JAVA-正则表达式基本语法规则和Pattern,Matcher,PatternSyntaxException三大类

SAP STO流程实战:如何配置外向交货单PGI后自动生成内向交货单(附避坑指南) 本文详细解析了SAP STO流程中,如何配置实现外向交货单发货过账(PGI)后自动生成内向交货单。通过分步指南,重点阐述了SPED输出类型、输出条件记录、收货点及确认控制码等关键配置,并提供了针对“No goods receipt possible”等常见错误的避坑指南,助力实现跨公司物料转移流程的自动化与高效衔接。 阅读详情

目录

引言

一,正则表达式基本语法规则

二,正则表达式的三大类方法

2.1,Pattern类

2.1.1,Pattern的常用方法matches()

2.2,Matcher类

2.2.1,Matcher的常用方法find() 

2.2.2,Matcher的常用方法group() ,返回匹配的结果内容

2.3,PatternSyntaxException类

三,反向引用

1,分组

2,捕获

3,反向引用


引言

  1. 正则表达式定义了字符串的模式。
  2. 正则表达式可以用来搜索、编辑或处理文本。
  3. 正则表达式并不仅限于某一种语言,但是在每种语言中有细微的差别

一,正则表达式基本语法规则

字符说明实例
^表达式开始
$表达式结尾
[358a-z]一个符号,符号范围在3,5,8,a-z
[^]取反
\d === [0-9]代表1个数字,或多个数字\\d{9}
\d+代表1个数字,或多个数字当[0-9]{1,}
\D[^0-9]
[\u4e00-\u9fa5]{2,8}代表2到8个汉字字符
*代表0个或多个前边的符号 {0,}[a-z]*
.代表1个任意的符号str.matches("^.+$")
+代表1个或多个前边的符号{1,}\\d+
?代表0个或1个前边的符号 {0,1}
{n}n个
{m,n}[a-zA-Z_0-9]{6,18} 和 \w{6,18}
\w[a-zA-Z0-9_]\\w
\W[^a-zA-Z0-9_]\\W
|匹配或正则表达式或,分组功能AD | CD :AD或者CD
()分组
\s代表空格\s

        //匹配a-z之间任意一个字符
        String Str = "[a-z]";
        //匹配A-Z之间任意一个字符
        String Str = "[A-Z]";
        //匹配abc字符串[默认区分大小写的]
        String Str = "abc";
        //匹配abc字符串[不区分大小写的]
        String Str = "(?i)abc";
        //匹配0-9之间任意一个字符
        String Str = "[0-9]";
        //匹配不在a-z之间任意一个字符
        String Str = "[^a-z]";
        //匹配不在0-9之间任意一个字符
        String Str = "[^0-9]";
        //匹配在abcd中任意一个字符
        String Str = "[abcd]";
        //匹配不在0-9的任意一个字符
        String Str = "\\D";
        //匹配 任意英文字母,数字,下划线
        String Str = "\\w";
        //匹配 等价于[^a-zA-Z0-9_]
        String Str = "\\W";
        //匹配 任何空白字符(空格,制表符(就是按下tab键的一个空格))
        String Str = "\\s";
        //匹配 任何非空白字符,和\\s刚好相反
        String Str = "\\S";
        //匹配除\n 之外的所有字符,如果要匹配.本身则需要使用\\.
        String Str = "."; 

二,正则表达式的三大类方法

2.1,Pattern类

        Pattern编译正则表达式后创建一个匹配模式:

        Pattern 类:pattern 对象是一个正则表达式的编译表示。Pattern 类没有公共构造方法。要创建一个 Pattern 对象,你必须首先调用其公共静态编译方法,它返回一个 Pattern 对象。该方法接受一个正则表达 式作为它的第一个参数。

2.1.1,Pattern的常用方法matches()

        matches()用于整体匹配,用来验证输入的字符串是否满足条件。

示例代码:

public static void main(String[] args) {
        //演示matches方法,用于整体匹配,用来验证输入的字符串是否满足条件使用
        String content = "hello abc hello,Java开发";
        //String Str = "hello"; //false
        String Str = "hello.*";
        boolean matchers = Pattern.matches(Str, content);
        System.out.println("整体匹配:" + matchers);
    }

输出结果:

 

2.2,Matcher类

        Matcher使用Pattern实例提供的正则表达式对目标字符串进行匹配,是真正影响搜索的对象:

        Matcher 类:Matcher 对象是对输入字符串进行解释和匹配操作的引擎。与Pattern 类一样,Matcher 也没有公共构造方法。你需要调用 Pattern 对象的 matcher 方法来获得一个 Matcher 对象。

2.2.1,Matcher的常用方法find() 

        find() 方法,如果有匹配结果,则返回true。

示例代码:

        String name="小明123";
        Pattern pa=Pattern.compile("[\u4e00-\u9fa5]+");
        Matcher ma=pa.matcher(name);
        System.out.println(ma.find());

