2.需要给模式加上定界符。（定界符：除字母，数字，反斜线 \，以外的任何字符都可以作为定界符,通常用 / 斜线） 3.由 原子 +特殊功能字符（元字符）+模式修正符组成。 原子{ 1.普通字符原子：大写小写字母，数字。 2.特殊字符原子：如‘ “+*等已经有特殊意义的字符需要当作一个原子的话必须用反斜线转义。 3.一些非打印字符原子：\r 回车 \n换行等格式控制符号 4.通用字符类型原子： 如\d任意十进制数字，\D任意非十进制数字字符。 \s匹配任意打印字符(空白字符)相当于[\f\n\r\t\v] ，\S 任意非打印字符相当于[^\f\n\r\t\v] \w匹配任何一个数字，字母，下划线字符，\W匹配任何一个非数字，字母，下划线字符 5.自定义原子表：如[df23fd] } 元字符：构建正则表达式的具有特殊含义的字符，修饰原子的：有 * + ？.| {n} {n,}{n,m} ^或\A匹配输入字符串的开始位置，$或者\Z 输入字符串结束位置 \b 匹配单词的边界。\B匹配单词边界以外的部分。[] [^] ()多个原子组成的大原子。 来源： https://www

在Matcher类中有matches、lookingAt和find都是匹配目标的方法，但容易混淆，整理它们的区别如下： matches :整个匹配，只有整个字符序列完全匹配成功，才返回True，否则返回False。但是如果前面部分有匹配成功的，将移动下次匹配的位置(即find和matches共享匹配的位置)。 lookingAt :部分匹配，总是从第一个字符进行匹配,匹配成功了不再继续匹配，匹配失败了,也不继续匹配。 find :部分匹配，从当前位置开始匹配，找到一个匹配的子串，将移动下次匹配的位置。 reset:给当前的Matcher对象配上个新的目标，目标是就该方法的参数；如果不给参数，reset会把Matcher设到当前字符串的开始处。 使用示例代码来展示他们的区别更清晰明了： package net.oseye; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class IOTest { public static void main(String[] args){ Pattern pattern = Pattern.compile("\\d{3,5}"); String charSequence = "123-34345-234-00"; Matcher matcher =

linux实战(一)----日志的截取-----文本过滤器grep、文本流式编辑器sed、报表生成器awk的运用 2015年12月25日 16:28:50 张小凡vip 阅读数 5404更多 所属专栏： linux基础与shell编程 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/q383965374/article/details/50394765 我们前面已经学习过 linux的性能查询(top),以及网络端口查询(netstat)命令等等。 怎么让我们查询到的信息按 我们需要的格式 显示生成。 就是我们本章 需要 学习练习的。 主要是grep,sed,awk3个命令的运用。 grep主要负责搜索 sed主要负责处理行 awk主要复杂处理列 我们在下一章的内容再来学习实例，如果用这几个命令来进行性能监控等。 grep 作用 grep命令可以指定文件中搜索特定的内容，并将含有这些内容的行标准输出。 grep全称是Global Regular Expression Print，表示全局正则表达式版本，它的使用权限是所有用户。 格式 grep [options] [options]主要参数： －c：只输出匹配行的计数。 －I：不区分大小写（只适用于单字符）。 －h：查询多文件时不显示文件名。 －l

- (BOOL)isMobileNumber:(NSString *)mobileNum { /** * 手机号码 * 移动：134[0-8],135,136,137,138,139,150,151,157,158,159,182,187,188 * 联通：130,131,132,152,155,156,185,186 * 电信：133,1349,153,180,189 */ NSString * MOBILE = @"^1(3[0-9]|5[0-35-9]|8[025-9])\\d{8}$"; /** 10 * 中国移动：China Mobile 11 * 134[0-8],135,136,137,138,139,150,151,157,158,159,182,187,188 12 */ NSString * CM = @"^1(34[0-8]|(3[5-9]|5[017-9]|8[278])\\d)\\d{7}$"; /** 15 * 中国联通：China Unicom 16 * 130,131,132,152,155,156,185,186 17 */ NSString * CU = @"^1(3[0-2]|5[256]|8[56])\\d{8}$"; /** 20 * 中国电信：China Telecom 21 * 133,1349,153,180,189 22 */

