用於正則表達式的 ChatGPT：這會改變遊戲規則嗎？

厭倦了編寫正則表達式 (regex)？正則表達式編程可能很強大，但眾所周知，掌握它可能會讓人頭疼。幸運的是，像ChatGPT這樣的人工智能工具可以大大簡化這個過程。

ChatGPT 擅長生成類似人類的文本，可以幫助您輕鬆編寫、測試正則表達式模式並對其進行故障排除。語言模型能夠像專業程序員一樣理解正則表達式。

在本文中，我們將探討如何使用這項新技術來簡化和增強使用正則表達式的過程，從而使開發人員更容易使用並提高效率。我們還將考慮將 ChatGPT 用於正則表達式的限制和挑戰。

我們走吧！

目錄

• 如何將 ChatGPT 用於正則表達式
  • 步驟 1. 描述您的 RegEx 要求
  • 步驟 2. 生成正則表達式模式
  • 步驟 3. 測試和驗證輸出
• 正則表達式模式的 ChatGPT 提示的 7 個示例
  • 示例 1：電話號碼的正則表達式
  • 示例 2：URL 的正則表達式
  • 示例 3：用於日期提取的正則表達式
  • 示例 4：用於 IPv4 地址驗證的正則表達式
  • 示例 5：用於信用卡號匹配的正則表達式
  • 示例 6：用於匹配 SS 編號的正則表達式
  • 示例 7：用於驗證用戶名的正則表達式
• 評估 ChatGPT 生成的正則表達式的步驟
  • 1. 根據要求驗證輸出
  • 2. 評估模式的可讀性和可維護性
  • 3. 評估績效和效率
  • 例子
  • 4. 檢查特定於引擎的差異和兼容性
  • 5.處理特定領域的概念
  • 6. 迭代和優化結果
• 喜歡接收直接發送到您的收件箱的 ChatGPT 提示、技巧和技巧嗎？
• 向 ChatGPT 尋求建議和最佳實踐
• ChatGPT 正則表達式的 4 個高級用例
  • 1. 處理複雜的、多模式的正則表達式
  • 2. 正則表達式性能優化
  • 3. 跨語言、跨引擎兼容
  • 4. 使用正則表達式提取和轉換數據
• 將 ChatGPT 用於正則表達式的 4 個限制
  • 1. 輸出不完整或不准確
  • 2.無法理解複雜或特定領域的概念
  • 3. 語言和引擎兼容性問題
  • 4. 依賴於清晰準確的用戶輸入
• 喜歡接收直接發送到您的收件箱的 ChatGPT 提示、技巧和技巧嗎？
• 最後的想法

如何將 ChatGPT 用於正則表達式

ChatGPT 是OpenAI 開發的一種高級人工智能語言模型，於 2022 年 11 月向公眾發布。

它是適用於各種應用程序的寶貴工具，包括內容生成、問答和協助各種編程任務。

您可以利用 ChatGPT 的自然語言處理功能來簡化複雜的任務，例如使用和優化正則表達式。您可以為它提供各種參數，包括小數位的放置位置、您想要的字符類、要使用的替換操作、對輸出的響應類型等等。

在本節中，我們將指導您完成使用 ChatGPT 執行各種正則表達式任務的過程，從生成模式到測試、驗證和優化它們。按照以下步驟有效地利用 ChatGPT 的強大功能來滿足您的正則表達式需求。

步驟 1. 描述您的 RegEx 要求

首先對您需要的輸出提供清晰具體的描述。

如果可能，包括所需匹配項和不匹配項的示例，以幫助 ChatGPT 更好地理解您的要求。

示例：“生成匹配電子郵件地址的表達式。結果應匹配“ [email protected] ”和“ [email protected] ”，但不匹配“ [email protected] ”或“ [email protected] ”。

步驟 2. 生成正則表達式模式

Chat GPT 將處理您的請求並根據您的描述輸出正則表達式。

仔細檢查所提供的結果以確保其滿足您的要求非常重要。

示例：ChatGPT 的響應：“這是電子郵件地址的表達式：^w+([.-]?w+)*@w+([.-]?w+)*(.w{2,})+$”

