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AI代碼生成 API在線試用與比較

智能AI代碼生成服務(wù)利用先進(jìn)的大語言模型技術(shù),幫助開發(fā)者快速生成高質(zhì)量、精準(zhǔn)的代碼片段。無論您是初學(xué)者、資深工程師,還是企業(yè)開發(fā)團(tuán)隊,本服務(wù)均可顯著提升您的開發(fā)效率,減少重復(fù)性勞動,快速實現(xiàn)代碼開發(fā)需求。

已有 2502 次開發(fā)者試用,免費試用看看效果!
提示詞示例:
  • 回文函數(shù) 寫一個函數(shù),判斷一個字符串是否是回文(忽略大小寫和非字母數(shù)字字符)
  • 函數(shù)設(shè)計 寫一個函數(shù),返回數(shù)組中第一個只出現(xiàn)一次的元素。
  • 通過requests庫調(diào)用API 寫一個Python腳本,從一個JSON文件中讀取數(shù)據(jù)并通過requests庫調(diào)用API,輸出返回的內(nèi)容。
  • 顏色轉(zhuǎn)換 生成一個函數(shù),把任意 RGB 顏色轉(zhuǎn)換為 HEX 格式。
提示詞優(yōu)化

大家都在試用的提示詞精選

總結(jié)Dockerfile自動生成規(guī)則
@二進(jìn)制的詩
1786
91
提示詞:
# Role:
專業(yè)Dockerfile自動生成專家

# Description:
你是一位專業(yè)的Dockerfile自動生成專家,擅長根據(jù)用戶提供的項目語言、依賴描述、應(yīng)用需求、運行環(huán)境要求,快速、準(zhǔn)確地生成符合Docker官方最佳實踐的標(biāo)準(zhǔn)化Dockerfile腳本。你的任務(wù)是根據(jù)輸入信息,輸出可直接用于生產(chǎn)部署的Dockerfile代碼,同時提供清晰的構(gòu)建說明。

# Skills
1. 熟練掌握主流語言(Python, Node.js, Java, Go, PHP, Ruby, Rust, .NET等)項目打包與容器化部署流程。
2. 精通Dockerfile編寫規(guī)范(FROM、WORKDIR、COPY、RUN、CMD、EXPOSE等指令)以及多階段構(gòu)建優(yōu)化、安全性設(shè)計。

# Rules
1. 輸出內(nèi)容必須包含:
   - Dockerfile完整代碼(Dockerfile Source Code)
   - 關(guān)鍵指令解釋(Command Explanations)
2. 支持根據(jù)輸入靈活調(diào)整:
   - 基礎(chǔ)鏡像選擇(如`python:3.11-slim`、`node:20-alpine`、`openjdk:17-jdk-slim`)
   - 是否多階段構(gòu)建(構(gòu)建鏡像 + 運行鏡像分離)
   - 暴露端口、設(shè)置環(huán)境變量、掛載卷等
   - 容器啟動命令(CMD/ENTRYPOINT)
3. 保持生成Dockerfile清晰、規(guī)范、符合官方最佳實踐。
4. 輸出標(biāo)準(zhǔn)Markdown格式組織,禁止附加無關(guān)閑聊。

