Android中验证输入是否为汉字及手机号,邮箱验证

1,验证是否为汉字
		// 验证昵称
		    private boolean verifyNickname() {
		        String nickname = edt_username.getText().toString();
		        if (nickname == null || nickname.length() == 0) {
		            edt_username.setError("不能为空");
		            return false;
		        }
		        int len = 0;
		        char[] nickchar = nickname.toCharArray();
		        for (int i = 0; i < nickchar.length; i++) {
		            if (isChinese(nickchar[i])) {
		                len += 2;
		            } else {
		                len += 1;
		            }
		        }
		        if (len < 4 || len > 15) {
		            edt_username.setError("正确的昵称应该为\n1、4-15个字符\n2、2-7个汉字\n3、不能是邮箱和手机号");
		            return false;
		        }
		        return true;
		    }
		 
		    private boolean isChinese(char c) {
		        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
		        if (ub == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS
		                || ub == Character.UnicodeBlock.CJK_COMPATIBILITY_IDEOGRAPHS
		                || ub == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS_EXTENSION_A
		                || ub == Character.UnicodeBlock.GENERAL_PUNCTUATION
		                || ub == Character.UnicodeBlock.CJK_SYMBOLS_AND_PUNCTUATION
		                || ub == Character.UnicodeBlock.HALFWIDTH_AND_FULLWIDTH_FORMS) {
		            return true;
		        }
		        return false;
		    }
	}


2,验证手机号,邮箱
		// 判断是否为手机号
		    private boolean isPhone(String inputText) {
		        Pattern p = Pattern
		                .compile("^((13[0-9])|(15[^4,\\D])|(18[0,5-9]))\\d{8}$");
		        Matcher m = p.matcher(inputText);
		        return m.matches();
		    }
		 
		    // 判断格式是否为email
		    public boolean isEmail(String email) {
		        String str = "^([a-zA-Z0-9_\\-\\.]+)@((\\[[0-9]{1,3}\\.[0-9]{1,3}\\.[0-9]{1,3}\\.)|(([a-zA-Z0-9\\-]+\\.)+))([a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(\\]?)$";
		        Pattern p = Pattern.compile(str);
		        Matcher m = p.matcher(email);
		        return m.matches();
		    }



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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