步驟 3. 測試和驗證輸出

為確保生成的表達式的準確性和可靠性，請針對一組全面的示例對其進行測試，包括正例（匹配）和負例（不匹配）。

如您所見，使用 Chat GPT 生成正則表達式模式非常容易。它可以快速輕鬆地生成正則表達式模式以匹配各種輸入格式。

為複雜的語法和復雜的 RegEx 公式苦苦掙扎的日子已經一去不復返了。只需向 Chat GPT 提供對您所需標準的清晰準確的描述，然後觀察它的魔力。

感興趣嗎？繼續閱讀以探索各種示例提示，這些提示演示了利用 ChatGPT 的強大功能來滿足您的正則表達式需求是多麼容易和有效！

正則表達式模式的 ChatGPT 提示的 7 個示例

現在我們已經了解瞭如何使用 Chat GPT 創建正則表達式，讓我們看一下我們向 ChatGPT 詢問的輸入示例。

我們展示了七個好的提示示例，展示了 AI 聊天機器人在處理各種技術任務和跨各種格式和用例的簡單事物方面的多功能性。

示例 1：電話號碼的正則表達式

提示：“創建匹配有效美國電話號碼（包括區號）的正則表達式。它應匹配以下數字格式的號碼：(123) 456-7890、123-456-7890 和 123.456.7890，但不包括 1234567890 或 1234-567-890。”

結果：`^(?(d{3}))?[-. ]?(d{3})[-. ]?(d{4})$`

示例 2： URL 的正則表達式

提示： “做一個正則表達式來匹配 URL，包括 HTTP 和 HTTPS 協議。它應該匹配所有 URL，如“ https://www.example.com ”和“ http://example.org ”，但不匹配“ ftp://example.net ”或“ www.example.com ”。

結果：`^(https?://)?([da-z.-]+).([az.]{2,6})([/w .-]*)*/?$`

示例 3：用於日期提取的正則表達式

提示： “提供一個正則表達式以從文本中提取格式為‘YYYY-MM-DD’的日期。這些數字應與“2023-05-04”和“2021-12-31”之類的日期相匹配，但不能與“05-04-2023”或“2023/05/04”相匹配。”

結果：`^(d{4})-(d{2})-(d{2})$`

示例 4：用於 IPv4 地址驗證的正則表達式

提示： “創建一個正則表達式來驗證 IPv4 地址。這些數字應與“192.168.1.1”和“8.8.8.8”等地址相匹配，但不能與“256.0.0.0”或“192.168.1.256”相匹配。”

結果：`^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?){3} (?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$`

示例 5：用於信用卡號匹配的正則表達式

提示： “寫一個表達式來匹配 Visa、Mastercard 和 American Express 的信用卡號。它應該匹配字符類“4111 1111 1111 1111”、“5555 5555 5555 4444”和“3782 822463 10005”中的數字，但不匹配“1234 5678 9012 3456”。

結果：`^(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|3[47][ 0-9]{13})$`

示例 6：用於匹配 SS 編號的正則表達式

提示： “提供一個表達式來匹配字符類 'XXX-XX-XXXX' 中的社會保險號 (SSN)。它應該匹配“123-45-6789”之類的數字，但不匹配“123456789”或“12-3456-789”。

結果： `^(?!000)(?!666)[0-8]d{2}-(?!00)d{2}-(?!0000)d{4}$`

示例 7：用於驗證用戶名的正則表達式

提示： “創建一個正則表達式以使用以下規則驗證用戶名：必須以字母開頭，可以包含字母、數字、破折號和下劃線等特殊字符，並且長度必須在 3 到 16 個字符之間。正則表達式應匹配“user_123”、“Jane-Doe”和“a3b_c”等用戶名，但不匹配“123_user”、“_user123”或“[email protected] ”。