正则基础教程一些 冷门的 知识 正则引擎 正则分几种引擎也从是本书获得的知识点之一。 DFA 传统型NFA POSIX NFA NFA范围更广，例如 JAVA, PHP, Ruby, .NET... 你是看不起我javascript所以才不列入的吗？ 使用DFA的是flex, MySQL, lex, awk大部分版本… 实话说，除了mysql，都没听过。不过不用在意！ 两个引擎的区 ： NFA 更注重表达式 DFA 文本主导 　　通过书中里例子说，NFA 用表达式来匹配文本，而 DFA 是文本来匹配文表达式。当写好一个正则之后，NFA 是先检查表达式，同时检查文本是否匹配这个表达式。而 DFA 则是先扫描文本，然后处理表达式中的所有匹配可能，如果匹配失败，就将这条可能的线，淘汰。所以这里衍生一个概念就是回溯，NFA 有回溯，而 DFA 没有。 知识点 　　作为一个菜鸟，正则表达式一直是书到用时方恨少的角色。平时都是能抄则抄，不能抄的时候干着急，只能用 substr, indexOf, chatAt等等的方法实现功能，既不优雅也不够装逼。上网学习也都是菜鸟教程，W3school。然后下面说一下以上两个基础教程里没说到的知识点。 括号捕获与反向引用 　　当你在正则表达式里使用了 ()，在表达式匹配时，它能记住或者说缓存括号内匹配的结果，从而可以拿到括号内的结果

正则指引-括号 之前学习字符组和量词，量词是形容字符组的，但是有时候我们希望用量词来形容多个元素， 我们可以用括号完成，我们可以使用(...)把目标元素括起来，就可以把括号内部看成一个整体， 在括号外部使用量词，量词就会对括号内部的所有元素作用。 用括号改变量词的作用元素： re.research(r"^ab+$","ab"); != none //true re.research(r"^ab+$","abb"); != none //true re.research(r"^(ab)+$","abb"); != none //false re.research(r"^(ab)+$","abab"); != none //true 括号的这种能力就做分组，括号还可以配合"|"来使用，使用形式(...|...)， 在括号内用|分隔子表达式形成多选分支，分支数量没有限制，整个多选分支看成单个元素， 只要其中某一个分支表达式匹配成功，整个表达式就匹配成功，都不能则失败。 多选结构，一般是(..|..),但是有时候没有括号，就相当于最外边有一个括号，把整体看成一组。 括号有了分组的功能，还有在使用括号之后，正则表达式会保存每一个分组真正的文本， 还可以通过group(num)，方法来获取匹配的文本： re.research(r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})","2010

支持正则表达式的String对象方法： 　　字符串方法有：search match replace split 　　1. search：返回匹配文本第一个字符索引；找不到返回 -1； 　　　　　　　自动忽略全局匹配；忽略lastIndex属性，从字符串开始检索。 　　　　　　　stringObject.search(regexp); 　　2. match: 一个或多个正则表达式的匹配，检索指定的值； 　　　　　　存放匹配结果的数组。数组内容依赖于RegExp是否具有全局标志"g"; 　　　　　　stringObject.match(searchvalue); 　　　　　　stringObject.match(regexp); //不是正则对象，传递给RegExp构造函数将其转换为RegExp对象； 　　 var matStr="Hello world!"; var mat=matStr.match("H"); log(mat); //["H", index: 0, input: "Hello world!"] var matt = matStr.match(/l/g); log("全局模式"+matt); //全局模式["l", "l", "l"] 　　3. replace: 执行的是查找并替换的操作 　　　　　　stringObject.replace(regexp/substr