如何用正则表达式实现规定用户输入密码的格式为：（长度6到18个字符，不能全为重复字母，或者连续字母）

Posted 2023-03-29

例如aaaaaa或者abcdefgh这样都不通过，但是aabbcccdddd可以。如果js不能实现，用什么方法可以实现？

// 存在一个你不容易发现的问题，基本能解决你的问题
/**
 * checkPassword函数，参数为要检验的密码pwd，
 * 如果pwd符合规则，返回true，否则返回false
 */
function checkPassword(pwd)
    // 长度为6到18个字符
    var reg = /^.6,18$/;
    if(!reg.test(pwd))
        return false;
    
    // 全部重复
    var repeat = true;
    // 连续字符
    var series = true;

    var len = pwd.length;
    var first = pwd.charAt(0);
    for(var i=1;i<len;i++)
        repeat = repeat && pwd.charAt(i) == first;
        series = series && pwd.charCodeAt(i) == pwd.charCodeAt(i-1) + 1;
    
    return !(repeat || series);

参考技术A function checkPwd(str)

    var str=str.replace(/(^\\s*)|(\\s*$)/g,''),
        len=str.length,
        error='error:none', // 无错误
        repeat=new RegExp('(\\\\w)\\\\1'+(len-1)+''),
        series='abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    if(len<6 || len>18)
        error='error:length'; // 错误：字符数
    else if(repeat.test(str))
        error='error:repeat'; // 错误：重复
    else if(series.indexOf(str)>=0)
        error='error:series'; // 错误：连续
    // alert(error); 测试用
    return error=='error:none';

参考技术B 这个要用正则+js判断来作

正则可以判断长度以及是否为字母，但是无法判断输入数据是否重复和连续

Pandas DF：如何用分隔符（；CSV 格式）将 '-' 替换为 '_'

【中文标题】Pandas DF：如何用分隔符（；CSV 格式）将 \'-\' 替换为 \'_\'

【英文标题】：Pandas DF : how to replace '-' by '_' with separators (; CSV format)Pandas DF：如何用分隔符（；CSV 格式）将 '-' 替换为 '_'

【发布时间】：2019-08-02 02:07:59

【问题描述】：

我需要正则表达式和正则表达式函数方面的帮助！！！我有一个用“;”分隔的 CSV 文件并且需要将 - 替换为 _。数据如下所示：

79             80;0;RueSaint_Hilaire;Locale;15-25;1;1             
80              81;0;RueSaint_Hilaire;Locale;5-10;5;5             
81                   82;0;RueTaillon;Locale;10-15;1;1             
82                   83;0;RueTanguay;Locale;10-15;2;2             
83                   84;0;RueTanguay;Locale;15-25;2;2             
84                    85;0;RueTanguay;Locale;5-10;3;3  

例如，我需要将 15-25 替换为 15_25。

到目前为止，我已经尝试过了：

df.replace('-','_', inplace=True)

或者这个：

df_obj = df.select_dtypes(['object'])
df[df_obj.columns] = df_obj.apply(lambda x: x.str.strip())
df.replace('-','_', inplace=True)
print(df)

没有任何成功。这里有任何正则表达式或替换向导可以解决这个小问题吗？

非常感谢！

【问题讨论】：

RueSaint-Hilaire 应该更改为RueSaint_Hilaire？您还希望将这些字段读入单独的列，还是您想要一个大字符串？

对不起，我的错误。名称已从以前的数据库中更正。我需要将 15-25、5-10、10-15（等等...）更改为 15_25,5_10,10_15

【参考方案1】：

这是我能想到的最简单的实现：

with open(<PATH TO FILE>, 'r') as fileIn:
    data = fileIn.read()
    print("\nOriginal data: \n", data)
    data = data.replace('-', '_')
    print("Modified data: \n", data)

这给出了：

Original data:
80,0,RueSaint-Hilaire,Locale,15-25,1,1
81,0,RueSaint-Hilaire,Locale,10-May,5,5

Modified data:
80,0,RueSaint_Hilaire,Locale,15_25,1,1
81,0,RueSaint_Hilaire,Locale,10_May,5,5

【参考方案2】：

如果您需要在数字之间专门更改您的-，请选择：

import re

regex = r"(\d+)-(\d+)"

test_str = ("79             80;0;RueSaint_Hilaire;Locale;15-25;1;1         \n"
    "80              81;0;RueSaint_Hilaire;Locale;5-10;5;5         \n"
    "81                   82;0;RueTaillon;Locale;10-15;1;1         \n"
    "82                   83;0;RueTanguay;Locale;10-15;2;2         \n"
    "83                   84;0;RueTanguay;Locale;15-25;2;2         \n"
    "84                    85;0;RueTanguay;Locale;5-10;3;3  ")

subst = "$1_$2"

# You can manually specify the number of replacements by changing the 4th argument
result = re.sub(regex, subst, test_str, 0, re.MULTILINE)

if result:
    print (result)

您可以在此处查看正则表达式：https://regex101.com/r/DGrm7V/1

【参考方案3】：

默认为regex=False。因此，使用您现有的代码使用正则表达式替换为regex=True 和inplace=True。见replace

df.replace('-', '_',regex=True, inplace=True)
print(df)

【讨论】：

我只是错过了 regex=True 参数。感谢您指出这一点！

是的，这就是为什么我也为您添加了 replace 手册。希望这会有所帮助

【参考方案4】：

这里有一个关于 pandas 的很好的常见问题解答：https://***.com/tags/pandas/info

将 lambda 应用于数据框，如下所示：

df['foo'] = df['foo'].apply(lambda x: x.replace('_', '-'))

【参考方案5】：

通常，我会选择：

df['Col'] = df['Col'].str.replace('-', '_')