java正则表达式语法大全,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

Java 正则表达式是处理字符串匹配、查找、替换的强大工具,以下是常用的正则表达式语法、示例及使用场景总结:

一、基础语法
元字符描述
.匹配任意单个字符(除换行符\n
*匹配前一个字符 0 次或多次
+匹配前一个字符 1 次或多次
?匹配前一个字符 0 次或 1 次
^匹配字符串开头
$匹配字符串结尾
[]字符集,匹配其中任意一个字符(如[abc]匹配 a、b 或 c)
[^]否定字符集,匹配不在其中的字符(如[^abc]匹配非 a、b、c 的字符)
``分支条件,匹配左边或右边的表达式(如 `ab` 匹配 a 或 b)
()捕获组,将表达式分组,可通过group(n)获取匹配结果
\转义字符,匹配特殊字符(如\.匹配.
二、预定义字符类
表达式描述
\d匹配数字(等价于[0-9]
\D匹配非数字(等价于[^0-9]
\w匹配字母、数字、下划线(等价于[a-zA-Z0-9_]
\W匹配非字母、数字、下划线(等价于[^a-zA-Z0-9_]
\s匹配空白字符(空格、制表符\t、换行符\n等)
\S匹配非空白字符
\b单词边界(如\bword\b匹配独立的 “word”)
\B非单词边界
三、量词
表达式描述
{n}匹配前一个字符恰好 n 次(如a{3}匹配 “aaa”)
{n,}匹配前一个字符至少 n 次(如a{2,}匹配 “aa”、“aaa” 等)
{n,m}匹配前一个字符 n 到 m 次(如a{1,3}匹配 “a”、“aa”、“aaa”)
*?非贪婪匹配(尽可能少匹配,如a.*?b匹配 “aab” 中的 “aab” 而非更长的)
+???{n,m}?同理,非贪婪模式的其他量词
四、常用场景示例
1.校验数字
  • 整数:^-?\d+$(支持正负整数)
  • 正整数:^[1-9]\d*$
  • 浮点数:^-?\d+(\.\d+)?$(支持正负小数)
  • 保留 2 位小数:^-?\d+(\.\d{2})?$
2.校验字符串
  • 仅字母:^[a-zA-Z]+$
  • 字母 + 数字:^[a-zA-Z0-9]+$
  • 中文:^[\u4e00-\u9fa5]+$(匹配纯中文)
  • 字母 + 数字 + 下划线:^\w+$
3.校验日期 / 时间
  • 日期(yyyy-mm-dd):^\d{4}-\d{2}-\d{2}$(简单校验,未验证合法性)
  • 时间(hh:mm:ss):^\d{2}:\d{2}:\d{2}$
4.校验手机号 / 邮箱
  • 手机号(中国大陆):^1[3-9]\d{9}$
  • 邮箱:^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\.[a-zA-Z0-9_-]+)+$
5.校验 URL
  • 简单 URL:^https?://[^\s]+$(匹配 http/https 开头的 URL)
6.提取 / 替换
  • 提取 HTML 标签内容:<(\w+)>(.*?)</\1>(通过组提取标签名和内容)
  • 替换空格:str.replaceAll("\\s+", "")(去除所有空白字符)
五、Java 中使用正则的核心类

1.Pattern:编译正则表达式为模式对象(线程安全)。

Pattern pattern = Pattern.compile("\\d+"); // 编译正则

2.Matcher:匹配器,用于对字符串执行匹配操作。

Matcher matcher = pattern.matcher("abc123def"); boolean found = matcher.find(); // 是否找到匹配 String group = matcher.group(); // 获取匹配的内容(需先调用 find()/matches())

3. 常用方法

  • matches():全字符串匹配(等价于正则前后加^$)。
  • find():查找字符串中是否有匹配的子串。
  • replaceAll(String replacement):替换所有匹配的子串。

六、注意事项

  • Java 字符串中\需转义为\\(如正则\d在 Java 中写为\\d)。
  • 贪婪模式 vs 非贪婪模式:默认是贪婪模式(尽可能多匹配),加?切换为非贪婪。
  • 性能:复杂正则可能影响性能,避免过度使用嵌套或通配符(如.*)。

以上涵盖了 Java 正则的核心语法和常见场景,实际使用时可根据需求组合调整。

Java开发的就业市场正在经历结构性调整,竞争日益激烈

传统纯业务开发岗位(如仅完成增删改查业务的后端工程师)的需求,特别是入门级岗位,正显著萎缩。随着企业技术需求升级,市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验(如云原生、微服务)或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧,在一、二线城市,求职者不仅面临技术内卷,还需应对学历与项目经验的高门槛。

大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利

2025年,AI相关新发岗位数量同比激增543%,单月增幅最高超过11倍,大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡,议价能力极强,跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是,市场并非单纯青睐算法研究员,而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师,在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势,成为企业竞相争夺的对象,其薪资天花板也远高于传统Java岗位。

说真的,这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型,挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis,稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后,整条线上的人都开始有点慌了,大家都在想:“我是不是要学大模型,不然这饭碗还能保多久?”

先给出最直接的答案:一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

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学以致用,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

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面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

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