結果：`^[a-zA-Z][w-_]{2,15}$`

這些示例演示了 ChatGPT 如何在您提供良好提示的情況下簡化和增強正則表達式任務，使其成為處理各種格式、字符類和驗證要求的開發人員的強大盟友。

接下來，我們將了解如何評估 ChatGPT 為您生成的內容。

評估 ChatGPT 生成的正則表達式的步驟

評估和測試 ChatGPT 響應非常重要，以確保它們滿足您的要求並避免潛在問題。

本節將指導您完成評估 ChatGPT 提供的正則表達式並識別潛在問題的過程。

1. 根據要求驗證輸出

根據您的初始要求檢查輸出，並確保它準確捕獲所需的匹配項，同時排除不匹配項。使用涵蓋不同場景和邊緣情況的各種示例來測試模式。

例子

讓我們考慮驗證電子郵件地址的要求。假設 ChatGPT 為您提供以下內容：

`^[w-]+(.[w-]+)*@[A-Za-z0-9-]+(.[A-Za-z0-9]+)*(.[A-Za-z ]{2,})$`

要根據您的要求驗證此模式，您需要針對各種電子郵件地址（包括有效和無效示例）對其進行測試，以確保它按預期工作。

花時間檢查結果將幫助您確認輸出是否滿足驗證電子郵件地址的要求。

2. 評估模式的可讀性和可維護性

檢查輸出的可讀性和可維護性。隨著時間的推移，結構良好且易於理解的標準更易於調試、修改和維護。

例子

我們舉一個匹配URL的例子，包括HTTP和HTTPS兩種協議。假設 ChatGPT 為您提供以下輸出：

`^(https?://)?([-w]+(.[-w]+)*.)[az]{2,}(/[^s]*)?$`

首先，檢查 Regex 以確保其可讀性和可維護性。以下是組件的細分：

• ^：行首

• (https?://)?: 可選的“http://”或“https://”

• ([-w]+(.[-w]+)*.)：匹配域名和子域，允許連字符和點

• [az]{2,}：匹配頂級域，至少允許兩個小寫字母

• (/[^s]*)?: 可選路徑，匹配正斜杠後的任何非空白字符

• $：行尾

查看 Regex 後，您可以看到它使用字符類、組和量詞來創建結構良好且易於理解的規則。

它不包含不必要的字符類、過多的轉義字符或會使其難以閱讀或維護的複雜分組。

Regex 的組織方式使其隨著時間的推移更容易調試、修改和維護，滿足評估 Regex 的可讀性和可維護性的標準。

3. 評估績效和效率

分析生成的輸出是否存在潛在的性能瓶頸，例如過多的回溯或低效的字符類，尤其是在處理大量數據或在性能敏感的環境中時。

例子

考慮匹配有效 IPv4 地址的輸出，假設 ChatGPT 為您提供以下輸出：

`^(([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9]{2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]) .){3}([0-9]|[1-9][0-9]|1[0-9]{2}|2[0-4][0-9]|25[0-5 ])$`

要評估此輸出的性能和效率，您需要確保它不會導致過多的回溯或花費太長時間來處理各種 IPv4 地址。

這意味著使用各種 IPv4 地址檢查結果，包括有效和無效示例，以及非常長的無效 IP 地址等邊緣情況。

在使用有效、無效和邊緣情況 IPv4 地址測試輸出後，您需要分析其性能和效率。如果它快速返回結果並且不會造成過多的回溯，那麼它可以被認為是高效的。

4. 檢查特定於引擎的差異和兼容性

確保 Regex 與您的編程語言中的目標引擎兼容。請注意可能影響規則行為的任何特定於引擎的差異或功能。

例子

假設您正在使用 ChatGPT 製作一個正則表達式來驗證格式為 MM/DD/YYYY 的日期。輸出是：

`^(0[1-9]|1[0-2])/(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])/(19|20)dd$`

此規則適用於 JavaScript 和Python等引擎。但是，當您嘗試在不同的正則表達式引擎（如 POSIX）中使用它時，您可能會注意到正則表達式語法和功能的差異。

例如，POSIX 引擎使用基本正則表達式 (BRE) 和擴展正則表達式 (ERE)，它們不支持某些現代功能，例如用於數字或非捕獲組的速記字符類“d”。

為確保不同 Regex 引擎之間的兼容性，您需要根據特定引擎的語法和功能修改規則。對於 POSIX ERE，您可以將其重寫為：

`^(0[1-9]|1[0-2])/(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])/(19|20)[0-9 ][0-9]$`

通過檢查特定於引擎的差異和兼容性，您可以確保生成的 Regex 能夠跨各種平台和語言正常工作。

5.處理特定領域的概念

對於涉及復雜或特定領域概念的字符串搜索條件，請確保 ChatGPT 對要求的理解是準確且最新的。這可能涉及額外的研究或諮詢領域專家，以驗證生成的規則是否滿足必要的標準並捕獲所有相關的細微差別。

