正则表达式反向解析
正则表达式之正向预查和反向预查
正则表达式之正向预查和反向预查1.正向预查现在，我们假设需要仅匹配 Windows，不匹配后⾯的版本号，并且要求 Windows 后⾯的版本号只能是数字类型，换⾔之，XP 和 Vista 不能被匹配，在正则表达式中，可以使⽤正向预查来解决这个问题。
本例中，写法是：“Windows(?= [\d.]+\b)”。
它的语法是在⼦模式内部前⾯加“?=”，表⽰的意思是：⾸先，要匹配的⽂本必须满⾜此⼦模式前⾯的表达式(本例，“Windows ”)；其次，此⼦模式不参与匹配。
Text：Windows 1.03 and Windows 2.0 fisrt Released in 1985 and 1987 respectively.Windows 95 and Windows 98 are the successor.Then Windows 2000 and Windows Xp appeared.Windows Vista is the Latest version of the family.RegEx：Windows( ?=[\d.]+\b)Result：（带下划线的为成功匹配的）Windows 1.03 and Windows 2.0 fisrt Released in 1985 and 1987 respectively.Windows 95 and Windows 98 are the successor.Then Windows 2000 and Windows Xp appeared.Windows Vista is the Latest version of the family.可以将正向预查理解成为⾃定义的边界(\b)，这个边界位于表达式末。
反⾔之，你可以将位于表达式末的 \b 理解成⾮获取匹配的⼀个特例：(?=[ ,.\r\n<>;\-])。
注意，这⾥没有写全边界符号。
Text：aaaax-aaaaaaaxaaaaRegEx：x(?=[,.\r\n<>;\-])Result：aaaax-aaaaaaaxaaaa你也可以这样理解上⾯的匹配过程：1. 先进⾏普通匹配：Windows ([\d.]+\b)2. 然后从匹配⽂本中将⼦模式内的⽂本排除掉。
正向解析和反向解析
正向解析和反向解析跟很多词法分析同样，自然语言处理领域中的正向解析和反向解析都是重要的语法分析工具。
这两者常常被用在编译器的实现中，可以帮助开发者们更容易的完成程序的开发。
本文将详细讨论正向解析和反向解析的性质及它们在自然语言处理领域中的应用。
一、正向解析正向解析，也即从左至右的解析，是指从一段文本的最左边，逐步移动到最右边，一段段地解析文本。
也就是说，正向解析是从文本的开头读到文本结尾，并依次把每个词和语法结构解析出来放在相应的词法库中。
正向解析通常和内容词法分析配合使用，内容词法分析者依据词法库的内容，对给定的文本进行分析，并生成一系列结果，比如单词的类型、句子的结构、词与词之间的语法关系等，并以图示或文本结构的形式展现出来。
正向解析具有优点与缺点。
优点是正向解析操作简单，只需要简单的计尊，就可以得到有效的结果；缺点是正向解析对文本细节很敏感，容易出现借误，而且不能处理语法上的复杂性。
二、反向解析反向解析是相对于正向解析的一种语法分析方法，也即从右向左的解析，是从文本的最右边开始，逐步移动到最左边，一段段地解析文木。
也就是说，反向解析是从文本的末尾开始读到开头，并把每个词和语法结构按照从后到前的方式解析出来放在词法库中。
反向解析也和内容词法分析配合使用，行效地处理了上面正向解析出现的问题，例如语法上的复杂性。
反向解析强调把握语法规则，先从简单的句子解析开始，然后逐渐往更第杂的句子进行处理，这样可以在解析中加入更多的语法规则，从而得到更准确的结果。
反向解析同样具有优点与缺点。
优点是可以处理比较复杂的文法规则，而缺点则是操作相对复杂，具体操作起来耗时较长。
三、总结正向解析和反向解析都是语法分析或内容词法分析中常用的技术，它们可以用来解析文本中的语法结构，为程序实现提供帮助。
正向解析简单、快速，但不能处理语法上的复杂性；反向解析则功能更强，能够处理熨杂的文法规则，但操作较耗时间。
正向解析和反向解析都有各自的优点和缺点，两者结合使用的虽然可能会更加复杂，但也能实现更准确的结果。
QT正则表达式QRegExp的解析
