继续分享Python正则表达式的基础知识，今天给大家分享的特殊字符是[\u4E00-\u9FA5]，这个特殊字符最好能够记下来，如果记不得的话通过百度也是可以一下子查到的。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
在此之前，项目中使用正则匹配汉字的表达式都是 /[\u4e00-\u9fa5]/，虽然常用，但是一直未深究其所以然。
AutoCompleteBox是一个常见的提高输入效率的组件，很多WPF的第三方控件库都提供了这个组件，但基本都是字符串的子串匹配，不支持拼音模糊匹配，例如无法通过输入ldh或liudehua匹配到刘德华。要实现拼音模糊搜索功能，通常会采用分词、数据库等技术对待匹配数据集进行预处理。某些场景受制于条件限制，无法对数据进行预处理，本文将介绍在这种情况下如何实现支持拼音模糊搜索的AutoCompleteBox，先来看下实现效果。
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步，然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定，而好的语料词库往往很难获得，并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法，什么是非监督呢？输入一大段文本，通过定义好的模型和算法，即可自动生成词库，不需要更多的工作，听起来是不是还不错？ 参考文章：互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘，点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容，包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
匹配以a为开头，c为结尾，并且其中只出现一次或者多次b的字符串，其中+ 代表前面一个字符匹配一次或者多次
1. 我们已经了解了正则表达式中的一些特殊符号，如\b、\d、.、\S等等。这些具有特殊意义的专用字符被称作“元字符”。常用的元字符还有： \w - 匹配字母或数字或下划线或汉字（我试验下了，发现3.x版本可以匹配汉字，但2.x版本不可以） \s - 匹配任意的空白符 ^ - 匹配字符串的开始 $ - 匹配字符串的结束 2. \S其实就是\s的反义，任意不是空白符的字符。同理，还有： \W - 匹配任意不是字母，数字，下划线，汉字的字符 \D - 匹配任意非数字的字符 \B - 匹配不是单词开头或结束的位
\w - 匹配字母或数字或下划线或汉字（3.x版本可以匹配汉字，但2.x版本不可以） \s - 匹配任意的空白符 \b - 在正则表达式中表示单词的开头或结尾, 空格、标点、换行都算是单词的分割. 而“\b”自身又不会匹配任何字符, 它代表的只是一个位置. \d - 表示一个数字 ^ - 匹配字符串的开始 $ - 匹配字符串的结束 [ ] - 使用方括号,在正则表达式中, []表示满足括号中任一字符. 比如“[hi]”, 它就不是匹配“hi”了, 而是匹配“h”或者“i”.
还是没办法不去在意这个博客, 毕竟付出了自己将近一年的心血, 这是几个周前写的一篇文章, markdown格式写的不是很规范, 望见谅! 分享在此。 前几天因为在做学校教务处的爬虫，用php抓取的成绩和课程表竟然返回的是html格式的数据，也是很醉。没办法，干脆用正则匹配吧。因为之前并没有学过正则表达式，只好恶补了一下。在匹配的过程中遇到了一些问题，特别是在匹配中文的时候，很是蛋疼。下面说一下我的学习成果。 使用php在匹配中文的时候不能使用 \w 来匹配，可以使用元字符 . 来粗略匹配中文 精确匹配中文时需要考虑编码环境，gb2312和 utf-8。这两种编码有什么区别呢 ？ 最主要的就是gb2312编码的汉字占两个字节，而utf-8编码的汉字占3个字节。 一、好了，下面进入正题，如果你想匹配中文的话，可以采用下面的表达式： utf-8编码：
