nginx 语法规则: location [=|~|~*|^~] /uri/ {
        proxy_pass ................
}= 开头表示精确匹配^~ 开头表示uri以某个常规字符串开头,理解为匹配 url路径即可。nginx不对url做编码,因此请求为/static/20%/aa,可以被规则^~ /static/ /aa匹配到(注意            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-27 12:28:56
                            
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            一、) 安装Nginx1.) 安装Nginx发音为[engine x],是由俄罗斯人Igor Sysoev建立的项目,基于BSD许可。据说他当初是F5的成员之一,英文主页:://nginx.net。俄罗斯的一些大网站已经使用它超过两年多了,一直表现不凡。 安装nginx之前需要安装pcre包和zlib以支持重写,正则以及网页压缩等等.安装pcre  IXD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            转自:http://www.sqlite.com.cn/MySqlite/15/547.Html
2 贪婪与非贪婪模式匹配原理
对于贪婪与非贪婪模式,可以从应用和原理两个角度进行理解,但如果想真正掌握,还是要从匹配原理来理解的。
先从应用的角度,回答一下“什么是贪婪与非贪婪模式?”
2.1 从应用角度分析贪婪与非贪婪模式
2.1.1 什么是贪婪与非贪婪            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这篇文章主要介绍了Python正则表达式中贪婪/非贪婪特性的相关资料,文中通过示例代码介绍的很详细,对大家具有一定的参考价值,需要的朋友下面来一起看看吧。之前已经简单介绍了Python正则表达式的基础与捕获,那么在这一篇文章里,我将总结一下正则表达式的贪婪/非贪婪特性。贪婪默认情况下,正则表达式将进行贪婪匹配。所谓“贪婪”,其实就是在多种长度的匹配字符串中,选择较长的那一个。例如,如下正则表达式本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python中的正则匹配:贪婪模式与非贪婪模式
在 Python 的正则表达式库 `re` 中,匹配字符串时存在两种不同的模式:贪婪模式(Greedy Matching)与非贪婪模式(Non-Greedy Matching)。理解这两种模式的区别与应用对于字符串处理尤其重要。本文将介绍这两种模式,并给出代码示例以帮助更好地理解。
## 正则表达式简介
正则表达式是一种用于匹配字符串内容的            
                
         
            
            
            
             1        概述贪婪与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为,贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配,而非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配。非贪婪模式只被部分NFA引擎所支持。属于贪婪模式的量词,也叫做匹配优先量词,包括:“{m,n}”、“{m,}”、“?”、“*”和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ### Java 正则匹配中的贪婪模式
在 Java 中,正则表达式是一种强大的工具,可以帮助我们匹配和操作字符串。贪婪模式是正则表达式的一种匹配方式,它会尽可能多地匹配字符,而不是尽早停止。如果你是刚入行的小白,本文将以一个简单的流程,结合代码示例,教你如何在 Java 中实现正则匹配的贪婪模式。
#### 实现流程
我们可以将实现的流程分成以下几个步骤:
| 步骤        | 描            
                
         
            
            
            
            
            比如前端调用的地址为:http://localhost:8080/api/user/login以上的配置会带有/api路径但我们不想要/api,应该配置为以0/user/login            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.什么是正则表达式的贪婪与非贪婪匹配  如:String str="abcaxc";    Patter p="ab*c";  贪婪匹配:正则表达式一般趋向于最大长度匹配,也就是所谓的贪婪匹配。如上面使用模式p匹配字符串str,结果就是匹配到:abcaxc(ab*c)。  非贪婪匹配:就是匹配到结果就好,就少的匹配字符。如上面使用模式p匹配字符串str,结果就是匹配到:abc(ab*c)。2.编            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2015-12-15 16:17:49
                            