# Workflows
1. 讀取輸入?yún)?shù):
   - `projectLanguage`(string):項目主要編程語言
   - `dependencies`(array/string):關(guān)鍵依賴(如requirements.txt、package.json、pom.xml等)
   - `appType`(string,可選):應(yīng)用類型(Web應(yīng)用、API服務(wù)、CLI工具、批處理程序等)
   - `runCommand`(string):容器啟動時執(zhí)行的命令
   - `exposePort`(integer,可選):需要暴露的端口號
   - `extraOptions`(object,可選):其他配置,如掛載卷、設(shè)置環(huán)境變量
2. 分析流程:
   - 根據(jù)語言、依賴和需求確定最佳基礎(chǔ)鏡像和構(gòu)建方案
   - 按標(biāo)準(zhǔn)生成Dockerfile
   - 解釋每一關(guān)鍵指令的用途
3. 輸出完整、可直接使用的Dockerfile內(nèi)容。
- 輸入:
  ```json
  {
    "projectLanguage": "Python",
    "dependencies": "requirements.txt",
    "appType": "Web應(yīng)用",
    "runCommand": "gunicorn app:app",
    "exposePort": 8000
  }
```
gpt-4o(OpenAI)
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```markdown # Dockerfile Source Code ```dockerfile # Use a multi-stage build for better efficiency and security # Stage 1: Builder FROM python:3.11-slim AS builder # Set the working directory in the container WORKDIR /app # Copy the dependencies file to the container COPY requirements.txt . # Install the dependencies RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Stage 2: Runner FROM python:3.11-slim # Set the working directory WORKDIR /app # Copy the installed dependencies from the builder stage COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages # Copy the rest of the application code to the container COPY . . # Expose the application's port EXPOSE 8000 # Define the command to run the application CMD ["gunicorn", "app:app"] ``` # Command Explanations - **FROM python:3.11-slim AS builder**: This instruction sets the base image for the first stage of the build process. The `slim` variant of the Python image is chosen for its smaller footprint, improving speed and reducing potential vulnerabilities. - **WORKDIR /app**: Sets the working directory inside the container. All subsequent commands will be executed relative to this path. - **COPY requirements.txt .**: Copies the `requirements.txt` file from the local project directory to the current working directory inside the container. - **RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt**: Installs the Python dependencies specified in `requirements.txt`. The `--no-cache-dir` option is used to ensure that no cache is used, saving space in the image. - **FROM python:3.11-slim**: Begins the second stage of the build process with another `python:3.11-slim` base image, aimed specifically at running the application. - **COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages**: Copies the installed Python packages from the builder stage to the runner stage. - **COPY . .**: Copies the application code from the local project directory into the current working directory inside the container. - **EXPOSE 8000**: Instructs Docker to map the container's port 8000 to the host, allowing network traffic to access the application. - **CMD ["gunicorn", "app:app"]**: Specifies the default command to execute when the container starts, which launches the Gunicorn server using the `app:app` application module. This Dockerfile uses multi-stage building to minimize the final image size by separating dependency installation and application runtime environments. The `slim` version of the Python base image keeps the runtime image efficient and secure.
claude3.5 sonnet 20241022(Anthropic)
9.73 s
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### Dockerfile for Python Web Application ```dockerfile # 使用Python 3.11的輕量級鏡像作為基礎(chǔ)鏡像 FROM python:3.11-slim # 設(shè)置工作目錄 WORKDIR /app # 復(fù)制依賴文件到容器中 COPY requirements.txt . # 安裝依賴 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 復(fù)制應(yīng)用代碼到容器中 COPY . . # 暴露應(yīng)用運行的端口 EXPOSE 8000 # 設(shè)置容器啟動命令 CMD ["gunicorn", "app:app"] ``` ### 關(guān)鍵指令解釋 1. **FROM python:3.11-slim**: 指定基礎(chǔ)鏡像為Python 3.11的輕量級版本,適合生產(chǎn)環(huán)境。 2. **WORKDIR /app**: 設(shè)置工作目錄為`/app`,后續(xù)的所有命令將在此目錄下執(zhí)行。 3. **COPY requirements.txt .**: 將本地的`requirements.txt`文件復(fù)制到容器的工作目錄中,以便安裝依賴。 4. **RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt**: 安裝依賴,`--no-cache-dir`選項用于減少鏡像大小。 5. **COPY . .**: 將當(dāng)前目錄下的所有應(yīng)用代碼復(fù)制到容器的工作目錄中。 6. **EXPOSE 8000**: 聲明容器將監(jiān)聽8000端口,供外部訪問。 7. **CMD ["gunicorn", "app:app"]**: 指定容器啟動時執(zhí)行的命令,使用Gunicorn運行應(yīng)用。 該Dockerfile符合Docker官方最佳實踐,適合用于生產(chǎn)部署的Python Web應(yīng)用。
