正则表达式的使用

正则表达式是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串。
正则表达式通常缩写成“regex”,单数有regexp、regex,复数有regexps、regexes、regexen。
正则表达式实例应用:
1.验证用户名和密码:("^[a-zA-Z]\w{5,15}$")正确格式:"[A-Z][a-z]_[0-9]"组成,并且第一个字必须为字母6~16位;
2.验证电话号码:("^(\d{3,4}-)\d{7,8}$")正确格式:xxx/xxxx-xxxxxxx/xxxxxxxx;
3.验证手机号码:"^1[3|4|5|8][0-9]\\d{8}$";
4.验证身份证号(15位或18位数字):"\\d{17}[[0-9],0-9xX]";
5.验证Email地址:("^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$");
6.只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:("^[A-Za-z0-9]+$") ;
7.整数或者小数:^[0-9]+\.{0,1}[0-9]{0,2}$
8.只能输入数字:"^[0-9]*$"。
9.只能输入n位的数字:"^\d{n}$"。
10.只能输入至少n位的数字:"^\d{n,}$"。
11.只能输入m~n位的数字:"^\d{m,n}$"。
12.只能输入零和非零开头的数字:"^(0|[1-9][0-9]*)$"。
13.只能输入有两位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{2})?$"。
14.只能输入有1~3位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$"。
15.只能输入非零的正整数:"^\+?[1-9][0-9]*$"。
16.只能输入非零的负整数:"^\-[1-9][]0-9"*$。
17.只能输入长度为3的字符:"^.{3}$"。
18.只能输入由26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z]+$"。
19.只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:"^[A-Z]+$"。
20.只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:"^[a-z]+$"。
21.验证是否含有^%&',;=?$\"等字符:"[^%&',;=?$\x22]+"。
22.只能输入汉字:"^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$"。
23.验证URL:"^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$"。
24.验证一年的12个月:"^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为:"01"~"09"和"1"~"12"。
25.验证一个月的31天:"^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为;"01"~"09"和"1"~"31"。
26.获取日期正则表达式:\d{4}[年|\-|\.]\d{\1-\12}[月|\-|\.]\d{\1-\31}日?
评注:可用来匹配大多数年月日信息。
27.匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]
评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)
28.匹配空白行的正则表达式:\n\s*\r
评注:可以用来删除空白行
29.匹配HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?</>|<.*?/>
评注:网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能匹配部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力
30.匹配首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$
评注:可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式
31.匹配网址URL的正则表达式:[a-zA-z]+://[^\s]*
评注:网上流传的版本功能很有限,上面这个基本可以满足需求
32.匹配帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
评注:表单验证时很实用
33.匹配腾讯QQ号:[1-9][0-9]\{4,\}
评注:腾讯QQ号从10 000 开始
34.匹配中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d)
评注:中国邮政编码为6位数字
35.匹配ip地址:((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)。
评注:提取ip地址时有用
Function IsRegu(Regu,s)
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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