《Java系列》后端应用开发记录
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后端应用开发记录
一、服务器配置JAVA环境
1.下载Java文件
https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html
[root@zxy software]# ls
jdk-8u45-linux-x64.tar.gz
[root@zxy /]# tar -zxvf /opt/software/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz -C /opt/apps
[root@zxy apps]# ls
jdk1.8.0_45
[root@zxy apps]# cd jdk1.8.0_45/
[root@zxy jdk1.8.0_45]# pwd
/opt/apps/jdk1.8.0_45
2.配置JDK，JRE
[root@zxy jdk1.8.0_45]# vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/opt/apps/jdk1.8.0_45
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
[root@zxy jdk1.8.0_45]# source /etc/profile
3.成功测试
[root@zxy jdk1.8.0_45]# java
Usage: java [-options] class [args...]
(to execute a class)
or java [-options] -jar jarfile [args...]
(to execute a jar file)
...
[root@zxy jdk1.8.0_45]# javac
Usage: javac <options> <source files>
where possible options include:
-g Generate all debugging info
-g:none Generate no debugging info
-g:{lines,vars,source} Generate only some debugging info
-nowarn Generate no warnings
-verbose Output messages about what the compiler is doing
-deprecation Output source locations where deprecated APIs are used
-classpath <path> Specify where to find user class files and annotation
...
二、log4j.properties配置文件
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
#log4j.rootCategory=ERROR, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=WARN
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
# Parquet related logging
log4j.logger.org.apache.parquet.CorruptStatistics=ERROR
log4j.logger.parquet.CorruptStatistics=ERROR
三、Intellij IDEA运行报Command line is too long.Shorten command linefor …
1.运行报错
2.解决方案
2.1 修改workspace.xml文件
2.2 修改内容
找到以下内容
<component name="PropertiesComponent">
...
</component>
添加一行配置
<component name="PropertiesComponent">
...
<property name="dynamic.classpath" value="true" />
...
</component>
四、正则表达式
1.基础指令
\w a-z A-Z 0-9 _
\d 0-9
\s 空格 table 换行
\b 单词边界,具体就是\w和\W之间的位置，也包括\w和^之间的位置，也包括\w和$之间位置
\u4e00-\u9fa5匹配中文
^ 在[]内代表取反，在[]外代表字符串开始
$ 代表字符串结束
.? 匹配任意字符
. 字符匹配任何单个字符，只能出现在方括号外，不能匹配换行符(\n)
? 可选字符，正则表达式期望出现零次或一次
{n} n表示重复次数,例如\d{9}可以匹配123456789
{m,n} 表示重复区间，非贪婪模式优先匹配m,例如\d{3,4}-\d{7}可以匹配到123-4567890，1234-5678901
{m,n}? 贪婪模式，优先匹配n
+ 等价于{1,} 即1到无数个
* 等价于{0,} 即0到无数个
() 分组提取元素
| 或
？:表达式 非捕获分组
\n 回溯引用
2.实例
-
身份证验证
有十五位，有十八位，十八位的身份证号码部分有X，x(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^d{17}(\d|X|x)) -
密码验证
密码由字母数字下划线组成，且必须以字母开头，长度位6，15位^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{6,15}$ -
Http URL匹配
^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
五、Java正则表达式匹配地址获得省市县
1.正则表达式需求梳理
正则表达式测试
正则表达式入门
匹配省、自治区以及四个直辖市作为省
((?<province>[^省]+省|.+自治区)|上海市|北京市|天津市|重庆市)
匹配市、自治州、区作为市
(?<city>[^市]+市|.+自治州|.+区)?
匹配县、市、区、镇、局作为县
(?<country>[^县]+县|.+市|.+区|.+镇|.+局)?
匹配区、镇作为镇
(?<town>[^区]+区|.+镇)?
匹配省市县镇以外其余数据
(?<village>.*)
2.正则表达式匹配地址获得省市县
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
/**
* @Author zxy
* @Date 2022-05-10
* @Desc 使用正则表达式匹配省市县
*/
public class regex_address {
/**
* @Desc regexAddress()函数，传入地址，以List存储省市县
* @param address
* @return List<Map<String,String>>
*/
public static List<Map<String,String>> regexAddress(String address){
// 自定义正则表达式
// 由于后续通过province分组无法获取到四个直辖市，所以在后续代码中再次处理，这里只需要匹配成功即可
String regex = "((?<province>[^省]+省|.+自治区)|上海市|北京市|天津市|重庆市)(?<city>[^市]+市|.+自治州|.+区)?(?<country>[^县]+县|.+市|.+区|.+镇|.+局)?(?<town>[^区]+区|.+镇)?(?<village>.*)";
// 使用regex正则表达式匹配address地址
Matcher matcher = Pattern.compile(regex).matcher(address);
// 初始化省市县
String province = null,city = null,country = null;
// 定义ArrayList<>()
ArrayList<Map<String, String>> table = new ArrayList<>();
Map<String,String> row = null;
//匹配成功的情况
while (matcher.find()){
row = new LinkedHashMap<String,String>();
//自定义正则表达式2，用于匹配四个直辖市
String regex2 = "(上海市|北京市|天津市|重庆市)";
Matcher matcher1 = Pattern.compile(regex2).matcher(address);
//如果匹配成功，则将直辖市复制给province变量
if (matcher1.find())
province = matcher1.group(1);
else // 否则直接通过matcher从regex中根据分组province匹配获得
province = matcher.group("province");
row.put("province",province == null ? "":province.trim());
city = matcher.group("city");
row.put("city",city == null ? "" : city.trim());
country = matcher.group("country");
row.put("country",country == null ? "" : country);
table.add(row);
}
return table;
}
public static void main(String[] args) {
String[] addressList = {"浙江省杭州市西湖区", "江苏省苏州市吴中区", "河南省郑州市新郑市","上海市浦东新区","河南省郑州市新郑市","北京市朝阳区"};
for(String address : addressList){
System.out.println(address);
List<Map<String, String>> address1 = regexAddress(address);
String province = address1.get(0).get("province");
String city = address1.get(0).get("city");
String country = address1.get(0).get("country");
System.out.printf("province:%s,city:%s,country:%s\n",province,city,country);
}
}
}
3.输出结果
浙江省杭州市西湖区
province:浙江省,city:杭州市,country:西湖区
江苏省苏州市吴中区
province:江苏省,city:苏州市,country:吴中区
河南省郑州市新郑市
province:河南省,city:郑州市,country:新郑市
上海市浦东新区
province:上海市,city:浦东新区,country:
河南省郑州市新郑市
province:河南省,city:郑州市,country:新郑市
北京市朝阳区
province:北京市,city:朝阳区,country:
Process finished with exit code 0