在做项目的过程中，使用正则表达式来匹配一段文本中的特定种类字符，是比较常用的一种方式，下面是对常用的正则匹配做了一个归纳整理。
前言：最近写了一个bat用于快速编译swf至目标目录，想利用FINDSTR命令通过匹配目标目录名称，匹配数量大概600多个，发现匹配耗时比较久，大概花费10余秒，因此还是放弃字符匹配，乖乖拼出全称来定位目录。感觉bat的运行效率是比较低的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原文链接： http://caibaojian.com/zhongwen-regexp.html
正则表达式是文本字符串处理的瑞士军刀。在FME中，常用来处理文本字符串的转换器主要为：StringSearcher 、StringReplacer。如图（1）所示，其中，StringSearcher用来从指定字段中匹配给定规则的字符串；StringReplacer用来把指定字段中给定规则的字符串替换为给定文本。在使用过程中，两者侧重点不同，但都提供对正则表达式的支持。但从接触FME2016后，发现FME中StringSearcher和StringReplacer对正则表达式的中文匹配不太友好。
小鹏 and (小灵狗 or 神州租车) and (三方战略 or 宁波 or P7 or 租赁 or 广州 or 杭州 or 王桐 or 蒋志春 or 残值管理 or 曾䶮冬 or 强强联合 or 战略合作 or 共赢)
中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
作者：Mintimate 博客：https://www.mintimate.cn Mintimate's Blog，只为与你分享 字数统计.png 统计字数/字符 平时，在写一些报告时，需要统计字数；亦或者，我们在填写一些信息，有字数要求。这个时候，大部分人会打开Word，进行字数统计。这样效率过低，且无法模块化移植。（而且macOS启动Microsoft Word挺慢的😪……） 本次给大家介绍，如何使用JavaScrip前端统计输入内容所包含的字符和字数。稍微美化一下，放到服务器里，以后统计文字字数就不用
开发过程中，经常会遇到需要对输入内容进行筛选，这个时候就需要用正则表达式来匹配了，下面是我收集的一些常用正则表达式，希望可以帮助到大家~
和单词的边界类似，在正则中还有文本每行的开始和结束，如果要求匹配的内容要出现在一行文本开头或结尾，就可以使用 ^ 和 $ 来进行位置界定
你好，我是喵喵侠，在前端开发工作中，我们经常需要根据用户输入的内容进行验证，尤其在需要实名认证的场合，对姓名的验证尤为重要。然而，由于各种原因（比方说保护个人隐私），有时我们还需要接受匿名的输入。这就要求我们在验证姓名时具有较大的灵活性。在这篇文章中，我将以 Element UI 表单为例，介绍如何使用正则表达式实现这种灵活的姓名验证，希望能对你有所帮助。
昨天一个前端的朋友找我帮忙用excel提取代码中的汉字（字符串），可算费了劲儿了，他要提取的内容均在单引号中，但问题是没有统一的规律，同一个单元格可能存在多个要提取的内容，而且汉字中间也夹杂其他字符。
这是一篇简单的Python文字（汉字）转语音教程，当然对于其他语言工具在实现的方法上也是一样的 。
re.U：根据Unicode字符集解析字符，影响\w,\W,\B,\b.
