正则表达示测试器

本文介绍了一款正则表达式测试工具,该工具能够帮助开发者在不同编程语言环境中测试正则表达式的正确性,并提供了代码高亮显示功能,包括关键字和字符串的着色。

发个小工具..正则表达示测试器

最近经常用到正则,不过不同语言之间的正则一些特性差别比较大,自已写个小工具,分享下:
下载地址:http://xiaoxiao.bfor.cn/download/regex.rar
按惯例,上几张图:

 

最后那个,生成代码,使用RichTextBox对代码着色分二步:
关键字着色:

  
   // 定义关键字
             string [] keys  =   new   string []{ " using " , " return " , " if " , " else " , " public " };
            
foreach  ( string  key  in  keys)
            {
                Regex r 
=   new  Regex(key);
                MatchCollection mc 
=  r.Matches(rtxtCode.Text);
                
foreach  (Match m  in  mc)
                {
                    
if  (m.Success) // 当匹配成功,对关键字着色
                    {   
                        rtxtCode.Select(m.Index, m.Length);
                        rtxtCode.SelectionColor 
=  Color.Blue;
                    }
                }
            }

            

字符串着色这个要单独来:

Regex r1  =   new  Regex( " \ " ( ?< string > [ ^ \ " ]*)\ "" );
            MatchCollection mc1  =  r1.Matches(rtxtCode.Text);
            
foreach  (Match m  in  mc1)
            {
                
if  (m.Success)
                {
                    Group g 
=  m.Groups[ " string " ];
                    
if  (g.Success)
                    {
                        rtxtCode.Select(g.Index
- 1 , g.Length + 2 );
                        rtxtCode.SelectionColor 
=  Color.Red;
                    }
                }
            }
方法是查找字符串索引,右边去掉一个字符,右边加2,当然复杂的就不适用了,需要用环视判断字符边界,另外还要区分字符串中的转义符..
from:http://www.cnblogs.com/windinwing/archive/2007/11/10/955047.html

转载于:https://www.cnblogs.com/smallfa/archive/2007/11/12/956360.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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