私がどのようにしてAtomの奇妙なバグを修正したか : 正規表現が暴走を起こすとき | POSTD
Atom は、今注目の最新テキストエディタです。私は、このエディタをソフトウェア開発に使用しているのですが、オープンソースになっているので、少しでも貢献できればとAtomが抱えるIssuesについて検証してみることにしました。私は、 ある奇妙なバグ を見つけました。それは、Atomのユーザ speter がテキストを1行書き、行末で Enter を押した時に起こりました。新たな行が書けるようになるまで、Atomは30分も計算していたのです。私は、そんな単純かつよくあるオペレーションもろくにできないことに大きな衝撃を受け、早速その原因を探ることにしました。 検索 これが、問題のテキストです。 vVar.Type().Name() == "" && vVar.Kind() == reflect.Ptr && vVar.Type().Elem().Name() == "" && vVar.Typ
正規表現の後読みが実装された - JS.next
概要 後読みは「何かが直前に来る目標」を指す際に便利な表現である。 解説 先読み「(?=pattern)」 がpatternの直前の位置にマッチするのに対して、 後読み「(?<=pattern)」はpatternの直後の位置にマッチする。 どちらもpattern自体にはマッチしない。 先読みが「何かが続く目標」を指すのに向いているのに対して、 後読みは「何かに続く目標」を指すのに向いている。 例 基本： // 肯定的後読み：lightかdeepに続く色を取り出す let str1 = 'red, deep green, light blue, white' str1.match(/(?<=(?:[light|deep] ))\w+/g) // ["green", "blue"] // 否定的後読み：200X年を除いて項目を取り出す let str2 = '1997:ES1\n1998:ES
汎用的なコードの依存関係の抽出ツール rexdep を作りました！ ― 正規表現で依存関係を大雑把に抽出しよう！ - プログラムモグモグ
あらすじ ソフトウェアの中の依存関係について 正規表現で抽出できることとその限界 コードの依存関係を抽出するツール rexdep を作りました ソフトウェアの構造を概観するには あなたは、大きなソフトウェアを目にした時、何をしますか？ ファイルが何十、何百もある時、どこから読みますか？ ソフトウェアが巨大になると、そのコードの構造を把握するのは難しくなります。 特にプロジェクトに入りたての人にとって巨大なコードベースを一目で理解することは難しく、細かなタスクをこなしていく中で徐々に「どこに何が書いてあるか」を理解していくしかありません。 ソフトウェアによってはモデルとコントローラ、データベースとビューと言った具合にコードが分かれており、これくらいの分類はディレクトリ名を見れば理解できるかもしれません。 しかしそのようなざっくりとしたコードの分類が分かったところで、ソフトウェアの構造を理解し
Email Address Regular Expression That 99.99% Works.
Just copy and paste the email regex below for the language of your choice. Feeling hardcore (or crazy, you decide)? Read the official RFC 5322, or you can check out this Email Validation Summary. Note there is no perfect email regex, hence the 99.99%. General Email Regex (RFC 5322 Official Standard) (?:[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+(?:\.[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+)*|"(?:[\x01-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\
Improving regex performance on Java Virtual Machine (JVM) | Blog
In developing a new feature for dataTXT, we came across a performance issue due to a long regex that we should apply to input text. We couldn’t deliver this new feature, because the performance penalty we pay is too large with respect to the pros of the feature. You know, if you measure latency of a single query, it’s hard to spot the issue, but when you deliver a SaaS, any delay could significant
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