java 正则表达式用法(1)

本文介绍了正则表达式的常见符号及量词,并通过实例演示了如何使用Java的Pattern和Matcher类进行字符串匹配、分割、替换及查找等操作。
//模式类:用来表示一个编译过的正则表达式
import java.util.regex.Pattern;
//匹配类:用模式匹配一个字符串所表达的抽象结果
import java.util.regex.Matcher;


/*
正则表达式通用匹配符号:
.     匹配任何单个字符
^xx   在开头匹配正则xx
xx$   在结尾匹配正则xx
[ab]  能够匹配字母a或b
[^ab] 匹配除了a,b或c之外的任意字符
a|b   匹配a或b

正则表达式元字符:
\d    任意数字,等同于[0-9]
\D    任意非数字,等同于[^0-9]
\s    任意空白字符,等同于[\t\n\x0B\f\r]
\S    任意非空白字符,等同于[^\s]
\w    任意英文字符,等同于[a-zA-Z_0-9]
\W    任意非英文字符,等同于[^\w]
\b    单词边界
\B    非单词边界

正则表达式量词:
贪婪    勉强     侵占     说明
x?      x??      x?+      x出现0次或1次
x*      x*?      x*+      x出现0次或多次
x+      x+?      x++      x出现1次或多次
x{n}    x{n}?    x{n}+    x正好出现n次
x{n,}   x{n,}?   x{n,}+   x至少出现n次
x{n,m}  x{n,m}?  x{n,m}+  x出现至少n次但不多于m次
区别:
1、贪婪:最长匹配,读入整个输入的字符串,来优先尝试第一次匹配,如果第一次尝试匹配(对于整个输入的字符串)失败,匹配器会通过回退整个字符串的一个字符再一次进行尝试,不断地进行处理直到找
到一个匹配,或者左边没有更多的字符来用于回退了。赖于在表达式中使用的量词,最终它将尝试地靠着1 或 0 个字符的匹配。
2、勉强:最少匹配,采用相反的途径:从输入字符串的开始处开始,因此每次勉强地吞噬一个字符来寻找匹配,最终它们会尝试整个输入的字符串。
3、侵占:始终是吞掉整个输入的字符串,尝试着一次(仅有一次)匹配。不像贪婪量词那样,侵占量词绝不会回退,即使这样做是允许全部的匹配成功。

*/



public class RegexDemo {
  public static void main(String arg[]) {
 
      //快速检查模式是否表示给定的输入字符串
      System.out.println(Pattern.matches("\\d","123"));
      System.out.println(Pattern.matches("\\d*","123"));
/*
false
true
*/
   
      //判断字符串是不是数字
      Pattern p1 = Pattern.compile("^[1-9]+\\d*$");
      Matcher m1 = p1.matcher("123"); 
      System.out.println(m1.matches());     
/*
true
*/

       //分割字符串
       Pattern p2 = Pattern.compile("[,;]+"); 
       String[] items = p2.split("a,b,c;1,2"); 
       for(String s : items) { 
            System.out.println(s); 
        } 
/*
a
b
c
1
2
*/

       Pattern p3 = Pattern.compile("\\d");
       Matcher m3 = p3.matcher("abc123def456hgx");
       //替换第一个符合正则的字符为指定字符
       System.out.println(m3.replaceFirst("%"));
       //替换所有符合正则的字符为指定字符
       System.out.println(m3.replaceAll("%"));
/*
abc%23def456hgx
abc%%%def%%%hgx
*/
      

      //查找匹配的字符:贪婪
      Pattern p4 = Pattern.compile("X+"); 
      Matcher m4 = p4.matcher("X XX XXX");    
      while(m4.find()){
         System.out.println(m4.group());  
      } 
/*
X
XX
XXX
*/
      //查找匹配的字符:勉强
      Pattern p5 = Pattern.compile("X+?"); 
      Matcher m5 = p5.matcher("X XX XXX");    
      while(m5.find()){ 
         System.out.println(m5.group());  
      } 
/*
X
X
X
X
X
X
*/
      //查找匹配的字符:侵占
      Pattern p6 = Pattern.compile("X++"); 
      Matcher m6 = p6.matcher("X XX XXX");    
      while(m6.find()){ 
         System.out.println(m6.group());  
      } 
/*
X
XX
XXX
*/

  }
}


内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制和管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计,确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计和追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码和论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
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