正则表达式手册

本文档介绍了正则表达式的各种元素及其用法,并提供了多个常见应用场景的实例,如用户名验证、电子邮件格式检查等。

写在前面:作为一名前端开发人员,正则表达式是一项必备技能,特此整理了相关的资料及常用正则,以备不时之需。

参考链接:
http://tool.oschina.net/uploads/apidocs/jquery/regexp.html
http://tools.jb51.net/regex/create_reg
https://www.cnblogs.com/Akeke/p/6649589.html

一、表达式全集

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。串行“\\”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“does”或“does”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。
?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“\n”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,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,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)反向肯定预查,与正向肯定预查类拟,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,与正向否定预查类拟,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”。
[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匹配包括下划线的任何单词字符。等价于“[A-Za-z0-9_]”。
\W匹配任何非单词字符。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(©)。

1.1 常用元字符

代码说明
.匹配除换行符以外的任意字符
\w匹配字母或数字或下划线
\s匹配任意的空白符
\d匹配数字
\b匹配单词的开始或结束
^匹配字符串的开始
$匹配字符串的结束

1.2 常用限定符

代码/语法说明
*重复零次或更多次
+重复一次或更多次
?重复零次或一次
{n}重复n次
{n,}重复n次或更多次
{n,m}重复n到m次

1.3 常用反义词

代码/语法说明
\W匹配任意不是字母,数字,下划线,汉字的字符
\S匹配任意不是空白符的字符
\D匹配任意非数字的字符
\B匹配不是单词开头或结束的位置
[^x]匹配除了x以外的任意字符
[^aeiou]匹配除了aeiou这几个字母以外的任意字符

1.4 常用模式修正符

代码/语法说明
i表示在进行匹配的时候不区分大小写
m多行识别.即将字符串视为多行,不管是那行都能匹配
s将字符串视为单行,转义回车换行符作为普通字符
g表示全局匹配
x将模式中的空白忽略
A强制从目标字符串开头匹配
D强制尾部无任何内容.若使用$限制结尾字符,则不允许结尾有换行
U禁止贪婪匹配,只匹配最近的一个字符串(不重复匹配)
e配合PHP函数preg_replace()使用,可以把匹配来的字符串当作正则表达式执行

二、常用正则表达式

描述正则
用户名/^[a-z0-9_-]{3,16}$/
密码/^[a-z0-9_-]{6,18}$/
十六进制值/^#?([a-f0-9]{6}|[a-f0-9]{3})$/
电子邮箱/^([a-z0-9_\.-]+)@([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})$/
/^[a-z\d]+(\.[a-z\d]+)*@([\da-z](-[\da-z])?)+(\.{1,2}[a-z]+)+$/
URL/^(https?:\/\/)?([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})([\/\w \.-]*)*\/?$/
IP 地址/((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)/
/^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$/
HTML 标签/^<([a-z]+)([^<]+)*(?:>(.*)<\/\1>|\s+\/>)$/
删除代码\注释(?<!http:|\S)//.*$
Unicode编码中的汉字范围/^[\u4E00-\u9FFF]+$/
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值