正则表达式(胡乱记)

【去重】php正则过滤字符串中多次重复出现内容为1个 本篇文章主要讲解,使用用正则去重字符串中的多次出现的字符信息 作者:任聪聪 重复现象 以空格为例: 解决办法一、foreach+explode+implode进行替换 思路:利用foreach+explode+implode进行替换 特点:效率较低,适合少量数据 代码片段: header('Content-type: text/html; charset=utf-8'); $str = "1 2 3 4 5"; $str_arr = explode(' ',$str); $n. 阅读详情

本文从菜鸟教程Copy,脑容量不够,留为学习笔记,以备后时之需。

正则表达式语法

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式(pattern),可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。

例如:

  • runoo+b,可以匹配 runoob、runooob、runoooooob 等,+ 号代表前面的字符必须至少出现一次(1次或多次)。

  • runoo*b,可以匹配 runob、runoob、runoooooob 等,* 号代表字符可以不出现,也可以出现一次或者多次(0次、或1次、或多次)。

  • colou?r 可以匹配 color 或者 colour,? 问号代表前面的字符最多只可以出现一次(0次、或1次)。

非打印字符

非打印字符也可以是正则表达式的组成部分。下表列出了表示非打印字符的转义序列:

字符描述
\cx匹配由x指明的控制字符。例如, \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则,将 c 视为一个原义的 'c' 字符。
\f匹配一个换页符。等价于 \x0c 和 \cL。
\n匹配一个换行符。等价于 \x0a 和 \cJ。
\r匹配一个回车符。等价于 \x0d 和 \cM。
\s匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
\S匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。
\t匹配一个制表符。等价于 \x09 和 \cI。
\v匹配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK。

特殊字符



特别字符描述
$匹配输入字符串的结尾位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,则 $ 也匹配 '\n' 或 '\r'。要匹配 $ 字符本身,请使用 \$。
( )标记一个子表达式的开始和结束位置。子表达式可以获取供以后使用。要匹配这些字符,请使用 \( 和 \)。
*匹配前面的子表达式零次或多次。要匹配 * 字符,请使用 \*。
+匹配前面的子表达式一次或多次。要匹配 + 字符,请使用 \+。
.匹配除换行符 \n 之外的任何单字符。要匹配 . ,请使用 \. 。
[标记一个中括号表达式的开始。要匹配 [,请使用 \[。
?匹配前面的子表达式零次或一次,或指明一个非贪婪限定符。要匹配 ? 字符,请使用 \?。
\将下一个字符标记为或特殊字符、或原义字符、或向后引用、或八进制转义符。例如, 'n' 匹配字符 'n'。'\n' 匹配换行符。序列 '\\' 匹配 "\",而 '\(' 则匹配 "("。
^匹配输入字符串的开始位置,除非在方括号表达式中使用,此时它表示不接受该字符集合。要匹配 ^ 字符本身,请使用 \^。
{标记限定符表达式的开始。要匹配 {,请使用 \{。
|指明两项之间的一个选择。要匹配 |,请使用 \|。

限定符

限定符用来指定正则表达式的一个给定组件必须要出现多少次才能满足匹配。有 * 或 + 或 ? 或 {n} 或 {n,} 或 {n,m} 共6种。

正则表达式的限定符有:

字符描述
*匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。
+匹配前面的子表达式一次或多次。例如,'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo",但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。
?匹配前面的子表达式零次或一次。例如,"do(es)?" 可以匹配 "do" 、 "does" 中的 "does" 、 "doxy" 中的 "do" 。? 等价于 {0,1}。
{n}n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如,'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但是能匹配 "food" 中的两个 o。
{n,}n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如,'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但能匹配 "foooood" 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。
{n,m}m 和 n 均为非负整数,其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如,"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。



定位符

定位符使您能够将正则表达式固定到行首或行尾。它们还使您能够创建这样的正则表达式,这些正则表达式出现在一个单词内、在一个单词的开头或者一个单词的结尾。

定位符用来描述字符串或单词的边界,^ 和 $ 分别指字符串的开始与结束,\b 描述单词的前或后边界,\B 表示非单词边界。

正则表达式的定位符有:

字符描述
^匹配输入字符串开始的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 还会与 \n 或 \r 之后的位置匹配。
$匹配输入字符串结尾的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,$ 还会与 \n 或 \r 之前的位置匹配。
\b匹配一个字边界,即字与空格间的位置。
\B非字边界匹配。

