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Java正则表达式匹配字符串并提取中间值的方法实例

前言

有时候正则表达式不只是匹配一下什么数字/邮箱/身份证/日期等等,还需要匹配某一段文字,并按照既定格式提取其中的某些值.

场景一:提取SAML2报文

SAML2报文内容如下,从中提取对应的attribute name和value.

<saml:AttributeStatement>
    <saml:Attribute Name="mail">
        <saml:AttributeValue xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:type="xs:string">zhengkai.blog.csdn.net</saml:AttributeValue>
    </saml:Attribute>
    <saml:Attribute Name="cn">
        <saml:AttributeValue xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:type="xs:string">amAdmin</saml:AttributeValue>
    </saml:Attribute>
</saml:AttributeStatement>

show time

public static void main(String[] args) {
        String content = "";
        content = "<saml:AttributeStatement>";
        content += "    <saml:Attribute Name=\"mail\">";
        content += "        <saml:AttributeValue xmlns:xs=\"http://www.w3.org/2001/XMLSchema\" xmlns:xsi=\"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance\" xsi:type=\"xs:string\">zhengkai.blog.csdn.net</saml:AttributeValue>";
        content += "    </saml:Attribute>";
        content += "    <saml:Attribute Name=\"cn\">";
        content += "        <saml:AttributeValue xmlns:xs=\"http://www.w3.org/2001/XMLSchema\" xmlns:xsi=\"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance\" xsi:type=\"xs:string\">amAdmin</saml:AttributeValue>";
        content += "    </saml:Attribute>";
        content += "</saml:AttributeStatement>";
        String pattern = "\\<saml\\:Attribute Name=\\\"(?<scope>.*?)\\\"\\>[\\s\\S]*?\\<saml\\:AttributeValue[\\s\\S]*?\\>(?<value>.*?)\\<\\/saml\\:AttributeValue\\>[\\s\\S]*?\\<\\/saml\\:Attribute\\>";
        Pattern r = Pattern.compile(pattern);
        Matcher matcher = r.matcher(saml2attributeString);
        while (matcher.find()){
            String attributeName = matcher.group("scope");
            String attributeValue = matcher.group("value");
            System.out.println("attributeName->"+attributeName +",attributeValue->"+attributeValue );
        }
    }

控制台输出

$ attributeName->mail,attributeValue->zhengkai.blog.csdn.net
$ vattributeName->cn,attributeValue->amAdmin

解析

\\<saml\\:Attribute Name=\\\"(?<scope>.*?)\\\"\\>[\\s\\S]*?\\<saml\\:AttributeValue[\\s\\S]*?\\>(?<value>.*?)\\<\\/saml\\:AttributeValue\\>[\\s\\S]*?\\<\\/saml\\:Attribute\\>
  1. (?<scope>.*?)是用于标识scope的方式,表示夹在中间的字符串都叫scope,可以通过matcher.group("scope")提取。
  2. 所有非正则的符号都需要转义,所以你会看到很多\\<或者换\\"之类的\\
  3. [\\s\\S]*? 是用来匹配任意字符,表示在前后有界定的情况下(例如夹在<xxx></xxx>中间的字符串),可以忽略那些不规则字符串的匹配。

场景2:提取sql中的表名和字段

来自github网友@ydq 给SpringBootCodeGenerator贡献的正则表达式,非常不错,值得深刻学习.

    //匹配整个ddl,将ddl分为表名,列sql部分,表注释
    private static final Pattern DDL_PATTERN = Pattern.compile("\\s*create\\s+table\\s+(?<tableName>\\S+)[^\\(]*\\((?<columnsSQL>[\\s\\S]+)\\)[^\\)]+?(comment\\s*(=|on\\s+table)\\s*'(?<tableComment>.*?)'\\s*;?)?$", Pattern.CASE_INSENSITIVE);
    //匹配列sql部分,分别解析每一列的列名 类型 和列注释
    private static final Pattern COL_PATTERN = Pattern.compile("\\s*(?<fieldName>\\S+)\\s+(?<fieldType>\\w+)\\s*(?:\\([\\s\\d,]+\\))?((?!comment).)*(comment\\s*'(?<fieldComment>.*?)')?\\s*(,|$)", Pattern.CASE_INSENSITIVE);

