Как да пишете регулярни изрази с AI

Регулярният израз е мини-език за описание на текстови модели. \d съвпада с цифра, + означава една или повече, [A-Z] е клас знаци, ^ и $ закотвят началото и края, а скобите създават групи, които можете да уловите. Regex работи в почти всеки език за програмиране и в текстови редактори, инструменти на командния ред като grep и функции за електронни таблици. Също така е известно, че е трудно за четене, точно затова AI помага: описвате модела с думи и питате както за регулярния израз, така и за обяснение токен по токен. Качеството на вашето описание определя качеството на резултата. Кажете какво трябва да съвпада и какво не, дайте три до пет положителни примера и няколко отрицателни и назовете вкуса или двигателя: JavaScript, Python's re module, PCRE, Java, .NET, POSIX grep или Google Sheets, който използва RE2. Вкусовете се различават. Поддръжката на Lookbehind, синтаксисът на именуваната група и обработката на Unicode варират и RE2 умишлено пропуска обратни препратки и ретроспектива, така че да може да гарантира съвпадение в линейно време. След това тествайте. Поставете модела в тестер, като например regex101, който подчертава съвпаденията и обяснява всяка част, и го изпълнете на крайни случаи: празни низове, допълнително празно пространство, много дълги входове, неанглийски знаци и почти пропуски. Можете да поискате от AI да генерира и трудни тестови низове, но ги проверете сами. Често срещаните погрешни схващания включват мисленето, че регулярен израз, който съответства на вашите примери, е правилен (може също така да съответства на неща, които никога не сте обмисляли), че проверката на имейл или URL адрес се нуждае от един перфектен регулярен израз (стандартът за пълния имейл адрес е много сложен и повечето екипи използват проста проверка на разума плюс имейл за потвърждение) и че регулярният израз подхожда на всяка задача за анализиране. HTML, JSON и вложените структури се обработват по-добре от истински анализатор.