正则表达式REGULAR EXPRESSIONS

英文回答：Regular expressions in MATLAB serve as a powerful tool for identifying and replacing patterns within strings or text files. The utilization of built-in functions such as regexprep and regexpi provides the capability to seek out specific patterns and substitute them with designated values. For instance, regexprep can be employed to replace all instances of a word within a given text with an alternative word, while regexpi can be utilized for conducting a case-insensitive search and replace operation. Furthermore, apart from these pre-existing functions, MATLAB also offers a range of regex functions tailored for more intricate pattern identification and replacement tasks.MATLAB中的正则表达式是识别和替换字符串或文本文件中的图案的有力工具。

利用内置功能，如regexprep和regexpi，提供了寻找具体模式并以指定值替代的能力。

可以使用regexprep，将特定文本中的所有单词实例替换为替代单词，而regexpi可用于进行对大小写不敏感的搜索和替换操作。

ue中多个正则表达式
在Unreal Engine（UE）中，正则表达式（Regular Expressions）是一种强大的文本处理工具，可以用于匹配、查找、替换文本中的特定模式。

UE支持多种正则表达式语法，下面是一些常用的正则表达式示例：
1. 匹配数字：
这个正则表达式可以匹配一个或多个数字字符。

2. 匹配字母：[a-zA-Z]+
3. 匹配空白字符：
或多个空白字符，包括空格、制表符、换行符等。

4. 匹配特定字符串：
匹配任意字符：的任意字符。

6. 匹配开头和结尾：
则表达式可以匹配整个字符串"hello"，其中"^"表示字符串开头，"%"表示字符串结尾。

7. 匹配多个模式：
正则表达式可以匹配模式1或模式2。

括号内的模式之间用"|"分隔。

Emeditor正则表达式语法Emeditor正则表达式语法（Regular expression, 简写Regexes 或Regex）1 普通字符普通字符是指除了 ".", "*", "?", "+", "(", ")", "{", "}", "[", "]", "^", "$" 和 "\" 这些特殊字符之外的所有其他字符。

而这些特殊字符也可以通过前面加上"\"前缀而变为普通字符。

比如, 搜索"CCF"即为在文本中匹配所有的"CCF"字符串, 搜索"\[CCF\]"则是在文本中匹配所有的"[CCF]"字符串，简而言之, 普通字符即为只匹配自身的字符。

2 元字符2.1 特殊字符. 匹配除换行符 \n 之外的任何单个字符。

( ) 分组捕获(子表达式)的开始和结束。

可以捕获子表达式以供以后使用。

[ ] 中括号表达式的开始。

中括号表达式是在方括号内包含一个或多个字符构成的列表的表达式。

普通字符在中括号内表示本身，大多数特殊字符在中括号表达式内出现时失去它们的意义。

除了转义字符''\'', (要包含''\'', 需要使用''\\'') 如: 正则表达式 No [1234] 匹配 No 1, No 2, No 3 和 No 4。

如果想在中括号中使用一个范围作为列表来匹配字符，可以用连字符 ''-'' 将范围中的开始字徒崾址挚ジ鲎址淖址等范ǚ段诘南喽运承颉Ｈ? 正则表达式 No [1-4] = No [1234]。

regex正则表达式用法正则表达式（Regular Expression，简称Regex）是一种强大的工具，用于在文本字符串中匹配和搜索特定的模式。

在实际生活和工作中，我们经常需要处理大量的文本数据。

使用正则表达式可以帮助我们更高效地提取、验证和处理这些文本数据。

正则表达式由一系列的字符和特殊字符组成，用于定义一个模式。

下面我将介绍几种常见的正则表达式用法及其作用：1. 匹配数字：使用`\d`可以匹配任意一个数字（0-9），而`\D`则表示除了数字以外的任意字符。

2. 匹配字母：使用`\w`可以匹配任意一个字母（包括大小写字母）或数字，`\W`表示除了字母和数字以外的任意字符。

3. 匹配空白字符：使用`\s`可以匹配任意一个空白字符，例如空格、制表符或换行符，而`\S`表示除了空白字符以外的任意字符。

4. 匹配重复字符：使用`+`表示匹配前一个字符的一个或多个重复，例如`a+`可以匹配一个或多个字母a；而`*`表示匹配前一个字符的零个或多个重复，例如`a*`可以匹配零个或多个字母a。