QRegExp正则表达式2010-03-20 17:00"^\d+$" //非负整数（正整数 + 0）"^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数"^((-\d+)|(0+))$" //非正整数（负整数 + 0）"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$" //负整数"^-?\d+$" //整数"^\d+(\.\d+)?$" //非负浮点数（正浮点数 + 0）"^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$" //正浮点数"^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$" //非正浮点数（负浮点数 + 0）"^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[ 1-9][0-9]*)))$" //负浮点数"^(-?\d+)(\.\d+)?$" //浮点数"^[A-Za-z]+$" //由26个英文字母组成的字符串"^[A-Z]+$" //由26个英文字母的大写组成的字符串"^[a-z]+$" //由26个英文字母的小写组成的字符串"^[A-Za-z0-9]+$" //由数字和26个英文字母组成的字符串"^\w+$" //由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串"^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$" //email地址"^[a-zA-z]+://(\w+(-\w+)*)(\.(\w+(-\w+)*))*(\?\S*)?$" //url"^(d{2}|d{4})-((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))-(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))$" // 年-月-日"^((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))/(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))/(d{2}|d{4})$" // 月/日/年"^([w-.]+)@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(([w-]+.)+))([a-zA-Z ]{2,4}|[0-9]{1,3})(]?)$" //Email"(d+-)?(d{4}-?d{7}|d{3}-?d{8}|^d{7,8})(-d+)?" //电话号码"^(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1 dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5])$" //IP地址^([0-9A-F]{2})(-[0-9A-F]{2}){5}$ //MAC地址的正则表达式^[-+]?\d+(\.\d+)?$ //值类型正则表达式QRegExp是Qt的正则表达式类.Qt中有两个不同类的正则表达式.第一类为元字符.它表示一个或多个常量表达式.令一类为转义字符,它代表一个特殊字符.一.元字符. 匹配任意单个字符.例如, 1.3 可能是1. 后面跟任意字符,再跟3^ 匹配字符串首. 例如, ^12可能是123,但不能是312$ 配字符串尾. 例如, 12$可以是312, 当不能是 123[] 匹配括号内输入的任意字符.[123]可以为1, 2 或3* 匹配任意数量的前导字符. 例如, 1*2可以为任意数量个1(甚至没有), 后面跟一个2+ 匹配至少一个前导字符. 例如, 1+2必须为一个或多个1, 后跟一个2? 匹配一个前导字符或为空. 例如 1?2可以为2或这12二.统配模式通过 QRegExp::setPatternSyntax(QRegExp::Wildcard);可以将元字符设置为统配模式.在统配模式下,只有3个元字符可以使用.他们的功能没有变化.? 匹配任意单个字符, 例如, 1?2可以为1,后面跟任意单个字符, 再跟2* 匹配任意一个字符序列. 例如, 1*2, 可以为1, 后面跟任意数量的字符, 再跟一个2[] 匹配一个定义的字符集合. 例如, [a-zA-Z\.]