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go语言正则表达式练习 go 正则表达式( 二 )

IT技术匹配


不过从具体应用来看，一种需求往往会有多个表达式的写法，所以对于懒惰法的写法也可以用其他的规则表达式来代替，所以如果你实在搞不清楚懒惰法的用处，也可以不用，只要自己找到新的表达法就行 。
golang正则表达式 分组命名正则中有分组这个功能，在golang中也可以使用命名分组 。
一次匹配的情况
场景还原如下：
有一行文本，格式为：姓名 年龄 邮箱地址
请将其转换为一个map
代码实现如下：
str := `Alice 20 alice@gmail.com`
// 使用命名分组，显得更清晰
re := regexp.MustCompile(`(?Pname[a-zA-Z]+)\s+(?Page\d+)\s+(?Pemail\w+@\w+(?:\.\w+)+)`)
match := re.FindStringSubmatch(str)
groupNames := re.SubexpNames()
fmt.Printf("%v, %v, %d, %d\n", match, groupNames, len(match), len(groupNames))
result := make(map[string]string)
// 转换为map
for i, name := range groupNames {
if i != 0name != "" { // 第一个分组为空（也就是整个匹配）
result[name] = match[i]
}
}
prettyResult, _ := json.MarshalIndent(result, "", "")
fmt.Printf("%s\n", prettyResult)
输出为：
[Alice 20 alice@gmail.com Alice 20 alice@gmail.com], [ name age email], 4, 4
{
"age": "20",
"email": "alice@gmail.com",
"name": "Alice"
}
注意 [ name age email]有4个元素 ，  第一个为"" 。
多次匹配的情况
接上面的例子，实现一个更贴近现实的需求：
有一个文件，内容大致如下：
Alice 20 alice@gmail.com
Bob 25 bob@outlook.com
gerrylon 26 gerrylon@github.com
...
更多内容
和上面一样，不过这次转出来是一个slice of map, 也就是多个map 。
代码如下：
// 文件内容直接用字符串表示
usersStr := `
Alice 20 alice@gmail.com
Bob 25 bob@outlook.com
gerrylon 26 gerrylon@github.com
`
userRe := regexp.MustCompile(`(?Pname[a-zA-Z]+)\s+(?Page\d+)\s+(?Pemail\w+@\w+(?:\.\w+)+)`)
// 这里要用FindAllStringSubmatch，找到所有的匹配
users := userRe.FindAllStringSubmatch(usersStr, -1)
groupNames := userRe.SubexpNames()
var result []map[string]string // slice of map
// 循环所有行
for _, user := range users {
m := make(map[string]string)
// 对每一行生成一个map
for j, name := range groupNames {
if j != 0name != "" {
m[name] = strings.TrimSpace(user[j])
}
}
result = append(result, m)
}
prettyResult, _ := json.MarshalIndent(result, "", "")
fmt.Println(string(prettyResult))
输出为：
[
{
"age": "20",
"email": "alice@gmail.com",
"name": "Alice"
【go语言正则表达式练习 go 正则表达式】},
{
"age": "25",
"email": "bob@outlook.com",
"name": "Bob"
},
{
"age": "26",
"email": "gerrylon@github.com",
"name": "gerrylon"
}
]
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总结
使用命名分组可以使正则表示的意义更清晰 。
转换为map更加符合人类的阅读习惯，不过比一般的根据索引取分组值麻烦一些 。
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