汉字正则表达式[\u4E00-\u9FFF]原因】的更多相关文章

转载易天:正则表达式的汉字匹配 这里是几个主要非英文语系字符范围 2E80-33FFh:中日韩符号区.收容康熙字典部首.中日韩辅助部首.注音符号.日本假名.韩文音符,中日韩的符号.标点.带圈或带括符文数字.月份,以及日本的假名组合.单位.年号.月份.日期.时间等. 3400-4DFFh:中日韩认同表意文字扩充A区,总计收容6,582个中日韩汉字. 4E00-9FFFh:中日韩认同表意文字区,总计收容20,902个中日韩汉字. A000-A4FFh:彝族文字区,收容中国南方彝族文字和字根. AC0…
原文链接:http://blog.csdn.net/wide288/article/details/30066639 $str = "编程";// if(!preg_match("/^[\x{4e00}-\x{9fa5}A-Za-z0-9_]+$/u",$str))   //UTF-8汉字字母数字下划线正则表达式if(!preg_match("/^[\x{4e00}-\x{9fa5}]+$/u",$str))   //UTF-8汉字字母数字下划线…
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script src="http://apps.bdimg.com/libs/jquery/1.9.1/jquery.min.js" type…
转自于:http://blog.csdn.net/q326527970/article/details/7513974 (一)字母.数字.下划线.汉字正则表达式 1. 只有字母.数字和下划线且不能以下划线开头和结尾的正则表达式:^(?!_)(?!.*?_$)[a-zA-Z0-9_]+$ 只有字母和数字的: ^[a-zA-Z0-9_]+$ 2. 至少一个汉字.数字.字母.下划线: "[a-zA-Z0-9_\u4e00-\u9fa5]+" 3. 至少一个汉字的正则表达式:"^[\…
使用正则表达是查找汉字之前,要将所有的字符串都转码成utf8 import re string_test = "This is test string 这是测试字符串" string_test = string_test.decode('utf-8') # 转码 pattern = ur'[\u4e00-\u9fff]+' # 汉字正则表达式 re_compile = re.compile(pattern) res = re_compile.findall(string_test) p…
匹配特定数字:^[1-9]\d*//匹配正整数−[1−9]\d∗  //匹配负整数^-?[1-9]\d*//匹配整数[1−9]\d∗|0 //匹配非负整数(正整数 + 0)^-[1-9]\d*|0//匹配非正整数(负整数+0)[1−9]\d∗\.\d∗|0\.\d∗[1−9]\d∗ //匹配正浮点数^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)//匹配负浮点数−?([1−9]\d∗\.\d∗|0\.\d∗[1−9]\d∗|0?\.0+|0) //匹配浮点数^[1-9]\d*\.…
看到了匹配,第一个想到了用正则表达式,哈哈,果然很方便.不过正则表达式高深莫测!我还没有研究明白啊..目前学了点皮毛.代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/199…
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…
转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…
Abstract Syntax Trees即抽象语法树.Ast是python源码到字节码的一种中间产物,借助ast模块可以从语法树的角度分析源码结构.此外,我们不仅可以修改和执行语法树,还可以将Source生成的语法树unparse成python源码.因此ast给python源码检查.语法分析.修改代码以及代码调试等留下了足够的发挥空间. 1. AST简介 Python官方提供的CPython解释器对python源码的处理过程如下: Parse source code into a parse…