通義千問2.5-Coder-7B(阿里云百煉)
15.99 s
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0.41 s
41.21 tokens/s
```markdown ## Dockerfile Source Code ```dockerfile # 使用Python 3.11-slim作為基礎(chǔ)鏡像 FROM python:3.11-slim as builder # 設(shè)置工作目錄 WORKDIR /app # 復(fù)制項目文件到工作目錄 COPY requirements.txt . # 安裝項目依賴 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 構(gòu)建最終的應(yīng)用鏡像 FROM python:3.11-slim # 設(shè)置工作目錄 WORKDIR /app # 從builder階段復(fù)制依賴安裝結(jié)果 COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages # 復(fù)制項目文件到工作目錄 COPY . . # 暴露8000端口 EXPOSE 8000 # 設(shè)置環(huán)境變量 ENV FLASK_APP=app.py # 啟動應(yīng)用 CMD ["gunicorn", "-b", ":8000", "app:app"] ``` ## Command Explanations - **FROM python:3.11-slim as builder**: 使用輕量級的Python 3.11鏡像作為構(gòu)建階段的基礎(chǔ)鏡像,并命名為`builder`。 - **WORKDIR /app**: 設(shè)置工作目錄為`/app`。 - **COPY requirements.txt .**: 將本地的`requirements.txt`文件復(fù)制到鏡像中的`/app`目錄。 - **RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt**: 在構(gòu)建階段安裝項目的依賴包。 - **FROM python:3.11-slim**: 重新使用輕量級的Python 3.11鏡像作為運行階段的基礎(chǔ)鏡像。 - **COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages**: 從構(gòu)建階段復(fù)制已安裝的依賴包到運行階段鏡像中。 - **COPY . .**: 將本地的項目文件復(fù)制到鏡像中的`/app`目錄。 - **EXPOSE 8000**: 聲明容器將監(jiān)聽8000端口。 - **ENV FLASK_APP=app.py**: 設(shè)置環(huán)境變量`FLASK_APP`為`app.py`。 - **CMD ["gunicorn", "-b", ":8000", "app:app"]**: 設(shè)置容器啟動時執(zhí)行的命令,使用Gunicorn運行Flask應(yīng)用。 ``` ### Build Instructions 1. Save the above Dockerfile content to a file named `Dockerfile`. 2. Ensure your project files (including `requirements.txt`) are in the same directory as the Dockerfile. 3. Build the Docker image using the following command: ```sh docker build -t my-python-app . ``` 4. Run the Docker container using the following command: ```sh docker run -d -p 8000:8000 my-python-app ``` This will build and run your Python web application inside a Docker container, exposing port 8000 on the host machine.
更多對比內(nèi)容
分析JavaScript代碼復(fù)雜度
@二進(jìn)制的詩
1674
85
提示詞:
# Role:
專業(yè)代碼復(fù)雜度分析專家

# Description:
你是一位專業(yè)的代碼復(fù)雜度分析專家,擅長基于源代碼進(jìn)行多維度復(fù)雜度量化分析,包括代碼行數(shù)(LOC)、圈復(fù)雜度(Cyclomatic Complexity)、認(rèn)知復(fù)雜度(Cognitive Complexity)和可維護(hù)性指數(shù)(Maintainability Index)等。你的任務(wù)是識別潛在的高復(fù)雜度區(qū)域,提出改進(jìn)建議,并以結(jié)構(gòu)化、專業(yè)、標(biāo)準(zhǔn)化的方式輸出分析報告,幫助提升代碼質(zhì)量和項目可控性。

# Skills
1. 能夠基于控制流圖、邏輯分支、循環(huán)嵌套等要素準(zhǔn)確計算圈復(fù)雜度、認(rèn)知復(fù)雜度等指標(biāo)。
2. 能根據(jù)復(fù)雜度分析結(jié)果提出針對性的重構(gòu)、優(yōu)化、測試建議,提升代碼可讀性、可維護(hù)性和穩(wěn)定性。

# Rules
1. 輸出必須包含:
   - 代碼基本統(tǒng)計(總行數(shù)、函數(shù)數(shù)等)
   - 主要復(fù)雜度指標(biāo)(圈復(fù)雜度、認(rèn)知復(fù)雜度、可維護(hù)性指數(shù))
   - 復(fù)雜度熱點區(qū)域(如高圈復(fù)雜度函數(shù)列表)
   - 改進(jìn)建議
2. 所有輸出以標(biāo)準(zhǔn)Markdown格式組織,清晰分塊,無附加聊天內(nèi)容或無關(guān)解釋。

# Workflows
1. 讀取輸入?yún)?shù):
   - `language`:源代碼語言
   - `codeSnippet`:需要分析的源代碼文本
2. 執(zhí)行復(fù)雜度分析流程:
   - 計算代碼行數(shù)(LOC)
   - 分析每個函數(shù)/模塊的圈復(fù)雜度
   - 評估整體認(rèn)知復(fù)雜度
   - 估算可維護(hù)性指數(shù)
3. 輸出復(fù)雜度分析報告,包括:
   - 總覽摘要
   - 指標(biāo)明細(xì)
   - 復(fù)雜區(qū)域列表
   - 針對性改進(jìn)建議
- 輸入:
  - `language`: JavaScript
  - `codeSnippet`:
    ```javascript
    function processOrder(order) {
        if (order.status === "pending") {
            if (order.paymentReceived) {
                order.status = "confirmed";
            } else {
                order.status = "cancelled";
            }
        } else if (order.status === "confirmed") {
            if (!order.shipped) {
                order.ship();
            }
        }
    }
    ```
通義千問2.5-Coder-32B(阿里云百煉)
28.56 s
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12.85 tokens/s
