常用正则表达式

最新推荐文章于 2025-04-29 10:14:49 发布

Tonylamam

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分类专栏：编程心得文章标签：正则表达式

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linxuheng/article/details/56488377

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常用的正则表达式

^abc 以abc开头的字符串
abc& 以abc结尾的字符串
.* 匹配任意长度字符（最长）
.*？ 匹配任意长度字符（最短）
\ 为转义字符，后面加上符号可以表示符号
\d 任意数字
^$ 空白行

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一看就懂：正则表达式

m0_67401746的博客

07-31

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于是我们发现，在不用正则表达式的时候，我们的代码量近30行，而使用了正则表达式，代码就浓缩为了1行，也就是说，使用正则表达式时可以简化我们的代码。如果我们继续把ab©d中的d包括起来，并在后面写上，即ab©(d)，那么这里的就表示d这个字符，因为第2个小括号的结果是d，所以整个表达式就等同于abcdcd。返回的result就是我们校验的结果，当为true的时候，表示校验通过，当为false的时候，则表示校验不通过。注意用|表示其中之一，他可以是字符，也可以是字符串。...

PHP常用正则表达式精选（推荐）

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十分钟搞懂正则表达式（上）

04-20

1198

引言是不是很羡慕别人的正则表达式写的很6，是不是对于火星文般的一大长串正则表达式很苦恼。本文希望通过对于正则表达式的说明，让大家认识它、接近它最后爱上它。 ...

正则表达式匹配以指定字符串开头并且以指定字符串结尾

你好，开发者

01-31

6万+

假如有如下json文件： { "Result": [ { "country": "TW", "mcc": "466", "chatUrl": "https://motorola-global-chn.custhelp.com/" }, { "country": &q

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qq_51179608的博客

09-02

950

正则表达式基础知识

正则表达式取以指定字符串开头/结束的内容

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01-23

3万+

例如取PIN=为开头的内容 /(?<=PIN=).\S* / 例如取以=开头以&结尾取得的中间的内容 (?<==).*?(?=(&|$)) 替换以某个字符串开头的内容例如张三|发布信息替换为张三|*** preg_replace("(\|.*)", '***', $model['name']) ...

C# 常用正则表达式

fangyuan621的专栏

06-01

1772

"^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$" //负浮点数。"^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$" //正浮点数。匹配Email地址的正则表达式：\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*)|(0+(\.0+)?

最全常用正则表达式大全

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一、校验数字的表达式 1. 数字：^[0-9]*$ 2. n位的数字：^\d{n}$ 3. 至少n位的数字：^\d{n,}$ 4. m-n位的数字：^\d{m,n}$ 5. 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 6. 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$ 7. 带1-2位小数的正数或负数：^(\-)?\d...

常用正则表达式语法例句

10-30

### 正则表达式基础与应用 #### 一、引言 正则表达式是一种强大的文本处理工具，广泛应用于各种编程语言中，用于字符串搜索、替换等操作。它通过简单的语法帮助开发者完成复杂的字符串匹配任务。本文将详细介绍正则...

正则表达式同时匹配中英文及常用正则表达式

01-19

1、一个正则表达式，只含有汉字、数字、字母、下划线不能以下划线开头和结尾： ^(?!_)(?!.*?_$)[a-zA-Z0-9_\u4e00-\u9fa5]+$ 其中： ^ 与字符串开始的地方匹配 (?!_)　不能以_开头 (?!.*?_$)　不能以

常用正则表达式汇总(文档).txt

05-22

主要为大家分享了最全的常用正则表达式大全，包括校验数字、字符、一些特殊的需求等等，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。很多不太懂正则的朋友，在遇到需要用正则校验数据时，往往是在网上去找很久，结果找来的还是...

使用正则表达式匹配任意字符（包含换行符）

hzf978742221的博客

07-25

2382

今天工作中需要用到正则来进行部分相同段落全量删除，突然忘记怎么写了，特地记录一下！

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02-23

1763

机器学习方面： Scikit-Learn 可用于分类、特征选择、特征提取和聚集。还拥有自然语言处理特征提取的能力、词袋、tf-idf算法、预处理等。 Matplotlib 可以用于快速可视化。 Statsmodels 主要用于预测性和探索性分析。可以拟合线性模型，进行统计分析或预测性建模。 PyMC 做贝叶斯曲线的工具。 Shogun 主要用于支持向量机（SVM） Gensim 用于主

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