5. 匹配特定字符：使用`[ ]`来匹配括号内的任意一个字符。

例如，`[aeiou]`可以匹配任意一个元音字母。

6. 匹配位置：使用`^`表示匹配字符串的开头，而`$`表示匹配字符串的结尾。

例如，`^hello`可以匹配以hello开头的字符串，而`world$`可以匹配以world结尾的字符串。

除了上述用法，正则表达式还有很多其他的用法，例如分组、反向引用、非贪婪匹配等。

这些高级用法可以帮助我们更精确地匹配和处理文本数据。

总之，正则表达式是一项非常重要和实用的技能，能够帮助我们在处理文本数据时提高效率。

通过学习和掌握正则表达式的各种用法，我们可以更加灵活地处理各种复杂的文本操作任务。

正则表达式起源
正则表达式（RegularExpression），也称作“正规表示式”、“规则表达式”、“常规表示法”等，是计算机科学中的一种语法规则，用来表示一定模式的字符串。

正则表达式最早起源于20世纪50年代的美国，当时负责维护美国西海岸电话网的电信工程师肯·汤普逊（Ken Thompson）发明了一种文本处理工具——文本编辑器QED（QuickEditor），并在其中加入了一种新的搜索与替换功能——正则表达式。

1970年代，汤普逊在贝尔实验室开发了Unix操作系统，并将正则表达式引入了Unix命令行界面中。

他还开发了一个新的文本编辑器——ed，并将其加入了正则表达式搜索与替换的功能。

随着Unix系统的广泛应用，正则表达式也被越来越多的程序员
所接受和使用。

1986年，Perl语言的创造者拉里·沃尔（Larry Wall）在Perl语言中加入了正则表达式的支持，使得正则表达式在编程领
域得到了普及和广泛应用。

如今，正则表达式已经成为计算机编程领域不可或缺的工具之一，被广泛应用于文本处理、数据分析、网络编程等领域。

虽然它的语法规则比较复杂，但只要掌握了基本的语法和常用的函数，就可以轻松地实现复杂的字符串处理功能。

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正则表达式（Regular Expression）是一种用于匹配字符串的强大工具。