例子

對於從日誌文件中提取特定數據或解析特定領域語言的字符串搜索條件，驗證它是否準確地處理了所有相關語法、邊緣情況和變體。

6. 迭代和優化結果

如果您在生成的 Regex 中發現任何問題或需要改進的地方，請使用 ChatGPT 來迭代和優化規則。就您遇到的問題或您希望改進的方面提供清晰具體的反饋。

例子

對於此示例，假設您正在使用 ChatGPT 編寫一個正則表達式來匹配格式為“(XXX) XXX-XXXX”的電話號碼。生成的規則是：

`^(d{3})sd{3}-d{4}$`

對其進行測試後，您會發現它不考慮包含可選國際前綴的電話號碼。要細化規則，您需要迭代並包含國家代碼格式：

`^(+d{1,3}s)?(d{3})sd{3}-d{4}$`

現在，它在電話號碼的開頭包含可選的國際前綴（例如，“+1”表示美國），後跟一個空格。修訂後的規則匹配帶和不帶國家代碼的電話號碼：

– 使用國家代碼：`+1 (123) 456-7890`

– 沒有國家代碼：`(123) 456-7890`

通過迭代和細化字符串搜索條件，您可以確保它與所需格式準確匹配，並考慮到您可能遇到的任何其他變體。

使用這些步驟來評估和評估 ChatGPT 生成的正則表達式，確保它們滿足您的要求，避免潛在問題，並為您的項目保持高質量和可靠的輸出。

在下一節中，我們將介紹如何向 ChatGPT 尋求建議和最佳實踐。

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向 ChatGPT 尋求建議和最佳實踐

ChatGPT 可以提供優化您的 Regex 模式的建議，包括最佳實踐和實現預期結果的替代方法。例如：

“如何優化此文本匹配條件以匹配 YYYY-MM-DD 格式的日期？^(d{4})-(d{2})-(d{2})$”