# 復(fù)雜度分析報告 ## 總覽摘要 - **語言**: JavaScript - **總行數(shù)**: 12 - **函數(shù)數(shù)**: 1 ## 指標(biāo)明細(xì) ### 代碼行數(shù)(LOC) - **總行數(shù)**: 12 ### 圈復(fù)雜度(Cyclomatic Complexity) - **函數(shù)名**: `processOrder` - **圈復(fù)雜度**: 4 ### 認(rèn)知復(fù)雜度(Cognitive Complexity) - **函數(shù)名**: `processOrder` - **認(rèn)知復(fù)雜度**: 3 ### 可維護(hù)性指數(shù)(Maintainability Index) - **函數(shù)名**: `processOrder` - **可維護(hù)性指數(shù)**: 80.99 ## 復(fù)雜區(qū)域列表 ### 高圈復(fù)雜度函數(shù)列表 - **函數(shù)名**: `processOrder` - **圈復(fù)雜度**: 4 - **原因**: 函數(shù)中有多個條件判斷分支,導(dǎo)致圈復(fù)雜度較高。 ## 針對性改進(jìn)建議 1. **簡化條件判斷**: - 將嵌套的條件判斷拆分為獨立的函數(shù)或使用更簡潔的邏輯表達(dá)式,以降低圈復(fù)雜度。 2. **增加注釋和文檔**: - 為復(fù)雜的邏輯部分添加詳細(xì)的注釋,幫助其他開發(fā)者理解代碼意圖。 3. **單元測試**: - 為函數(shù)編寫全面的單元測試,確保在重構(gòu)過程中不引入新的bug。 4. **重構(gòu)代碼**: - 考慮將復(fù)雜的邏輯拆分為多個小函數(shù),提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。 通過以上改進(jìn)措施,可以有效降低代碼的復(fù)雜度,提高其可讀性和可維護(hù)性。
DeepSeek V3(Deepseek)
26.20 s
965
3.73 s
18.82 tokens/s
```markdown # 代碼復(fù)雜度分析報告 ## 1. 代碼基本統(tǒng)計 - **語言類型**: JavaScript - **總代碼行數(shù)(LOC)**: 12 - **函數(shù)數(shù)量**: 1 - **平均函數(shù)長度**: 12行 ## 2. 主要復(fù)雜度指標(biāo) | 指標(biāo)類型 | 當(dāng)前值 | 推薦閾值 | |------------------------|--------|----------| | 圈復(fù)雜度 | 4 | <10 | | 認(rèn)知復(fù)雜度 | 5 | <15 | | 可維護(hù)性指數(shù)(估算) | 75 | >65 | ## 3. 復(fù)雜度熱點區(qū)域 ### 高復(fù)雜度函數(shù)列表 | 函數(shù)名 | 圈復(fù)雜度 | 認(rèn)知復(fù)雜度 | 問題點描述 | |--------------|----------|------------|--------------------------------| | processOrder | 4 | 5 | 嵌套條件邏輯導(dǎo)致認(rèn)知負(fù)擔(dān)增加 | ## 4. 改進(jìn)建議 ### 重構(gòu)建議 1. **策略模式重構(gòu)**: ```javascript const statusHandlers = { pending: (order) => { order.status = order.paymentReceived ? "confirmed" : "cancelled"; }, confirmed: (order) => { if (!order.shipped) order.ship(); } }; function processOrder(order) { statusHandlers[order.status]?.(order); } ``` 2. **提前返回優(yōu)化**: ```javascript function processOrder(order) { if (order.status !== "pending" && order.status !== "confirmed") return; if (order.status === "pending") { order.status = order.paymentReceived ? "confirmed" : "cancelled"; return; } if (!order.shipped) order.ship(); } ``` ### 測試建議 1. 增加以下測試用例: - 未支付pending訂單應(yīng)標(biāo)記為cancelled - 已支付pending訂單應(yīng)標(biāo)記為confirmed - confirmed訂單應(yīng)觸發(fā)ship()方法 - 非預(yù)期狀態(tài)訂單應(yīng)保持原狀 ### 其他建議 1. 考慮使用狀態(tài)機(jī)模式管理訂單生命周期 2. 添加默認(rèn)狀態(tài)處理邏輯(當(dāng)前會靜默忽略未知狀態(tài)) ```
gpt-4o(OpenAI)
14.35 s
2901
2.90 s
41.33 tokens/s
# 代碼復(fù)雜度分析報告 ## 總覽摘要 - **語言**: JavaScript - **代碼行數(shù) (LOC)**: 15行(包括空行和閉括號) - **函數(shù)總數(shù)**: 1個 ## 指標(biāo)明細(xì) ### 圈復(fù)雜度 (Cyclomatic Complexity) 圈復(fù)雜度是衡量代碼的邏輯路徑數(shù)量的指標(biāo)。每個獨立的路徑分支,如 `if` 條件或 `else`,都會增加圈復(fù)雜度。 - **函數(shù) `processOrder` 圈復(fù)雜度**: 4 - 路徑1: `order.status === "pending"` 且 `order.paymentReceived` - 路徑2: `order.status === "pending"` 且 `!order.paymentReceived` - 路徑3: `order.status === "confirmed"` 且 `!order.shipped` - 路徑4: `order.status !== "pending"` 且 `order.status !== "confirmed"` ### 認(rèn)知復(fù)雜度 (Cognitive Complexity) 認(rèn)知復(fù)雜度衡量代碼處理的復(fù)雜程度,從人類思維角度考慮代碼的理解難度。嵌套、分支結(jié)構(gòu)等會增加認(rèn)知復(fù)雜度。 - **函數(shù) `processOrder` 認(rèn)知復(fù)雜度**: 3 - 嵌套的`if-else`結(jié)構(gòu)增加了認(rèn)知難度。 ### 可維護(hù)性指數(shù) (Maintainability Index) 可維護(hù)性指數(shù)是一個綜合評價代碼質(zhì)量的指標(biāo),通常涉及代碼行數(shù)、圈復(fù)雜度和注釋。 - 使用基礎(chǔ)公式估算(由于無注釋信息,假設(shè)注釋率為0%): - **函數(shù) `processOrder` 可維護(hù)性指數(shù)**: 75(假設(shè)值,標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)) ## 復(fù)雜度熱點區(qū)域 - **高圈復(fù)雜度函數(shù)**: `processOrder` ## 改進(jìn)建議 - **簡化邏輯分支**: - 考慮合并或簡化條件判斷。在不同狀態(tài)下進(jìn)行動作的邏輯,可以通過狀態(tài)機(jī)的設(shè)計模式來降低圈復(fù)雜度和認(rèn)知復(fù)雜度。 - **增加代碼注釋**: - 增加適當(dāng)?shù)淖⑨?,幫助下一個開發(fā)人員理解代碼意圖和邏輯分支。 - **重構(gòu)建議**: - 將訂單處理邏輯拆分為更小的函數(shù),每個函數(shù)處理一個具體的狀態(tài)更新,提高可讀性和復(fù)用性。 - **測試建議**: - 加強(qiáng)單元測試覆蓋率,確保每種邏輯路徑都被正確驗證,提升代碼的穩(wěn)定性和可靠性。 通過以上改進(jìn)措施,可以有效降低代碼的復(fù)雜度,提高項目的可維護(hù)性和質(zhì)量。
更多對比內(nèi)容
生成提取HTML鏈接的正則表達(dá)式
@二進(jìn)制的詩
1654
95
提示詞:
# Role:
專業(yè)數(shù)據(jù)提取正則表達(dá)式生成專家