可以匹配 a到z之间任意一个字符和. [^a]匹配出小写a以外的字符.三.转义序列\. 匹配"."\^ 匹配"^"\$ 匹配"$"\[ 匹配"["\] 匹配"]"\* 匹配"*"\+ 匹配"+"\? 匹配"?"\b 匹配响铃字符,使计算机发出嘟的一声.\t 制表符号\n 换行符号\r 回车符鉿\s 任意空格\xnn 匹配16进制为nn的字符\0nn 匹配8进制的nn字符这些表达式均以\开始, 与C++的转义字符相同,所以为了定义QRegExp中的一个转义序列,需要在前面添加两个\\1. 正则表达式规则1.1 普通字符字母、数字、汉字、下划线、以及后边章节中没有特殊定义的标点符号，都是"普通字符"。
正则表达式高级技巧及实例详解
正则表达式高级技巧及实例详解正则表达式(Regular Expression, abbr. regex) 功能强大，能够用于在一大串字符里找到所需信息。
它利用约定俗成的字符结构表达式来发生作用。
不幸的是，简单的正则表达式对于一些高级运用，功能远远不够。
若要进行筛选的结构比较复杂，你可能就需要用到高级正则表达式。
本文为您介绍正则表达式的高级技巧。
我们筛选出了八个常用的概念，并配上实例解析，每个例子都是满足某种复杂要求的简单写法。
如果你对正则的基本概念尚缺乏了解，请先阅读这篇文章，或者这个教程，或者维基条目。
这里的正则语法适用于PHP，与Perl兼容。
1. 贪婪/懒惰所有能多次限定的正则运算符都是贪婪的。
他们尽可能多地匹配目标字符串，也就是说匹配结果会尽可能地长。
不幸的是，这种做法并不总是我们想要的。
因此，我们添加“懒惰”限定符来解决问题。
在各个贪婪运算符后添加“?”能让表达式只匹配尽可能短的长度。
另外，修改器“U”也能惰化能多次限定的运算符。
理解贪婪与懒惰的区别是运用高级正则表达式的基础。
贪婪操作符操作符 * 匹配之前的表达式零次或零次以上。
它是一个贪婪操作符。
请看下面的例子：懒惰操作符把上面的式子稍作修改，加上一个问号(?)，能让表达式变懒惰：回返引用。
表达式\1,\2,…,\9 是对前面已捕获到的各个子内容的编组序号，能作为对这些编组的“指针”而被引用。
在此例中，第一个被匹配的引号就由\1代表。
如何运用？将上面的例子中，后面的闭合引号替换为1：5. 最小组团(Atomic Groups)最小组团是无捕捉的特殊正则表达式分组。
通常用来提高正则表达式的效能，也能用于消除特定匹配。
一个最小组团可以用(?>pattern) 来定义，其中pattern是匹配式。
递归(Recursion)用于匹配嵌套结构，例如括弧嵌套， (this (that))，HTML标签嵌套<div><div></div></div>。
python正则表达式详解
python正则表达式详解Python正则表达式详解正则表达式是一种强大的文本处理工具，它可以用来匹配、查找、替换文本中的特定模式。
在Python中，正则表达式是通过re模块来实现的。
本文将详细介绍Python中正则表达式的使用方法。
一、基本语法正则表达式是由一些特殊字符和普通字符组成的字符串。
其中，特殊字符用来表示一些特定的模式，普通字符则表示普通的文本。
下面是一些常用的正则表达式特殊字符：1. ^：匹配字符串的开头。
2. $：匹配字符串的结尾。
3. .：匹配任意一个字符。
4. *：匹配前面的字符出现0次或多次。
5. +：匹配前面的字符出现1次或多次。
6. ?：匹配前面的字符出现0次或1次。
7. []：匹配方括号中的任意一个字符。
8. [^]：匹配不在方括号中的任意一个字符。
9. ()：将括号中的内容作为一个整体进行匹配。
10. |：匹配左右两边任意一个表达式。
二、常用函数Python中re模块提供了一些常用的函数来操作正则表达式，下面是一些常用的函数：1. re.match(pattern, string, flags=0)：从字符串的开头开始匹配，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回None。
2. re.search(pattern, string, flags=0)：在字符串中查找第一个匹配成功的子串，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回None。
3. re.findall(pattern, string, flags=0)：在字符串中查找所有匹配成功的子串，返回一个列表。
4. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：将字符串中所有匹配成功的子串替换为repl，返回替换后的字符串。
三、实例演示下面是一些实例演示，展示了正则表达式的使用方法：1. 匹配邮箱地址import reemail='*************'pattern = r'\w+@\w+\.\w+' result = re.match(pattern, email) if result:print(result.group())else:print('匹配失败')2. 匹配手机号码import rephone='138****5678' pattern = r'^1[3-9]\d{9}$' result = re.match(pattern, phone) if result:print(result.group())else:print('匹配失败')3. 查找所有数字import retext = 'abc123def456ghi789' pattern = r'\d+'result = re.findall(pattern, text)print(result)4. 替换字符串中的空格import retext = 'hello world'pattern = r'\s+'result = re.sub(pattern, '-', text)print(result)四、总结本文介绍了Python中正则表达式的基本语法和常用函数，并通过实例演示展示了正则表达式的使用方法。
nginx 日志 解析 正则
nginx 日志解析正则Nginx日志解析正则表达式Nginx是一款高性能的Web服务器和反向代理服务器，常用于搭建网站、负载均衡和反向代理等场景。
当Nginx运行时，会生成相应的日志文件来记录服务器的访问情况和错误信息。
对于开发人员和系统管理员来说，解析Nginx日志文件是非常重要的，可以通过对日志文件进行分析，了解网站的访问情况、性能瓶颈和错误信息，从而进行相应的优化和排查。
本文将介绍如何使用正则表达式对Nginx的日志进行解析，提取出有用的信息。
一、日志格式在Nginx中，日志格式通过配置文件中的`log_format`指令定义。
常见的日志格式包括`combined`、`main`和`json`等。
不同的日志格式会记录不同的信息，但通常都包括以下几个字段：1. IP地址：记录访问者的IP地址，可以用来分析访问来源和防止恶意攻击。
2. 时间：记录访问发生的时间，可以用来分析访问高峰和不同时段的访问情况。
3. 请求方式：记录HTTP请求的方法，如GET、POST等。
4. 请求URL：记录HTTP请求的URL地址，可以用来分析访问的具体页面或接口。
5. 状态码：记录HTTP响应的状态码，用来判断访问是否成功。
6. 响应大小：记录HTTP响应的大小，可以用来分析页面的大小和加载速度。
二、正则表达式解析要对Nginx的日志进行解析，我们可以使用正则表达式来匹配和提取关键信息。
下面是一些常用的正则表达式示例：1. 匹配IP地址：`\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}`2. 匹配时间：`\d{2}/\w{3}/\d{4}:\d{2}:\d{2}:\d{2}`3. 匹配请求方式：`[A-Z]+`4. 匹配请求URL：`\"(.*?)\"`5. 匹配状态码：`\d{3}`6. 匹配响应大小：`\d+`三、应用场景示例1. 统计访问量：通过解析Nginx的日志文件，可以统计网站的访问量。
TCL脚本语言-7-正则表达式
-100 +100
方括号还可以表示某一类的字符，例如[:alpha:]表示字母，[:upper:]表示大写字母。所有 类别字符列举如下：
类别名字
含义
alpha upper lower digit
表示一个字母，等价于[a-zA-Z] 大写字母，等价于[A-Z] 小写字母，等价于[a-z] 数字，等价于[0-9]
re表示负的前向探索negativelookhead如果后面的串不能匹配re那么整个串就匹配成功a表示匹配一行的开始它和有着细微的不同m只匹配一个单词的开始位置m只匹配一个单词的结束位置y只匹配一个单词的开始或者结束位置y匹配那些既不是单词的开始也不是结束的位置z匹配一行的结尾和类似但是也存在不同mm是一个非零数字表示后向引用前面已经匹配的子串举一个前向探索的例子如果我们需要匹配一个字符串中的windows但是只有在后面跟着98或者2000时才匹配如果是其他则不匹配