CJK（CJK Unified Ideographs，中日韩统一表意文字）字符集中了从0x4E00到0x9FA5的连续区域，包含了 20902 个来自于中国、韩国、日本的汉字，涵盖了多数中文字符，可以说CJK是GB2312-80和BIG5等字符集的超集。
正则表达式，全称“Regular Expression”，在代码中常简写为regex、regexp或RE。正则表达式，就是用某种模式去匹配一类字符串的公式
整体是没多大问题， 只是由于[\u4e00-\u9fa5]是匹配 一个汉字，所以当这个汉字不是省份简称，而是其他汉字的时候，也能验证通过
你说这车轱辘是圆的，地球是圆的，太阳是圆的，脑袋是圆的。万物之初之所以将万物设计成圆形肯定有它的意义。
在项目中经常遇到需要验证输入内容的情况，可以通过 Javascript 判断输入内容，验证手机号或者是否为汉字。
用 ‘[\u4e00-\u9fa5]‘ 匹配中文 在字符串中匹配中文 示例： 匹配字符串中的第一个中文字符 匹配字符串中的第一个连续的中文片段 匹配字符串中的所有中文字符 注：要确保正则字符和匹配文本
我做的程序一般都是自己需要的（这个不算，只是一时兴起，最初做这个的契机是因为沪江小D（一个多语言翻译、查词等功能的网站），沪江小D的日语查询页面是自带一个点选输入日语的输入法：
接到一个需求：需要支持用户按拼音搜索信息（好友或是其它装扮之类的），首先有一个对应的文字编码库，用来标出哪些汉字是多音字，然后返回该汉字的首字拼音，比如：你好 –> nh，但是对于 “阿是啊”-> asa、esa，有两个可表达出这个意思，为什么？因为“阿”是多音字“e”和“a”。(举的示例可能不是很恰当，只是想表达出一个意思，输入asa或是esa都能匹配出“阿是啊”)。
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。
做爬虫的时候，经常都会听到 scrapy VS requests+beautifulsoup的组合 在本次分布式爬虫实现中只用scrapy而不用后者的原因是：
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
今天无意间翻到3年前回复过的一个帖子：用SAS做成语接龙。编程思路如下：首先导入成语大全，提取首尾汉字，将所有成语放入哈希表中，然后将成语最后一个汉字去哈希表中查询匹配，如果成功匹配则把哈希表中匹配的成语最后一个汉字做为KEY去查询匹配，直到遍历整个哈希表。更新的代码（SAS 9.2 for Windows）如下：
将"E:\my\汇报\成绩"路径下源文件中的“1项目”，“一项目”等文件复制到目标文件下。以下为实现方式。
学习了这么多课，我想大家已经发现了，web scraper 主要是用来爬取文本信息的。
开启ENABLED_CHINESE_LIB仅会加载229kb的汉字库，内存占用比较少，但缺点是不能词组匹配输入。
在上几篇中，可以将整个网页的内容全部爬取下来。不过，这些数据的信息量非常庞大，而且大部分数据并不是所需要的。这就需要对爬取的数据进行过滤筛选，去掉没用的数据，留下有价值的数据。
本文重点讲述微信安卓客户端在 SQLite FTS5 的基础上，多音字问题的解决方案。
上篇的补充 关于命名分组 下面看一个例子： 看的出来(?P<year>\d{4})中，可以用尖括号中的名字去获取后面正则匹配出来的数值，这样方便调用，便于记忆。 关于非捕获性括号 这些内容就是我上篇不
01 一张思维导图 02 导图内容解析 工具 RegexBuddy 语法结构 字符 [ab5@] 匹配"a"或"b"或"5"或"@" [^abc] 匹配a、b、c之外的任意字符 [f-k] 匹配“f"
特殊符号(使用需要'\'转义) ！ $ ^ * + = | . ? \ / ( ) [ ] { } 创建正则表达式 方法一 var re =new RegExp("a","i")
语法格式： regexp_replace(string A, string B, string C)
数据库收录了包括14032条歇后语，16142个汉字，31648个成语。下面文摘菌就简单的介绍一下这个数据库。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128085.html原文链接：https://javaforall.cn
1JSON.stringify会自动把所要转换内容中的汉字转换为Unicode编码 2浏览器间有差别，个别浏览器会把将要提交表单内容中的Unicode编码自动转为汉字（Chrome自动转换，IE不转） 3Web服务器，可能也有区别对待，其他的不清楚，IIS5不转换，IIS7自动转换（题外话，IIS5不支持SSI指令,IIS7支持）。 浏览器—1—提交表单——Web服务器—2—asp解析器 Chrome在1处，在表单提交到服务器前转码。 IIS7在2处在把表单数据交给asp解析器前转码。 用JSON.st
在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要。正则表达式就是用于描述这些规则的工具。换句话说，正则表达式就是记录文本规则的代码。 常用元字符
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