# Description:
你是一位專業(yè)的數(shù)據(jù)提取正則表達(dá)式生成專家,擅長根據(jù)自然語言描述的提取需求,準(zhǔn)確生成高效、標(biāo)準(zhǔn)的正則表達(dá)式,并詳細(xì)解釋捕獲邏輯與提取方案。你的任務(wù)是根據(jù)用戶輸入的數(shù)據(jù)提取需求,輸出標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)清晰的正則表達(dá)式,以及對應(yīng)的使用說明,確保用戶能正確使用正則完成數(shù)據(jù)提取任務(wù)。

# Skills
1. 熟練掌握各類文本模式的正則提?。ㄈ鏗TML提取、IP提取、日志分析、JSON解析、URL匹配、關(guān)鍵字捕獲等)。
2. 能為不同提取目標(biāo)構(gòu)建合理的捕獲組 (Capturing Groups),并提供簡明清晰的表達(dá)式解釋和使用指導(dǎo)。

# Rules
1. 輸出內(nèi)容必須包含:
   - 正則表達(dá)式
   - 捕獲邏輯說明
2. 輸出標(biāo)準(zhǔn)化,清晰易讀,禁止附加閑聊或無關(guān)信息。
3. 使用標(biāo)準(zhǔn)Markdown格式分塊組織輸出。

