


Experten teilen: Methodik zur Verarbeitung gesammelter Daten mit PHP und regulären Ausdrücken
Experten teilen: Methodik zur Verarbeitung gesammelter Daten mit PHP und regulären Ausdrücken
Einführung:
Im Internetzeitalter werden kontinuierlich große Datenmengen generiert und verbreitet. Für Entwickler ist die effiziente Extraktion wertvoller Informationen aus riesigen Datenmengen zu einer wichtigen Aufgabe geworden. Bei der Datenerfassung und -verarbeitung ist PHP eine weit verbreitete Programmiersprache, und ihre Kombination mit regulären Ausdrücken kann die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung erheblich verbessern. Ziel dieses Artikels ist es, einige Methoden zur Verarbeitung gesammelter Daten mit PHP und regulären Ausdrücken vorzustellen und Codebeispiele als Referenz für die Leser bereitzustellen.
Text:
1. Grundlegende Syntax regulärer Ausdrücke
Regulärer Ausdruck ist ein Tool, das Zeichenfolgenmuster beschreibt und zum Abgleichen, Suchen, Ersetzen oder Überprüfen von Zeichenfolgen verwendet werden kann. Verwenden Sie in PHP die preg-Funktionsreihe, um Operationen mit regulären Ausdrücken auszuführen. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Metazeichen und Mustermodifikatoren für reguläre Ausdrücke aufgeführt:
- Metazeichen:
- steht für ein beliebiges Zeichen,
- ^ steht für den Anfang der passenden Zeichenfolge,
- $ steht für das Ende der passenden Zeichenfolge,
- [] steht für Match Jedes Zeichen in den Klammern
- () zum Gruppieren und Erfassen
- bedeutet, dass das vorherige Zeichen 0 oder mehr Mal übereinstimmt
- bedeutet, dass das vorherige Zeichen 1 oder mehr Mal übereinstimmt
- ? bedeutet, dass es mit dem vorherigen übereinstimmt Zeichen 0 oder 1 Mal
- {n} bedeutet, dass das vorherige Zeichen n-mal übereinstimmt
- {n,} bedeutet, dass das vorherige Zeichen mindestens n-mal übereinstimmt
- {n,m} bedeutet, dass das vorherige Zeichen mindestens n-mal aufwärts übereinstimmt bis m mal
- Modifikator:
- i bedeutet, dass die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet wird.
- g bedeutet globale Übereinstimmung (alle übereinstimmenden Ergebnisse finden, nicht das erste).
- m bedeutet mehrzeilige Übereinstimmung.
2. Häufige Szenarien für die Datenerfassung In realen Datenerfassungsszenarien gibt es einige allgemeine Muster, auf die wir achten und entsprechende reguläre Ausdrücke schreiben müssen, um Daten zu extrahieren.
- URL extrahieren:
$url = "https://www.example.com"; $pattern = '/https?://([w.]+)//'; preg_match($pattern, $url, $matches); $domain = $matches[1]; echo $domain;
- E-Mail-Adresse extrahieren:
$email = "example@example.com"; $pattern = '/^([w.-]+)@([w-]+).([a-z]{2,6})$/i'; preg_match($pattern, $email, $matches); $username = $matches[1]; $domain = $matches[2]; $extension = $matches[3]; echo $username, $domain, $extension;
- Inhalt in HTML-Tags extrahieren:
$html = "<a href='https://www.example.com'>Example</a>"; $pattern = '/<a.*?href=['"](.*?)['"].*?>(.*?)</a>/i'; preg_match($pattern, $html, $matches); $url = $matches[1]; $text = $matches[2]; echo $url, $text;
Zusätzlich zu einfachen regulären Ausdrücken zum Extrahieren von Daten Darüber hinaus kann PHP auch mit anderen Funktionen und Methoden kombiniert werden, um die gesammelten Daten zu verarbeiten und zu analysieren.
- Datums- und Uhrzeitformat der Verarbeitung:
$dateString = "2021-01-01 12:34:56"; $pattern = '/(?P<year>d{4})-(?P<month>d{2})-(?P<day>d{2}) (?P<hour>d{2}):(?P<minute>d{2}):(?P<second>d{2})/'; preg_match($pattern, $dateString, $matches); $year = $matches['year']; $month = $matches['month']; $day = $matches['day']; $hour = $matches['hour']; $minute = $matches['minute']; $second = $matches['second']; echo $year, $month, $day, $hour, $minute, $second;
- Verarbeitung paginierter Daten:
$html = file_get_contents("https://www.example.com/page=1"); $pattern = '/<a.*?href=['"](.*??page=(d+)).*?['"].*?>/'; preg_match_all($pattern, $html, $matches); $urls = $matches[1]; $pageNumbers = $matches[2]; foreach ($urls as $key => $url) { echo "Page {$pageNumbers[$key]}: $url"; }
Mit PHP und regulären Ausdrücken können gesammelte Daten flexibel und effizient verarbeitet und aussagekräftige Informationen extrahiert werden. Durch die sinnvolle Verwendung der grundlegenden Syntax und Mustermodifikatoren regulärer Ausdrücke, das Schreiben entsprechender regulärer Ausdrücke gemäß verschiedenen Erfassungsszenarien und die Kombination anderer Funktionen und Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Daten können die Anforderungen der Datenerfassung und -verarbeitung besser erfüllt werden.
- Offizielle PHP-Dokumentation: https://www.php.net/manual/en/book.pcre.php
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonExperten teilen: Methodik zur Verarbeitung gesammelter Daten mit PHP und regulären Ausdrücken. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP bleibt im Modernisierungsprozess wichtig, da es eine große Anzahl von Websites und Anwendungen unterstützt und sich den Entwicklungsbedürfnissen durch Frameworks anpasst. 1.PHP7 verbessert die Leistung und führt neue Funktionen ein. 2. Moderne Frameworks wie Laravel, Symfony und Codesigniter vereinfachen die Entwicklung und verbessern die Codequalität. 3.. Leistungsoptimierung und Best Practices verbessern die Anwendungseffizienz weiter.