它通过使用特定的符号和字符来描述和匹配一系列字符串，能够满足我们在处理文本时的各种需求。

在这篇文章中，我们将深入探讨20个常用的单字母正则表达式，并通过实例来展示它们的使用方法。

1. \b在正则表达式中，\b表示单词的边界。

它可以用来匹配单词的开头或结尾，用于查找特定单词而不是单词的一部分。

2. \d\d表示任意一个数字字符。

它可以用来匹配任何数字，例如\d+可以匹配一个或多个数字字符。

3. \w\w表示任意一个字母、数字或下划线字符。

它可以用来匹配单词字符，例如\w+可以匹配一个或多个单词字符。

4. \s\s表示任意一个空白字符，包括空格、制表符、换行符等。

它可以用来匹配空白字符，例如\s+可以匹配一个或多个空白字符。

5. \.\.表示匹配任意一个字符，包括标点符号和空格等。

它可以用来匹配任意字符，例如\.可以匹配任意一个字符。

6. \A\A表示匹配字符串的开始。

它可以用来确保匹配发生在字符串的开头。

7. \Z\Z表示匹配字符串的结束。

它可以用来确保匹配发生在字符串的结尾。

8. \b\b表示单词的边界。

它可以用来匹配单词的开头或结尾，用于查找特定单词而不是单词的一部分。

9. \D\D表示任意一个非数字字符。

它可以用来匹配任何非数字字符。

10. \W\W表示任意一个非单词字符。

它可以用来匹配任何非单词字符。

11. \S\S表示任意一个非空白字符。

它可以用来匹配任何非空白字符。

12. \[\[表示匹配方括号。

它可以用来匹配包含在方括号内的字符。

13. \]\]表示匹配方括号。

它可以用来匹配包含在方括号内的字符。

14. \(\(表示匹配左括号。

它可以用来匹配包含在左括号内的字符。

15. \)\)表示匹配右括号。

它可以用来匹配包含在右括号内的字符。

16. \{\{表示匹配左花括号。

它可以用来匹配包含在左花括号内的字符。

17. \}\}表示匹配右花括号。

regexp用法例子首先，正则表达式（Regular Expression）是一种在文本中查找特定模式的强大工具。

它们在各种场景中都有广泛的应用，包括但不限于模式匹配、替换、筛选等。

在本文中，我们将通过一些例子来展示如何使用正则表达式。

其次，正则表达式的语法因不同的操作系统和编程语言而异。

常用的编程语言如Python、JavaScript、Java等都有自己的正则表达式库。

一般来说，正则表达式由特殊字符和元字符组成，用于匹配和查找模式。

常见的正则表达式模式包括字符类、重复模式、分组等。

以下是一些使用正则表达式的例子：**例子1：在Python中使用正则表达式匹配电子邮件地址**```pythonimport repattern = r'[\w.-]+@[\w.-]+\.[\w.-]+'text = '我的电子邮件是*****************'matches = re.findall(pattern, text)print(matches) # 输出：['*****************']```这个例子展示了如何使用Python的正则表达式库来匹配电子邮件地址。

通过定义一个正则表达式模式，我们可以轻松地找到文本中的匹配项。

**例子2：在JavaScript中使用正则表达式替换字符串中的特定字符**```javascriptlet text = 'Hello, world!';let pattern = /o/g; // 匹配所有的o字符let replacement = '*'; // 将匹配到的字符替换为星号let newText = text.replace(pattern, replacement);console.log(newText); // 输出：'Hell*r*d!'```这个例子展示了如何使用JavaScript的正则表达式库来替换字符串中的特定字符。