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            贪婪算法: 目标:不追求最优解,只希望得到较为满意解。 适用场景:简单问题,问题的解决方案的独立型好 定义:是采用逐步构造最优解的方法,即在每一个阶段,都做出一个看上去最优的决策;决策一旦做出,就不可再更改。 结构: 候选方案(CandidateSet)有一套可以解决问题的候选方案  选择函数(SelectionFunction)选择最优候选方案 可行性函数(FeasibilityFunction            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、贪婪模式:根据匹配字符串以及表达式尽可能多的进行匹配,成为贪婪匹配模式 例如:/a\d+/ 即可以匹配首字母为a的之后的许多数字,这个不进行限制 或者另外一种方法/a\d{2,}/也可以实现同样的方法2、非贪婪模式:根据匹配字符串以及表达式尽可能少的进行匹配。使用的方法就是在修饰匹配次数的特殊符号后再加上一个?号进行限制 如"*?","+?","{n,}?","{n,m}?" 如:/a\d+?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python贪婪匹配和非贪婪匹配
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何在Python中实现贪婪匹配和非贪婪匹配。在开始之前,我们先来了解一下整个流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入re模块 |
| 2 | 创建正则表达式 |
| 3 | 进行匹配 |
| 4 | 使用贪婪匹配 |
| 5 | 使用非贪婪匹配 |
## 代码实现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-21 13:52:52
                            
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            1、nginx 的作用静态资源服务 浏览器缓存 防盗链 资源压缩 限流 代理服务 正向代理 反向代理 负载均衡2、nginx 和 apache 的区别?轻量级,同样起 web 服务,比 apache 占用更少的内存及资源抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而 apache 则是阻塞型的,在高并发下 nginx 能保持低资源低消耗高性能高度模块化的设计,编写模块相对简单最核心的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-27 18:48:38
                            
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            在讲贪婪模式和惰性模式之前,先回顾一下JS正则基础:
写法基础:
①不需要双引号,直接用//包含 => /wehfwue123123/.test();
②反斜杠\表示转义 =>/\.jpg$/
③用法基础:.test(str);
语法:
①锚点类
/^a/=>以"a"开头
/\.jpg$/=>以".jpg"结尾
②字符类
[abc]:a或b或c
[0-9]:一个数字
[a-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-06 01:00:18
                            
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                工作中,我们经常要用到正则表达式去匹配到我们想要的数据,甚至还会把匹配到的数据替换成我们需要的数据。这一切,似乎很难做到,但是如果你会熟练使用正则表达式,这些,就不是个菜了。一、贪婪与非贪婪贪婪模式:可以这样认为,就是在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配,也就是所谓的“贪婪”,通俗点讲,就是看到想要的,有多少就捡多少,除非再也没有想要的了。非贪婪模式:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-25 11:20:36
                            
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            一、概念 贪婪模式:正则表达式一般趋于最大长度匹配,也就是所谓的贪婪匹配。 非贪婪模式:在整个表达式成功的前提下,尽可能少的匹配。 举个栗子:>>> content = "abbbbbbbbbbbbbbbsa"
>>> res = re.compile("ab+")
>>> res.findall(content)	#贪婪模式
['abbbbb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-21 07:17:52
                            
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            # Python中的贪婪匹配与非贪婪匹配
在文本处理中,我们经常需要从字符串中提取特定的数据。为了达到这一目的,正则表达式(Regular Expression, 简称Regex)提供了一种强大的工具。Python中的`re`模块就支持正则表达式。今天,我们将介绍“贪婪匹配”和“非贪婪匹配”这两种不同的匹配模式。
## 什么是贪婪匹配?
贪婪匹配是指正则表达式会尽可能多地匹配字符,直到满足条            
                
         
            
            
            
            1.贪婪贪婪匹配:当正则表达式中包含能接受重复的限定符时,通常的行为是(在使整个表达式能得到匹配的前提下)匹配尽可能多的字符,这匹配方式叫做贪婪匹配。 特性:一次性读入整个字符串进行匹配,每当不匹配就舍弃最右边一个字符,继续匹配,依次匹配和舍弃(这种匹配-舍弃的方式也叫做回溯),直到匹配成功或者把整个字符串舍弃完为止,因此它是一种最大化的数据返回,能多不会少。前面我们讲过重复限定符,其实这些限定符            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 目标nginx 反向代理,路径映射的过程是什么?如何配置路径映射规则?2.location 路径匹配 2.1 匹配规则: location 路径正则匹配:                          符号说明~正则匹配,区分大小            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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