PhPhas significantantyPactedWebDevelopmentAndendendsbeyondit.1) iTpowersMAjorPlatforms-LikewordpressandExcelsInDatabaseInteractions.2) php'SadaptabilityAllowStoscaleForLargeApplicationsfraMe-Linien-Linien-Linien-Linienkripte

PHP -Typ -Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Codequalität und der Lesbarkeit. 1) Tipps zum Skalartyp: Da Php7.0 in den Funktionsparametern wie int, float usw. angegeben werden dürfen. 3) Eingabeaufforderung für Gewerkschaftstyp: Da Php8.0 in Funktionsparametern oder Rückgabetypen angegeben werden dürfen. 4) Nullierstyp Eingabeaufforderung: Ermöglicht die Einbeziehung von Nullwerten und Handlungsfunktionen, die Nullwerte zurückgeben können.

Verwenden Sie in PHP das Klonschlüsselwort, um eine Kopie des Objekts zu erstellen und das Klonierungsverhalten über die \ _ \ _ Clone Magic -Methode anzupassen. 1. Verwenden Sie das Klonschlüsselwort, um eine flache Kopie zu erstellen und die Eigenschaften des Objekts, nicht die Eigenschaften des Objekts zu klonen. 2. Die \ _ \ _ Klonmethode kann verschachtelte Objekte tief kopieren, um flache Kopierprobleme zu vermeiden. 3. achten Sie darauf, dass kreisförmige Referenzen und Leistungsprobleme beim Klonen vermieden werden, und optimieren Sie die Klonierungsvorgänge, um die Effizienz zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklungs- und Content -Management -Systeme, und Python eignet sich für Datenwissenschafts-, maschinelles Lernen- und Automatisierungsskripte. 1.PHP hat eine gute Leistung beim Erstellen von schnellen und skalierbaren Websites und Anwendungen und wird üblicherweise in CMS wie WordPress verwendet. 2. Python hat sich in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit reichen Bibliotheken wie Numpy und TensorFlow übertrifft.


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