正则表达式（Regularexpressions）使⽤笔记Regular expressions are a powerful language for matching text patterns. This page gives a basic introduction to regularexpressions themselves sufficient for our Python exercises and shows how regular expressions work in Python. ThePython "re" module provides regular expression support.In Python a regular expression search is typically written as:match = re.search(pat, str)The re.search() method takes a regular expression pattern and a string and searches for that pattern within the string. Ifthe search is successful, search() returns a match object or None otherwise. Therefore, the search is usually immediatelyfollowed by an if-statement to test if the search succeeded, as shown in the following example which searches for thepattern 'word:' followed by a 3 letter word (details below):str = 'an example word:cat!!'match = re.search(r'word:\w\w\w', str)# If-statement after search() tests if it succeededif match:print 'found', match.group() ## 'found word:cat'else:print 'did not find'The code match = re.search(pat, str) stores the search result in a variable named "match". Then the if-statement tests thematch -- if true the search succeeded and match.group() is the matching text (e.g. 'word:cat'). Otherwise if the match isfalse (None to be more specific), then the search did not succeed, and there is no matching text.The 'r' at the start of the pattern string designates a python "raw" string which passes through backslashes withoutchange which is very handy for regular expressions (Java needs this feature badly!). I recommend that you always writepattern strings with the 'r' just as a habit.Note: match.group() returns a string of matched expression(type:str)Basic PatternsThe power of regular expressions is that they can specify patterns, not just fixed characters. Here are the most basicpatterns which match single chars:a, X, 9, < -- ordinary characters just match themselves exactly. The meta-characters which do not match themselves because they have special meanings are: . ^ $ * + ? { [ ] \ | (). (a period) -- matches any single character except newline '\n'\w -- (lowercase w) matches a "word" character: a letter or digit or underbar [a-zA-Z0-9_]. Note that although "word" is the mnemonic for this, it only matches a single word char, not a whole word. \W (upper case W) matches any non-word character.\b -- boundary between word and non-word\s -- (lowercase s) matches a single whitespace character -- space, newline, return, tab, form [ \n\r\t\f]. \S (upper case S) matches any non-whitespace character.\t, \n, \r -- tab, newline, return\d -- decimal digit [0-9]^ = start, $ = end -- match the start or end of the string\ -- inhibit the "specialness" of a character. So, for example, use \. to match a period or \\ to match a slash. If you are unsure if a character has special meaning, such as '@', you can put a slash in front of it, @, to make sure it is treated just as a character.Basic FeaturesThe basic rules of regular expression search for a pattern within a string are:The search proceeds through the string from start to end, stopping at the first match foundAll of the pattern must be matched, but not all of the stringIf match = re.search(pat, str) is successful, match is not None and in particular match.group() is the matching text RepetitionThings get more interesting when you use + and * to specify repetition in the pattern+ -- 1 or more occurrences of the pattern to its left, e.g. 'i+' = one or more i's'*' -- 0 or more occurrences of the pattern to its left? -- match 0 or 1 occurrences of the pattern to its leftLeftmost & LargestFirst the search finds the leftmost match for the pattern, and second it tries to use up as much of the string as possible --i.e. + and * go as far as possible (the + and * are said to be "greedy").## i+ = one or more i's, as many as possible.match = re.search(r'pi+', 'piiig') => found, match.group() == "piii"## Finds the first/leftmost solution, and within it drives the +## as far as possible (aka 'leftmost and largest').## In this example, note that it does not get to the second set of i's.match = re.search(r'i+', 'piigiiii') => found, match.group() == "ii"## \s* = zero or more whitespace chars## Here look for 3 digits, possibly separated by whitespace.match = re.search(r'\d\s*\d\s*\d', 'xx1 2 3xx') => found, match.group() == "1 2 3"match = re.search(r'\d\s*\d\s*\d', 'xx12 3xx') => found, match.group() == "12 3"match = re.search(r'\d\s*\d\s*\d', 'xx123xx') => found, match.group() == "123"## ^ = matches the start of string, so this fails:match = re.search(r'^b\w+', 'foobar') => not found, match == None## but without the ^ it succeeds:match = re.search(r'b\w+', 'foobar') => found, match.group() == "bar"Emails ExampleSuppose you want to find the email address inside the string 'xyz alice-b@ purple monkey'. We'll use this as a running example to demonstrate more regular expression features. Here's an attempt using the pattern r'\w+@\w+':str = 'purple alice-b@ monkey dishwasher'match = re.search(r'\w+@\w+', str)if match:print match.group() ## 'b@google'The search does not get the whole email address in this case because the \w does not match the '-' or '.' in the address. We'll fix this using the regular expression features below.Square BracketsSquare brackets can be used to indicate a set of chars, so [abc] matches 'a' or 'b' or 'c'. The codes \w, \s etc. work insidesquare brackets too with the one exception that dot (.) just means a literal dot. For the emails problem, the square brackets are an easy way to add '.' and '-' to the set of chars which can appear around the @ with the pattern r'[\w.-]+@[\w.-]+' to get the whole email address:match = re.search(r'[\w.-]+@[\w.-]+', str)if match:print match.group() ## 'alice-b@'You can also use a dash to indicate a range, so1. [a-z] matches all lowercase letters.2. To use a dash without indicating a range, put the dash last, e.g. [abc-].3. An up-hat (^) at the start of a square-bracket set inverts it, so [^ab] means any char except 'a' or 'b'.Group ExtractionThe "group" feature of a regular expression allows you to pick out parts of the matching text. Suppose for the emails problem that we want to extract the username and host separately. To do this, add parenthesis ( ) around the username and host in the pattern, like this: r'([\w.-]+)@([\w.-]+)'. In this case, the parenthesis do not change what the pattern will match, instead they establish logical "groups" inside of the match text. On a successful search, match.group(1) is the match text corresponding to the 1st left parenthesis, and match.group(2) is the text corresponding to the 2nd left parenthesis. The plain match.group() is still the whole match text as usual.str = 'purple alice-b@ monkey dishwasher'match = re.search('([\w.-]+)@([\w.-]+)', str)if match:print match.group() ## 'alice-b@' (the whole match)print match.group(1) ## 'alice-b' (the username, group 1)print match.group(2) ## '' (the host, group 2)A common workflow(⼯作流程) with regular expressions is that you write a pattern for the thing you are looking for, adding parenthesis groups to extract the parts you want.Note: match.group(1) is the match text corresponding to the 1st left parenthesis, and match.group(2) is the text corresponding to the 2nd left parenthesisfindallfindall() is probably the single most powerful function in the re module. Above we used re.search() to find the first match for a pattern. findall() finds all the matches and returns them as a list of strings(list), with each string representing one match.## Suppose we have a text with many email addressesstr = 'purple alice@, blah monkey bob@ blah dishwasher'## Here re.findall() returns a list of all the found email stringsemails = re.findall(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+', str) ## ['alice@', 'bob@']for email in emails:# do something with each found email stringprint emailfindall With FilesFor files, you may be in the habit of writing a loop to iterate over the lines of the file, and you could then call findall() on each line. Instead, let findall() do the iteration for you -- much better! Just feed the whole file text into findall() and let it return a list of all the matches in a single step (recall that f.read() returns the whole text of a file in a single string):# Open filef = open('test.txt', 'r')# Feed the file text into findall(); it returns a list of all the found stringsstrings = re.findall(r'some pattern', f.read())findall and GroupsThe parenthesis ( ) group mechanism can be combined with findall(). If the pattern includes 2 or more parenthesis groups, then instead of returning a list of strings, findall() returns a list of tuples. Each tuple represents one match of the pattern, and inside the tuple is the group(1), group(2) .. data. So if 2 parenthesis groups are added to the email pattern, then findall() returns a list of tuples, each length 2 containing the username and host, e.g. ('alice', '').str = 'purple alice@, blah monkey bob@ blah dishwasher'tuples = re.findall(r'([\w\.-]+)@([\w\.-]+)', str)print tuples ## [('alice', ''), ('bob', '')]for tuple in tuples:print tuple[0] ## usernameprint tuple[1] ## hostOnce you have the list of tuples, you can loop over it to do some computation for each tuple. If the pattern includes no parenthesis, then findall() returns a list of found strings as in earlier examples. If the pattern includes a single set of parenthesis, then findall() returns a list of strings corresponding to that single group.Obscure optional feature:Sometimes you have paren ( ) groupings in the pattern, but which you do not want to extract. In that case, write the parens with a ?: at the start, e.g. (?: ) and that left paren will not count as a group result.Reference:1.2.Thanks!<完>。