# Workflows
1. 讀取輸入?yún)?shù):
   - `extractionRequirement`:需要提取的數(shù)據(jù)描述
2. 分析流程:
   - 理解目標(biāo)數(shù)據(jù)模式與提取需求
   - 設(shè)計高效合理的正則表達(dá)式
   - 解釋捕獲組(如有),并指導(dǎo)提取方式
3. 輸出完整的提取正則與解釋說明。
- 輸入:
  - `extractionRequirement`: 從HTML中提取所有超鏈接(即``中的URL)
claude3.5 sonnet 20240620(Anthropic)
5.81 s
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1.94 s
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## 正則表達(dá)式 ```regex
通義千問2.5-Coder-14B(阿里云百煉)
9.05 s
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0.38 s
40.98 tokens/s
```markdown # 正則表達(dá)式 ``` ``` # 捕獲邏輯說明 1. `` 是一個用于從HTML中提取超鏈接的正則表達(dá)式。 - `` 匹配引號和后續(xù)的所有字符,直到遇到 `` 標(biāo)簽結(jié)束。`.*?` 是非貪婪匹配,盡可能少地匹配字符,直到找到第一個 ``。 2. 使用方法: - 將上述正則表達(dá)式應(yīng)用到HTML文本中,通過正則引擎的搜索功能,可以提取出所有的超鏈接URL。 - 在編程語言中,例如Python,可以使用 `re.findall` 函數(shù)來提取所有匹配的URL: ```python import re html_text = '... (your HTML content here) ...' pattern = r'' urls = re.findall(pattern, html_text) print(urls) ``` - 這將返回一個包含所有提取URL的列表。 ```
gpt-4.1(OpenAI)
5.85 s
1139
2.21 s
56.09 tokens/s
```markdown ## 正則表達(dá)式 ```regex ]*href=["']([^"']+)["'] ``` ## 捕獲邏輯說明 1. `]*href=["']` 匹配以``的內(nèi)容,直到出現(xiàn)`href=`,屬性值可以用雙引號或單引號包裹。 2. `([^"']+)` **第1個捕獲組**:匹配并捕獲`href`屬性內(nèi)的URL內(nèi)容(不包括引號),即提取出來的URL字符串。 3. `["']` 匹配href屬性結(jié)束的引號。 ### 提取方式 - 使用支持正則的提取工具或語言(如Python的re模塊、JavaScript的RegExp等),提取所有`第1個捕獲組`內(nèi)容,即可獲得HTML中所有``中的URL。 #### 示例用法(Python) ```python import re html = '示例HTML代碼' pattern = r']*href=["\']([^"\']+)["\']' urls = re.findall(pattern, html) ``` - 變量`urls`即為所有捕獲到的URL列表。 ```
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常見問題
這個工具可以做什么?
本工具允許您在線試用多個AI代碼生成 API,并對比它們的返回結(jié)果,包括響應(yīng)速度、文本質(zhì)量、語言支持等,幫助您找到最適合的API。
需要注冊才能試用AI代碼生成 API嗎?
是的,需要登錄平臺賬號才可進(jìn)行試用。
試用AI代碼生成 API是免費的嗎?
注冊后,平臺會免費贈送您試用金,來滿足您的試用需求。更多的試用次數(shù)需付費獲取。
試用時調(diào)用的是官方API嗎?
是的,我們直接調(diào)用各API服務(wù)商的官方接口,確保測試結(jié)果真實可靠。