注意:不能将限定符与定位符一起使用。由于在紧靠换行或者字边界的前面或后面不能有一个以上位置,因此不允许诸如 ^* 之类的表达式。

若要匹配一行文本开始处的文本,请在正则表达式的开始使用 ^ 字符。不要将 ^ 的这种用法与中括号表达式内的用法混淆。

若要匹配一行文本的结束处的文本,请在正则表达式的结束处使用 $ 字符。

若要在搜索章节标题时使用定位点,下面的正则表达式匹配一个章节标题,该标题只包含两个尾随数字,并且出现在行首:


选择

用圆括号将所有选择项括起来,相邻的选择项之间用|分隔。但用圆括号会有一个副作用,使相关的匹配会被缓存,此时可用?:放在第一个选项前来消除这种副作用。

其中 ?: 是非捕获元之一,还有两个非捕获元是 ?= 和 ?!,这两个还有更多的含义,前者为正向预查,在任何开始匹配圆括号内的正则表达式模式的位置来匹配搜索字符串,后者为负向预查,在任何开始不匹配该正则表达式模式的位置来匹配搜索字符串。


反向引用

对一个正则表达式模式或部分模式两边添加圆括号将导致相关匹配存储到一个临时缓冲区中,所捕获的每个子匹配都按照在正则表达式模式中从左到右出现的顺序存储。缓冲区编号从 1 开始,最多可存储 99 个捕获的子表达式。每个缓冲区都可以使用 \n 访问,其中 n 为一个标识特定缓冲区的一位或两位十进制数。

可以使用非捕获元字符 ?:、?= 或 ?! 来重写捕获,忽略对相关匹配的保存。



正则表达式 - 元字符

下表包含了元字符的完整列表以及它们在正则表达式上下文中的行为:

字符描述
\

将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个 向后引用、或一个八进制转义符。例如,'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\\' 匹配 "\" 而 "\(" 则匹配 "("。

^

匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 也匹配 '\n' 或 '\r' 之后的位置。

$

匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性,$ 也匹配 '\n' 或 '\r' 之前的位置。

*

匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。

+

匹配前面的子表达式一次或多次。例如,'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo",但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。

?

匹配前面的子表达式零次或一次。例如,"do(es)?" 可以匹配 "do" 或 "does" 。? 等价于 {0,1}。

{n}

n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如,'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但是能匹配 "food" 中的两个 o。

{n,}

n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如,'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但能匹配 "foooood" 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。

{n,m}

m 和 n 均为非负整数,其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如,"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。

?

当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如,对于字符串 "oooo",'o+?' 将匹配单个 "o",而 'o+' 将匹配所有 'o'。

.

匹配除换行符(\n、\r)之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符,请使用像"(.|\n)"的模式。

(pattern)

匹配 pattern 并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的 Matches 集合得到,在VBScript 中使用 SubMatches 集合,在JScript 中则使用 $0…$9 属性。要匹配圆括号字符,请使用 '\(' 或 '\)'。

(?:pattern)

匹配 pattern 但不获取匹配结果,也就是说这是一个非获取匹配,不进行存储供以后使用。这在使用 "或" 字符 (|) 来组合一个模式的各个部分是很有用。例如, 'industr(?:y|ies) 就是一个比 'industry|industries' 更简略的表达式。

(?=pattern)

正向肯定预查(look ahead positive assert),在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如,"Windows(?=95|98|NT|2000)"能匹配"Windows2000"中的"Windows",但不能匹配"Windows3.1"中的"Windows"。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始。

(?!pattern)

正向否定预查(negative assert),在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如"Windows(?!95|98|NT|2000)"能匹配"Windows3.1"中的"Windows",但不能匹配"Windows2000"中的"Windows"。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始。

(?<=pattern)反向(look behind)肯定预查,与正向肯定预查类似,只是方向相反。例如,"(?<=95|98|NT|2000)Windows"能匹配"2000Windows"中的"Windows",但不能匹配"3.1Windows"中的"Windows"。
(?<!pattern)反向否定预查,与正向否定预查类似,只是方向相反。例如"(?<!95|98|NT|2000)Windows"能匹配"3.1Windows"中的"Windows",但不能匹配"2000Windows"中的"Windows"。
x|y

匹配 x 或 y。例如,'z|food' 能匹配 "z" 或 "food"。'(z|f)ood' 则匹配 "zood" 或 "food"。

[xyz]

字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如, '[abc]' 可以匹配 "plain" 中的 'a'。

[^xyz]

负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如, '[^abc]' 可以匹配 "plain" 中的'p'、'l'、'i'、'n'。

[a-z]