正则表达式及应⽤正则表达式及应⽤⼀、正则表达式（⼀）、概念：正则表达式(regular expression)就是由普通字符（例如a 到z）以及特殊字符（称为元字符）组成的⼀种字符串匹配的模式，可以⽤来检查⼀个串是否含有某种⼦串、将匹配的⼦串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的⼦串等。

（⼆）、正则表达式中主要元字符：【其中常⽤的元字符⽤红⾊标出，红⾊的元字符必须掌握。

难点⽤蓝⾊标出，难点在⼀般的应⽤中并不常⽤】1.\将下⼀个字符标记为⼀个特殊字符、或⼀个原义字符、或⼀个向后引⽤、或⼀个⼋进制转义符。

例如，'n' 匹配字符"n"。

'\n' （newline）匹配⼀个换⾏符。

序列 '\\' 匹配 "\" ⽽"\(" 则匹配 "("。

…\r? （return）2.^匹配输⼊字符串的开始位置。

如果设置了 RegExp 对象的Multiline 属性，^ 也匹配 '\n' 或 '\r' 之后的位置。

3.$匹配输⼊字符串的结束位置。

如果设置了RegExp 对象的Multiline 属性，$ 也匹配 '\n' 或 '\r' 之前的位置。

4.*匹配前⾯的⼦表达式零次或多次。

例如，zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。

* 等价于{0,}。

5.+匹配前⾯的⼦表达式⼀次或多次。

例如，'zo+' 能匹配 "zo"以及 "zoo"，但不能匹配 "z"。

+ 等价于 {1,}。

6.?匹配前⾯的⼦表达式零次或⼀次。

例如，"do(es)?" 可以匹配 "do" 或 "does" 中的"do" 。

在MySQL中使用正则表达式进行数据匹配正则表达式（Regular Expressions，简称Regex）是一种强大的模式匹配工具，通过使用特定的字符和符号来描述字符串的规则和模式。

在数据库领域中，正则表达式在数据匹配和模式识别方面发挥着重要作用。

MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，也提供了对正则表达式的支持，使用户能够更灵活地进行数据匹配和查询。

一、正则表达式在MySQL中的基本语法MySQL支持两种正则表达式的匹配方式：BINARY和REGEXP，在使用时需要区别对待。

BINARY是对字符串进行二进制匹配，而REGEXP则是对字符串进行正则匹配。

1. BINARY方式匹配：使用BINARY方式匹配时，只会将被匹配的字符串视为二进制数据进行处理，不考虑字符集的影响。

该方式匹配的运算速度相对较快，适用于一些不需要关注字符集的场景。

示例：SELECT * FROM table_name WHERE column_name BINARY 'pattern';2. REGEXP方式匹配：使用REGEXP方式匹配时，可以在字符串中使用正则表达式，实现更精确的匹配。

该方式匹配的运算速度相对较慢，适用于需要复杂匹配规则的场景。

示例：SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'pattern';二、正则表达式元字符的使用在MySQL中，正则表达式的元字符代表了特殊含义，可以用于描述字符串的某些特定规则和模式。

下面列举几个常用的正则表达式元字符及其使用方法。

1. .（点号）：匹配任意单个字符示例：SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'a.b';以上语句将匹配所有包含“a”后紧跟一个任意字符“b”的字符串。

2. *（星号）：匹配零个或多个指定字符示例：SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'aa*b';以上语句将匹配所有以一个或多个“a”开头、后跟零个或多个“b”的字符串。