它不像 Trados Studio 那樣強大，但 ChatGPT 的自然語言處理能力可以簡化使用正則表達式的過程，並使其更加高效和愉快。

為確保 ChatGPT 生成最準確和有用的正則表達式，請考慮以下提示：

• 在你的描述中要清楚和具體。

• 包括所需匹配項和不匹配項的示例。

• 如有必要，指定要考慮的任何獨特要求或變化。

這些技巧會派上用場，尤其是在將ChatGPT 用於高級用例時，您將在下一節中看到。

ChatGPT 正則表達式的 4 個高級用例

雖然 ChatGPT 可以成為簡化和增強正則表達式開發過程的寶貴工具，但它的功能超出了生成和驗證基本正則表達式的範圍。

在本節中，我們將探討一些高級用例，在這些用例中，ChatGPT 在處理複雜的正則表達式時可以提供有價值的幫助。

1. 處理複雜的、多模式的正則表達式

在許多情況下，開發人員可能需要處理涉及多個子模式、條件表達式或嵌套組的複雜字符串搜索條件。ChatGPT 可以幫助：

1. 根據特定模式、上下文和約束編寫複雜的正則表達式。

2. 協助分解複雜的圖案。它可以解釋每個組件的見解，包括語法錯誤。

3. 建議替代方法或簡化以降低複雜性並提高可讀性和可維護性。

2. 正則表達式性能優化

正則表達式的性能可能是各種應用程序中的一個關鍵因素，尤其是在處理大量數據或在對性能敏感的環境中使用時。ChatGPT 可以通過以下方式幫助優化您的搜索條件：

1. 識別潛在的性能瓶頸，例如過多的回溯或低效的字符類。

2. 建議替代模式或技術來提高性能，例如使用原子組或所有格量詞。

3. 推薦高效正則表達式設計的最佳實踐。

3. 跨語言、跨引擎兼容

正則表達式引擎和語法可能因編程語言和工具而略有不同。ChatGPT 可以通過以下方式幫助開發人員解決這些差異：

1. 使標準適應特定的編程語言，例如 JavaScript、Python 或 Ruby。

2. 識別潛在的兼容性問題並提供解決方案以確保跨不同 Regex 引擎的行為一致。

3. 提供有關使用特定於語言的正則表達式功能的指南，例如命名捕獲組、Unicode 支持或內聯修飾符。

4. 使用正則表達式提取和轉換數據

正則表達式常用於數據提取和轉換任務，例如解析日誌文件、清理數據或在格式之間轉換數據。ChatGPT 可以通過以下方式在這些情況下提供有價值的幫助：

1. 編寫字符串搜索條件以從文本中提取特定數據元素或屬性。

2. 建議合適的替換模式或函數來轉換提取的數據。

3. 就使用正則表達式進行高效可靠的數據提取和轉換的最佳實踐提供建議。

通過利用 ChatGPT 的高級功能，您可以處理各種具有挑戰性和復雜的正則表達式任務，從而獲得更強大和高效的解決方案。

但是，ChatGPT 也有局限性，這就是我們將在下一節中探討的內容。

將 ChatGPT 用於正則表達式的 4 個限制

雖然 ChatGPT 可以成為生成、測試和優化 Regex 的強大工具，但了解其局限性和潛在挑戰也很重要。

在本節中，我們將討論用戶在使用 ChatGPT 執行正則表達式任務時可能面臨的一些限制和困難。

1. 輸出不完整或不准確

由於正則表達式的複雜性和廣泛的潛在用例，ChatGPT 有時可能會生成一個規則，該規則不能完全捕獲所需的輸入格式或遺漏特定的邊緣情況。

一些例子包括：

1. 對要求的誤解： ChatGPT 可能並不總能為您提供符合您的意圖或特定要求的準確表達，尤其是在提供的描述含糊或模棱兩可的情況下。

2. 未處理的邊緣情況：ChatGPT 輸出可能無法捕獲所有可能的邊緣情況或排除所有不需要的匹配項，這可能會導致不正確或意外的結果。

3. 次優模式：在某些情況下，ChatGPT 可能會為您提供一個有效但不是最有效或可維護的解決方案的正則表達式。

作為開發人員，您必須徹底驗證生成的模式，以確保它們在實際場景中實施之前的準確性和有效性。

2.無法理解複雜或特定領域的概念

ChatGPT 擁有廣泛的知識庫，但在某些情況下，它可能難以理解正則表達式的複雜或專業要求。對於某些用例，這可能導致效率較低甚至不正確的模式。

為緩解此問題，您必須將您的領域專業知識與 ChatGPT 的功能相結合，以改進和調整生成的正則表達式模式，以確保它們滿足項目的特定需求。

3. 語言和引擎兼容性問題

使用 ChatGPT 生成正則表達式時，語言和引擎兼容性問題是另一個挑戰。這可以表現為：

1. 特定於引擎的差異：ChatGPT 可能並不總是考慮到各種編程語言或工具中正則表達式引擎之間的細微差異，這可能導致模式無法按預期工作或表現出意外行為。

2. 不支持的功能：ChatGPT 的輸出可能使用用戶目標語言或正則表達式引擎不支持的功能或語法，從而導致兼容性問題。

要解決這些兼容性問題，您應該對目標語言或引擎的細微差別有基本的了解，並準備相應地調整 Chat GPT 輸出的內容。

跨不同環境的全面測試和驗證對於確保模式按預期運行並保持所需的準確性和效率水平至關重要。

4. 依賴於清晰準確的用戶輸入

ChatGPT 生成的正則表達式的有效性在很大程度上取決於用戶輸入的清晰度和精確度。作為用戶，您可能會面臨：

1. 溝通挑戰： ChatGPT 生成的正則表達式模式的質量在很大程度上取決於您輸入的清晰度和特異性。含糊、模棱兩可或不完整的描述可能會導致不盡人意的結果。

2. 需求迭代：您可能需要改進您的描述或提供額外的示例和約束以實現所需的正則表達式模式，這可能是一個耗時的過程。

為了最大限度地利用 ChatGPT 生成正則表達式，您應該花時間製作詳細而明確的提示，清楚地概述預期的格式和要求。

如果初始輸出不令人滿意，您可能需要改進輸入或提供額外的上下文來幫助引導 ChatGPT實現更準確的正則表達式。

通過了解 ChatGPT 的局限性和挑戰，您可以更有效地使用 ChatGPT 來處理正則表達式任務。

您將不得不檢查 ChatGPT 生成的正則表達式模式，並準備好迭代需求或在必要時尋求替代解決方案。

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最後的想法

ChatGPT 已成為一種有價值的工具，可用於簡化和增強使用正則表達式的過程。

其先進的自然語言處理功能使用戶能夠輕鬆製作和優化正則表達式模式，將通常是一​​項複雜且耗時的任務轉變為更有趣、更高效的體驗。

但是，您應該意識到與該技術相關的挑戰，並準備好迭代他們的需求，徹底測試生成的正則表達式模式，並註意不同語言和引擎之間的潛在兼容性問題。

如果您在使用 ChatGPT 的同時承認其限制，您可以利用 AI 的力量來掌握正則表達式的藝術，這將在您的項目中產生更高效、更健壯和可維護的解決方案！

要了解有關如何將 ChatGPT 融入日常生活的更多信息，請觀看以下視頻：