第一个命令找出了两个 Windows，第二个则只匹配上了一个，就是 Windows xp 中的 Windows。
再举一个后向引用的例子：Html 文件中有<b>...</b>这样的字符串，如果我们要找出这 样的串，可以这样写：
% regexp -inline -all {<([^> ]+)>(.*)</\1>} "abc <h>Title1</h>"
Email: leiyuhou010@
TCL、Python 和软件测试自动化
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4. {m}：表示匹配前面原子恰好 m 次重复； 5. {m,}：表示匹配前面原子至少 m 次重复； 6. {m,n}：表示匹配前面原子在 m 和 n 次之间重复，包括 m 次和 n 次； 7. *?、+?、??、{m}?、{m,}?、{m,n}?：表示非贪婪匹配。默认情况下正则表达式是
正则表达式详解
正则表达式详解正则表达式1．什么是正则表达式简单的说，正则表达式是一种可以用于文字模式匹配和替换的强有力的工具。
是由一系列普通字符和特殊字符组成的能明确描述文本字符串的文字匹配模式。
正则表达式并非一门专用语言，但也可以看作是一种语言，它可以让用户通过使用一系列普通字符和特殊字符构建能明确描述文本字符串的匹配模式。
除了简单描述这些模式之外，正则表达式解释引擎通常可用于遍历匹配，并使用模式作为分隔符来将字符串解析为子字符串，或以智能方式替换文本或重新设置文本格式。
正则表达式为解决与文本处理有关的许多常见任务提供了有效而简捷的方式。
正则表达式具有两种标准：·基本的正则表达式(BRE –Basic Regular Expressions)·扩展的正则表达式(ERE – Extended Regular Expressions)。
ERE包括BRE功能和另外其它的概念。
正则表达式目前有两种解释引擎：·基于字符驱动(text-directed engine)·基于正则表达式驱动(regex-directed engine)Jeffery Friedl把它们称作DFA和NFA解释引擎。
约定：为了描述起来方便，在本文中做一些约定：1.本文所举例的所有表达时都是基于NFA解释引擎的。
2.正则表达式，也就是匹配模式，会简写为Regex。
3. Regex的匹配目标，也就是目标字符串，会简写为String。
4.匹配结果用会用黄色底色标识。
5.用1\+1=2 括起来的表示这是一个regex。
6.举例会用以下格式：testThis is a test会匹配test，testcase等2．正则表达式的起源正则表达式的”祖先”可以一直上溯至对人类神经系统如何工作的早期研究。
Warren McCulloch 和 Walter Pitts 这两位神经生理学家研究出一种数学方式来描述这些神经网络。
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正则表达式反向解析
在正则表达式中，"反向解析"或"逆向引用"通常指的是使用后向引用（backreference）来匹配先前在正则表达式中捕获的文本。
在大多数正则表达式引擎中，反向解析是通过使用括号 `\1`、`\2`、`\3` 等来实现的，这些符号分别引用第一个、第二个、第三个等先前捕获的组。
以下是一个简单的示例，演示如何在正则表达式中使用反向解析：假设我们想要匹配文本中出现的重复单词，例如 "this this"、"is is" 等。
我们可以使用以下正则表达式：
```regex
(\b\w+\b) \1
```
这里的 `(\b\w+\b)` 是一个捕获组，用于匹配一个完整的单词。
`\1` 是反向引用，它引用了第一个捕获组的内容。
解释一下这个正则表达式的各个部分：
* `(\b\w+\b)`：这部分使用括号创建了一个捕获组。
`\b` 是一个单词边界，`\w+` 匹配一个或多个字母、数字或下划线字符，形成完整的单词。
整个表达式会匹配一个完整的单词并将其捕获到组中。
* `(\b\w+\b) \1`：整个表达式表示匹配一个完整的单词，后面紧跟着相同的单词。
这里的空格和反向引用的 `\1` 一起确保只有完全相同的单词才会被匹配。
需要注意的是，不同的正则表达式引擎可能对反向引用的支持程度不同。
上述示例适用于大多数常见的正则表达式引擎，但在某些情况下，您可能需要查阅特定引擎的文档或进行相应的调整。