输出结果:

 

2.2.2,Matcher的常用方法group() ,返回匹配的结果内容

        group() ,返回匹配的结果内容。

示例代码:

        String name="小明123";
        Pattern pa=Pattern.compile("[\u4e00-\u9fa5]+");
        Matcher ma=pa.matcher(name);
        while (ma.find()){
        String n=ma.group();
            System.out.println(n);
        }

输出结果:

 

2.3,PatternSyntaxException类

        是一个非强制异常类,它表示一个正则表达式模式中的语法错误。

三,反向引用

1,分组

():可以看作是一个用括号组成的一个比较复杂的匹配模式,一个圆括号的部分我们可以看作是一个分组(表达式)

2,捕获

把正则表达式中的分组(表达式)的内容,保存到内存中以数字编号或显式命名的组里,方便后边引用,从左向右,以分组的左括号为标志,第一个出现的分组的组号为1,第二个为2。以此类推,组0代表的是整个表达式

3,反向引用

()里的内容被捕获后,可以在这个()后被使用,从而写出一个比较使用的匹配模式,这个被我们称为反向引用,这种引用既可以在正则表达式内部,也可以是在正则表达式外部,内部反向引用\\分组号,外部反向引用$分组号

示例代码:

        String content = "hello jack14 tom11111 j12321-333999111ack2232 yyy xxx2552";
        //找到两个相同的数字
        //String Str = "(\\d)\\1";
        //匹配五个相同的数字
        //String Str = "(\\d)\\1{4}";
        //匹配个位与千位相同,十位与百位相同的数,5225,1551
        String Str = "(\\d)(\\d)\\2\\1";

        /**
         * 在字符串中检索出,形式如:12321-333999111 这样的号码
         * 要求满足前面是一个五位数,然后一个-,然后是一个九位数,连续的每三位要相同
         */
        //String Str = "\\d{5}-(\\d)\\1{2}(\\d)\\2{2}(\\d)\\3{2}";
        Pattern pattern = Pattern.compile(Str);
        Matcher matcher = pattern.matcher(content);
        while (matcher.find()) {
            System.out.println(matcher.group(0));
        }

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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我们计算机离不开字符,就连代码都和字符息息相关。 那么对于字符的处理也绝对是一项重要的学习内容,具体来说可能有字符之间的替换,增加与删除, 提取配对等。 字符千千万,所以需要总结特征进行分类管理才好进行处理,详细说就是开头字符的特征,结尾字符的特征,字符串里的特征,包含某些字符,不能包含某些字符等。 正则表达式就是为此而生的。 所以主要从一下三个方面进行 1.正则表达式的基本语法规则 2.java对于正则表达式的支持 一、正则表达式的基本语法规范 []:一位 [ABC]:这一位可以出现A或B或C,注意只有

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java武功秘籍_Java正则速成秘籍(一)之招式篇

导读正则表达式是什么?有什么用?正则表达式(Regular Expression)是一种文本规则,可以用来校验、查找、替换与规则匹配的文本。又爱又恨的正则正则表达式是一个强大的文本匹配工具,但是它的规则实在很繁琐,而且理解起来也颇为蛋疼,容易让人望而生畏。如何学习正则刚接触正则时,我看了一堆正则的语义说明,但是仍然不明所以。后来,我多接触一些正则的应用实例,渐渐有了感觉,再结合语义说明,终有领悟。...

weixin_42510731的博客 253

Java正则表达式之代码实战

Java中用于正则表达式的类位于java.util.regex包中,该包包含三个类,分别为:Pattern 、Matcher 、PatternSyntaxException 。Pattern 对象是正则表达式编译后的表现形式,该类没有公共的构造方法,所以无法直接创建该类的对象,但该类提供了构建Pattern 对象的两个公共静态方法,分别为compile(String regex)和compile(

skyWalker_ONLY 3289

正则表达式

正则表达式定义了字符串的模式。 正则表达式可以用来搜索、编辑或处理文本。 正则表达式并不限于某一种语言,但是在每种语言中有细微的差别。 正则表达式实例 一个字符串其实就是一个简单的正则表达式,例如 Hello World 正则表达式匹配"Hello World"字符串。 . (点号) 也是一个正则表达式,它匹配任何一个字符如:“a"或"1” String 支持正则表达式 .reoplaceAll() .split() 两个有关正则表达式简单小程序 //判断是不是手机号 String phone=.

Mar10_T的博客 266

Java 常用API 02 正则表达式

1 正则表达式(Regular Expression) 1)介绍 正则表达式是一个字符串,使用单个字符串来描述,用来定义匹配规则。匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在开发中,正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个规则的文本。 2)匹配规则 链接:详细语法规则 // 匹配a或b或c [abc] // 匹配除了abc以外的任意字符 [^abc] // 匹配一个大写或者小写字...

lihaogn的博客 215
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涵冰...
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