字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,'[a-z]' 可以匹配 'a' 到 'z' 范围内的任意小写字母字符。

[^a-z]

负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如,'[^a-z]' 可以匹配任何不在 'a' 到 'z' 范围内的任意字符。

\b

匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。

\B

匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。

\cx

匹配由 x 指明的控制字符。例如, \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则,将 c 视为一个原义的 'c' 字符。

\d

匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。

\D

匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。

\f

匹配一个换页符。等价于 \x0c 和 \cL。

\n

匹配一个换行符。等价于 \x0a 和 \cJ。

\r

匹配一个回车符。等价于 \x0d 和 \cM。

\s

匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。

\S

匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。

\t

匹配一个制表符。等价于 \x09 和 \cI。

\v

匹配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK。

\w

匹配字母、数字、下划线。等价于'[A-Za-z0-9_]'。

\W

匹配非字母、数字、下划线。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。

\xn

匹配 n,其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如,'\x41' 匹配 "A"。'\x041' 则等价于 '\x04' & "1"。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。

\num

匹配 num,其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如,'(.)\1' 匹配两个连续的相同字符。

\n

标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \n 之前至少 n 个获取的子表达式,则 n 为向后引用。否则,如果 n 为八进制数字 (0-7),则 n 为一个八进制转义值。

\nm

标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \nm 之前至少有 nm 个获得子表达式,则 nm 为向后引用。如果 \nm 之前至少有 n 个获取,则 n 为一个后跟文字 m 的向后引用。如果前面的条件都不满足,若 n 和 m 均为八进制数字 (0-7),则 \nm 将匹配八进制转义值 nm。

\nml

如果 n 为八进制数字 (0-3),且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7),则匹配八进制转义值 nml。

\un

匹配 n,其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的 Unicode 字符。例如, \u00A9 匹配版权符号 (?)。


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

正则表达式的一些用法

从学习开始,老师就对正则表示出不重视,作为学生多少受些影响(说的是以后需要什么正则网上一搜一大堆). 再次看到正则,发现懵懵懂懂,就决定将看见的写下来,备以后整理出完整的. ^xxx,为取负值限制,例:^a,匹配不为a的,注意:^必须写在首位,如果为#^a则是匹配#^a \xn 匹配 n,其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如, '\x41' 匹配 "A"。'

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刚入算法时候自己的胡乱整理-javaAPI,JDKAPI,算法常用javaAPI,算法常用工具类

算法第一步:先学API实在是太多了,我刷了一百道左右,整理出来了里边用到的java中的API如下,有点乱,但是用的时候可以control+f进行搜索,当然这也是我的一个简化版本的API

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JS正则表达式学习之路:(一)正则表达式的定义

这里主要给童鞋么介绍js正则表达式的用法,主要参考的是第六版的犀牛书(如果还不知道犀牛书的可以去百度),主要是对其中的一些概念以及我认为比较重要的东西我是摘录,毕竟作为一个初级入门的菜鸟,不敢胡乱造次^_^ 直接量的定义有两种格式:        1.包含在一对斜杠(/)之间的字符,例如:      var pattern = /s$/;        2.用构造函数Reg

糊一笑 716

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C# 利用正则表达式进行忽略大小写的字符串替换的应用--自定义高亮显示

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python基础Ⅴ(正则表达式、进程、线程、协程、GIL)

一、写在前面 关于转义的问题 正则表达式中用“\”表示转义,而python中也用“\”表示转义,当遇到特殊字符需要转义时,你要花费心思到底需要几个“\”,所以为了避免这个情况,推荐使用原生字符串类型(raw string)来书写正则表达式。方法很简单,只需要在表达式前面加个“r”即可 关于贪婪 贪婪匹配:匹配尽可能多的字符; 非贪婪匹配:匹配尽可能少的字符。python的正则匹配默认是贪婪匹配 例如: import re print(re.match(r'^(\w+)(\d*)$', 'abc123').

胡图图不糊涂的博客 370

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在用正则表达式进行电话号码和邮箱的格式验证的时候,发现wa

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【辉光大小姐小课堂】写正则表达式像在念咒?召唤你的“古代魔文破译师”!

你需要验证一个邮箱格式,或者从一段文本中提取URL。这听起来很简单,直到你打开了那个名叫“正则表达式”的“潘多拉魔盒”。那些由`^`、`$`、`*`、`?`组成的神秘字符串,让你感觉自己不是在编程,而是在举行一场召唤上古邪神的黑暗仪式。

光辉家族小仓库 667
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Mark_XC
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