JAVA正则表达式:Pattern类与Matcher类详解(转)

java.util.regex是一个用正则表达式所订制的模式来对字符串进行匹配工作的类库包。它包括两个类:Pattern和Matcher Pattern 一个Pattern是一个正则表达式经编译后的表现模式。 Matcher 一个Matcher对象是一个状态机器,它依据Pattern对象做为匹配模式对字符串展开匹配检查。 首先一个Pattern实例订制了一个所用语法与PERL的类似的正则表达式经编译后的模式,然后一个Matcher实例在这个给定的Pattern实例的模式控制下进行字符串的匹配工作。
 

以下我们就分别来看看这两个类:

一、捕获组的概念

捕获组可以通过从左到右计算其开括号来编号,编号是从1 开始的。例如,在表达式 ((A)(B(C)))中,存在四个这样的组:

1        ((A)(B(C)))
2        (A)
3        (B(C))
4        (C)

组零始终代表整个表达式。 以 (?) 开头的组是纯的非捕获 组,它不捕获文本,也不针对组合计进行计数。

与组关联的捕获输入始终是与组最近匹配的子序列。如果由于量化的缘故再次计算了组,则在第二次计算失败时将保留其以前捕获的值(如果有的话)例如,将字符串"aba" 与表达式(a(b)?)+ 相匹配,会将第二组设置为 "b"。在每个匹配的开头,所有捕获的输入都会被丢弃。



二、详解Pattern类和Matcher类

java正则表达式通过java.util.regex包下的Pattern类与Matcher类实现(建议在阅读本文时,打开java API文档,当介绍到哪个方法时,查看java API中的方法说明,效果会更佳). 
Pattern类用于创建一个正则表达式,也可以说创建一个匹配模式,它的构造方法是私有的,不可以直接创建,但可以通过Pattern.complie(String regex)简单工厂方法创建一个正则表达式, 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("\\w+"); 
p.pattern();//返回 \w+ 

pattern() 返回正则表达式的字符串形式,其实就是返回Pattern.complile(String regex)的regex参数

1.Pattern.split(CharSequence input)

Pattern有一个split(CharSequence input)方法,用于分隔字符串,并返回一个String[],我猜String.split(String regex)就是通过Pattern.split(CharSequence input)来实现的. 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
String[] str=p.split("我的QQ是:456456我的电话是:0532214我的邮箱是:aaa@aaa.com"); 

结果:str[0]="我的QQ是:" str[1]="我的电话是:" str[2]="我的邮箱是:aaa@aaa.com" 

2.Pattern.matcher(String regex,CharSequence input)是一个静态方法,用于快速匹配字符串,该方法适合用于只匹配一次,且匹配全部字符串.

 

Java代码示例: 

Pattern.matches("\\d+","2223");//返回true 
Pattern.matches("\\d+","2223aa");//返回false,需要匹配到所有字符串才能返回true,这里aa不能匹配到 
Pattern.matches("\\d+","22bb23");//返回false,需要匹配到所有字符串才能返回true,这里bb不能匹配到

3.Pattern.matcher(CharSequence input)

说了这么多,终于轮到Matcher类登场了,Pattern.matcher(CharSequence input)返回一个Matcher对象.
Matcher类的构造方法也是私有的,不能随意创建,只能通过Pattern.matcher(CharSequence input)方法得到该类的实例. 
Pattern类只能做一些简单的匹配操作,要想得到更强更便捷的正则匹配操作,那就需要将Pattern与Matcher一起合作.Matcher类提供了对正则表达式的分组支持,以及对正则表达式的多次匹配支持. 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
Matcher m=p.matcher("22bb23"); 
m.pattern();//返回p 也就是返回该Matcher对象是由哪个Pattern对象的创建的 

4.Matcher.matches()/ Matcher.lookingAt()/ Matcher.find()

Matcher类提供三个匹配操作方法,三个方法均返回boolean类型,当匹配到时返回true,没匹配到则返回false 
matches()对整个字符串进行匹配,只有整个字符串都匹配了才返回true 
Java代码示例:

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
Matcher m=p.matcher("22bb23"); 
m.matches();//返回false,因为bb不能被\d+匹配,导致整个字符串匹配未成功. 
Matcher m2=p.matcher("2223"); 
m2.matches();//返回true,因为\d+匹配到了整个字符串

