1.包含半角英数字和“-”“_”“.”“+”“?”“/”以外的符号时 2.连续使用“.”时 3.在开始和最后(@之前)使用“.”时 4.@的前(左)部分为64个字符以上时 5.整个电子邮件地址超过256个字符时 使用正则实现

时间: 2023-10-23 16:08:34 浏览: 35
你可以使用以下正则表达式来检查电子邮件地址是否满足你的要求: ```python import re def validate_email(email): pattern = r'^[a-zA-Z0-9._+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$' if re.match(pattern, email): return True else: return False ``` 这个正则表达式会按照以下规则进行验证: 1. 包含半角英数字和“-”“_”“.”“+”“?”“/”以外的符号时 2. 连续使用“.”时 3. 在开始和最后(@之前)使用“.”时 4. @的前(左)部分为64个字符以上时 5. 整个电子邮件地址超过256个字符时 你可以调用 `validate_email` 函数并传入需要验证的电子邮件地址作为参数。如果返回值为True,则表示电子邮件地址是有效的,否则无效。
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python 正则表达式 字符串包含@-_.和半角英文数字

可以使用如下正则表达式来匹配包含@-_.和半角英文数字的字符串: ``` import re pattern = r'^[a-zA-Z0-9@\-_.]+$' string = 'example@1234-abcd_.' match = re.match(pattern, string) if match: print('匹配成功') else: print('匹配失败') ``` 这里的正则表达式 `^[a-zA-Z0-9@\-_.]+$` 的含义是: - `^` 表示匹配字符串的开头 - `[a-zA-Z0-9@\-_.]+` 表示匹配至少一个字符,字符可以是a-z、A-Z、0-9、@、-、_、. - `$` 表示匹配字符串的结尾 因此,该正则表达式可以匹配包含@-_.和半角英文数字的任何字符串。

1.邮箱@前后都可包含半角英数字和“-”“_”“.”“+”“?”“/” 2.不能连续使用“.” 3.@的前部分不能超过64个字符 4.整个电子邮件地址不能超过256个字符 使用java正则实现

你可以使用以下 Java 正则表达式来检查电子邮件地址是否满足你的要求: ```java import java.util.regex.*; public class EmailValidator { public static boolean validateEmail(String email) { String pattern = "^[a-zA-Z0-9._+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}$"; return email.matches(pattern); } public static void main(String[] args) { String email = "example123@example.com"; // 要验证的电子邮件地址 if (validateEmail(email)) { System.out.println("有效的电子邮件地址"); } else { System.out.println("无效的电子邮件地址"); } } } ``` 这个正则表达式会按照以下规则进行验证: 1. 邮箱@前后都可包含半角英数字和“-”“_”“.”“+”“?”“/” 2. 不能连续使用“.” 3. @的前部分不能超过64个字符 4. 整个电子邮件地址不能超过256个字符 你可以调用 `validateEmail` 方法并传入需要验证的电子邮件地址作为参数。如果返回值为true,则表示电子邮件地址是有效的,否则无效。在上面的示例中,我们在 `main` 方法中调用了 `validateEmail` 方法并打印了结果。你可以根据需要进行修改和适配。

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解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

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