    public static void parse(String sql){
        Matcher matcher = DDL_PATTERN.matcher(sql);
        if (matcher.find()){
            String tableName = matcher.group("tableName");
            String tableComment = matcher.group("tableComment");
            System.out.println(tableName + "\t\t" + tableComment);
            System.out.println("==========");
            String columnsSQL = matcher.group("columnsSQL");
            if (columnsSQL != null && columnsSQL.length() > 0){
                Matcher colMatcher = COL_PATTERN.matcher(columnsSQL);
                while (colMatcher.find()){
                    String fieldName = colMatcher.group("fieldName");
                    String fieldType = colMatcher.group("fieldType");
                    String fieldComment = colMatcher.group("fieldComment");
                    if (!"key".equalsIgnoreCase(fieldType)){
                        System.out.println(fieldName + "\t\t" + fieldType + "\t\t" + fieldComment);
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args){
        System.out.println(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>");
        parse("CREATE TABLE `userinfo` (\n" +
                "  `user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID',\n" +
                "  `username` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户名',\n" +
                "  `addtime` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',\n" +
                "  PRIMARY KEY (`user_id`)\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户信息'");
        System.out.println(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>");
        parse("CREATE TABLE `USER` (\n" +
                "`ID` varchar(32) PRIMARY KEY COMMENT '主键',\n" +
                "`password` varchar(32) NOT NULL COMMENT '密码',\n" +
                "`username` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户'\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;");
        System.out.println(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>");
        parse("CREATE TABLE `tb_amount` (\n" +
                "`ID` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n" +
                "`PRODUCT_CODE` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '产品代码',\n" +
                "`GENDER` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '性别(male,female)',\n" +
                "`MIN_INSURED_AGE` int(3) NULL DEFAULT NULL COMMENT '最小投保年龄',\n" +
                "`MAX_INSURED_AGE` int(3) NULL DEFAULT NULL COMMENT '最大投保年龄',\n" +
                "`AMOUNT` double(10, 2) NULL DEFAULT NULL COMMENT '基本保额',\n" +
                "`PREMIUM_RATE` double(10, 2) NULL DEFAULT NULL COMMENT '基本保费',\n" +
                "`YEAR_NUM` int(3) NULL DEFAULT NULL COMMENT '缴费年限',\n" +
                "`PREMIUM_TYPE` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '费率类型',\n" +
                "`INSURANCE_PERIOD` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '保险期间(30年,60年)',\n" +
                "`INSURANCE_PERIOD_TYPE` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '保险期间类型(如定期年0,定期岁1,终身2,以后终身对应值:200)',\n" +
                "`PAY_MODE` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '交费方式',\n" +
                "PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE\n" +
                ") ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;");
    }

控制台输出内容:

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
`userinfo`        用户信息
==========
`user_id`        int        用户ID
`username`        varchar        用户名
`addtime`        datetime        创建时间
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
`USER`        null
==========
`ID`        varchar        主键
`password`        varchar        密码
`username`        varchar        用户
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
`tb_amount`        null
==========
`ID`        int        null
`PRODUCT_CODE`        varchar        产品代码
`GENDER`        varchar        性别(male,female)
`MIN_INSURED_AGE`        int        最小投保年龄
`MAX_INSURED_AGE`        int        最大投保年龄
`AMOUNT`        double        基本保额
`PREMIUM_RATE`        double        基本保费
`YEAR_NUM`        int        缴费年限
`PREMIUM_TYPE`        varchar        费率类型
`INSURANCE_PERIOD`        varchar        保险期间(30年,60年)
`INSURANCE_PERIOD_TYPE`        varchar        保险期间类型(如定期年0,定期岁1,终身2,以后终身对应值:200)
`PAY_MODE`        varchar        交费方式

总结

录前言场景一:提取SAML2报文解析场景2:提取sql中的表名和字段总结前言有时候正则表达式不只是匹配一下什么数字/邮箱/身份证/日期等等,还需要匹配某一段文字,按照既定格式提取其中的某些场景一
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