no matches found (正则表达式使用中常见错误)

最新推荐文章于 2025-05-20 11:32:35 发布
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文章标签： 正则表达式 string
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WUXINOF/article/details/4963984
本文介绍了一种使用正则表达式从字符串中提取版本号的方法，并通过具体示例展示了如何修正匹配失败的问题。文中强调了正确使用`matches()`方法的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Pattern p = Pattern.compile ( ".*?_(//d*_//d*)" );

Matcher m = p.matcher(jobName);//jobName is a string. e.g. firstJob_1_0

String version = m.group(m.groupCount());

如果只是这样写 , 执行的时候就会报 no matches found.

找了好多资料 , 大部分都说要 :

while (m.find())

    String version = m.group(m.groupCount());

试过了 , 不成功 .

试了一上午 , 终于成功了 , 代码如下 :

if (m.matches()){// 关键是这一行代码 . 加上就好了 .

       version = m.group(m.groupCount());

    }

          

 

无心_1
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5步轻松掌握C#正则表达式：从零开始的详细指南
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step0：确定文件类型 因为我用的shell是zsh,所以我操作的配置文件是.zshrc文件，如果你不清楚自己目前使用的shell是哪种， 终端输入命令： echo$0 此命令的作用：查看当前登陆用户正在使用的shell 假如你使用的shell是bash，那么你需要操作的对应的配置文件就是.bashrc 以此类推，xx的shell对应的就是.xxrc配置文件 step1：查看home目录中是否有.zshrc文件 终端输入命令： ls -al .zshrc 此命令行的作用：查看home目录.
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正则表达式是处理文本数据的强大工具，Python通过re模块提供了完整的正则表达式功能。本文详细介绍了正则表达式的基础概念、核心语法及其在数据验证、提取、清洗等场景中的应用。文章还探讨了re模块的常用函数，如match、search、findall等，并对比了它们的使用场景和性能。此外，文章深入讲解了正则表达式的高级技巧，如非贪婪匹配、前后查找断言和条件匹配，并提供了性能优化建议和最佳实践，帮助读者更高效地使用正则表达式进行文本处理。
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python正则表达式知识点
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06-19
### Python 正则表达式使用指南与常用知识点 正则表达式是一种强大的文本处理工具，可以用来匹配、搜索、替换和解析文本。以下是关于 Python 正则表达式的详细说明，包括基本语法、常见用法以及一些高级技巧。 --- #### 1. 基本概念 在 Python 中，正则表达式通过 `re` 模块实现。该模块提供了多种函数来操作正则表达式，例如匹配、查找和替换等[^2]。 - **模块导入**：要使用正则表达式功能，需要先导入 `re` 模块。 - **模式定义**：正则表达式模式是一组规则，用于描述字符串的结构。这些模式可以通过 `re.compile()` 方法编译为正则对象，以提高效率。 ```python import re pattern = re.compile(r'\d+') # 编译一个匹配数字的正则表达式 ``` --- #### 2. 常见函数 ##### (1) `re.match()` `re.match()` 尝试从字符串的起始位置匹配指定的模式。如果匹配成功，则返回匹配对象；否则返回 `None`。 ```python result = re.match(r'Hello', 'Hello world') print(result.group() if result else "No match") # 输出: Hello ``` 注意，`re.match()` 只会检查字符串的开头是否符合模式。 ##### (2) `re.search()` `re.search()` 扫描整个字符串，返回第一个匹配的对象。 ```python result = re.search(r'world', 'Hello world') print(result.group() if result else "No match") # 输出: world ``` ##### (3) `re.findall()` `re.findall()` 返回所有非重叠匹配的列表。 ```python text = "Phone numbers: 123-456-7890, 987-654-3210" matches = re.findall(r'\d{3}-\d{3}-\d{4}', text) print(matches) # 输出: ['123-456-7890', '987-654-3210'] ``` ##### (4) `re.sub()` `re.sub()` 用于替换字符串中匹配的部分。 ```python text = "Price is $100" new_text = re.sub(r'\$\d+', '$200', text) print(new_text) # 输出: Price is $200 ``` --- #### 3. 常用元字符与特殊符号 以下是一些常用的正则表达式元字符及其含义： | 元字符 | 描述 | 示例 | |--------|--------------------------|-----------------------| | `\d` | 匹配任意数字 | `\d+` 匹配连续数字 | | `\w` | 匹配字母、数字或下划线 | `\w+` 匹配单词 | | `\s` | 匹配空白字符 | `\s+` 匹配空格序列 | | `.` | 匹配任意单个字符 | `a.b` 匹配 "acb" | | `*` | 匹配前面元素零次或多次 | `ab*` 匹配 "a", "ab" | | `+` | 匹配前面元素一次或多次 | `ab+` 匹配 "ab", "abb"| | `{n}` | 匹配前面元素恰好 n 次 | `a{3}` 匹配 "aaa" | | `[]` | 匹配集合中的任意字符 | `[abc]` 匹配 "a", "b"| --- #### 4. 高级技巧 ##### (1) 分组与捕获 通过圆括号 `()` 定义分组，可以捕获匹配的部分并进行进一步处理。 ```python text = "Name: John Doe, Age: 30" match = re.search(r'Name: (\w+ \w+), Age: (\d+)', text) if match: name = match.group(1) age = match.group(2) print(f"Name: {name}, Age: {age}") # 输出: Name: John Doe, Age: 30 ``` ##### (2) 非捕获组 使用 `(?:...)` 定义非捕获组，不会保存匹配结果。 ```python pattern = re.compile(r'(?:\d+-){2}\d+') # 匹配如 "123-456-7890" ``` ##### (3) 贪婪与非贪婪模式 默认情况下，正则表达式是贪婪的，会尽可能多地匹配字符。添加 `?` 可以改为非贪婪模式。 ```python text = "<tag>content</tag>" match = re.search(r'<.*?>', text) print(match.group()) # 输出: <tag> ``` --- #### 5. 错误处理 如果正则表达式无法找到匹配项，通常会返回 `None`。因此，在调用 `.group()` 或其他方法之前，应先检查是否存在匹配对象[^2]。 ```python match = re.search(r'not_found', 'Sample text') if match: print(match.group()) else: print("No match found") ``` --- ###
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