我们现在回头看一下Pattern.matcher(String regex,CharSequence input),它与下面这段代码等价 
Pattern.compile(regex).matcher(input).matches() 

lookingAt()对前面的字符串进行匹配,只有匹配到的字符串在最前面才返回true 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
Matcher m=p.matcher("22bb23"); 
m.lookingAt();//返回true,因为\d+匹配到了前面的22 
Matcher m2=p.matcher("aa2223"); 
m2.lookingAt();//返回false,因为\d+不能匹配前面的aa 

find()对字符串进行匹配,匹配到的字符串可以在任何位置. 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
Matcher m=p.matcher("22bb23"); 
m.find();//返回true 
Matcher m2=p.matcher("aa2223"); 
m2.find();//返回true 
Matcher m3=p.matcher("aa2223bb"); 
m3.find();//返回true 
Matcher m4=p.matcher("aabb"); 
m4.find();//返回false 

5.Mathcer.start()/ Matcher.end()/ Matcher.group()

当使用matches(),lookingAt(),find()执行匹配操作后,就可以利用以上三个方法得到更详细的信息. 
start()返回匹配到的子字符串在字符串中的索引位置. 
end()返回匹配到的子字符串的最后一个字符在字符串中的索引位置. 
group()返回匹配到的子字符串 
Java代码示例:

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
Matcher m=p.matcher("aaa2223bb"); 
m.find();//匹配2223 
m.start();//返回3 
m.end();//返回7,返回的是2223后的索引号 
m.group();//返回2223 

Mathcer m2=m.matcher("2223bb"); 
m.lookingAt();   //匹配2223 
m.start();   //返回0,由于lookingAt()只能匹配前面的字符串,所以当使用lookingAt()匹配时,start()方法总是返回0 
m.end();   //返回4 
m.group();   //返回2223 

Matcher m3=m.matcher("2223bb"); 
m.matches();   //匹配整个字符串 
m.start();   //返回0,原因相信大家也清楚了 
m.end();   //返回6,原因相信大家也清楚了,因为matches()需要匹配所有字符串 
m.group();   //返回2223bb 

说了这么多,相信大家都明白了以上几个方法的使用,该说说正则表达式的分组在java中是怎么使用的. 
start(),end(),group()均有一个重载方法它们是start(int i),end(int i),group(int i)专用于分组操作,Mathcer类还有一个groupCount()用于返回有多少组. 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("([a-z]+)(\\d+)"); 
Matcher m=p.matcher("aaa2223bb"); 
m.find();   //匹配aaa2223 
m.groupCount();   //返回2,因为有2组 
m.start(1);   //返回0 返回第一组匹配到的子字符串在字符串中的索引号 
m.start(2);   //返回3 
m.end(1);   //返回3 返回第一组匹配到的子字符串的最后一个字符在字符串中的索引位置. 
m.end(2);   //返回7 
m.group(1);   //返回aaa,返回第一组匹配到的子字符串 
m.group(2);   //返回2223,返回第二组匹配到的子字符串 

现在我们使用一下稍微高级点的正则匹配操作,例如有一段文本,里面有很多数字,而且这些数字是分开的,我们现在要将文本中所有数字都取出来,利用java的正则操作是那么的简单. 
Java代码示例: 

Pattern p=Pattern.compile("\\d+"); 
Matcher m=p.matcher("我的QQ是:456456 我的电话是:0532214 我的邮箱是:aaa123@aaa.com"); 
while(m.find()) { 
     System.out.println(m.group()); 
}

输出: 

456456 
0532214 
123

如将以上while()循环替换成 

while(m.find()) { 
     System.out.println(m.group()); 
     System.out.print("start:"+m.start()); 
     System.out.println(" end:"+m.end()); 
} 

则输出: 

456456 
start:6 end:12 
0532214 
start:19 end:26 
123 
start:36 end:39 

现在大家应该知道,每次执行匹配操作后start(),end(),group()三个方法的值都会改变,改变成匹配到的子字符串的信息,以及它们的重载方法,也会改变成相应的信息. 
注意:只有当匹配操作成功,才可以使用start(),end(),group()三个方法,否则会抛出java.lang.IllegalStateException,也就是当matches(),lookingAt(),find()其中任意一个方法返回true时,才可以使用.

 

转自 http://www.kaiyuanba.cn/html/1/131/138/7609.htm

转载于:https://www.cnblogs.com/vinozly/p/5405925.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分任务的线性模型,特别适用于二问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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