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  • 正则表达式应用匹配IP地址

    千次阅读 2013-09-06 10:38:53
    三个数值的具体范围为0到255,为了使用正则表达式匹配就必须分析IP地址的组成  1先分析数值,2再组合数值和点号  1先分析数值  IP地址的数字范围从0到255,再细分就是0到99,100到199,200到249,250...

         都知道iP地址有四个数值,三个点号组成。三个数值的具体范围为0到255,为了使用正则表达式匹配就必须分析IP地址的组成

      1先分析数值,2再组合数值和点号


      1先分析数值

      IP地址的数字范围从0到255,再细分就是0到99,100到199,200到249,250到255

            匹配 0到99的正则表达式是:\d{1,2},含义就是匹配1位或者是两位数字也可以写成[0-9]{1,2}

            匹配 100到199的正则表达式是:1\d{2,2},,含义就是以1开头,后边有2个数值也可以写成1[0-9]{2,2}的三位数

            匹配 200到249的正则表达式是:2[0-4][0-9],含义就是以2开头,中间是0到4之间的数值,最后是0到9之间的数字的三位数

           匹配 250到255的正则表达式是:25[0-5],含义就是以25开头,后边是0到5之间的数值的三位数

           所以为了匹配0到255之间的数字,正则表达式为:(\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5])

      2再组合数值和点号

         IP地址是数值+点号+数值+点号+数值+点号+数值,也就是:数值+点号重复三次,在匹配一个数值

         因此匹配IP的正则表达式为:(((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))\.){3,3}((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))

       如果需要验证IP地址的话,只需要加上前缀^,后缀$,正则表达式为:^(((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))\.){3,3}((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))$

    测试代码:

     private static void Test() 
            {
                List<string> ipList = new List<string>();
                string ip = "25 23.245.67.899,,255.245.0.,255.245.0,23.245.67.89,255.245.23.9,255.245.0.9";
              //  Regex reg2 = new Regex(@"^(((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))\.){3,3}((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))$");验证IP的正则表达式
                
                Regex reg = new Regex(@"(?<ip>(((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5]))\.){3,3}((\d{1,2})|(1\d{2,2})|(2[0-4][0-9])|(25[0-5])))");
                Match m = reg.Match(ip);
                foreach (Match item in reg.Matches(ip))
                {
                    ipList.Add(item.Groups["ip"].Value);                       
                }
            
            }

    以上只是初步完成了IP地址的匹配,基本够用了,但依然会匹配一些错误的IP,例如0.0.0.0,123.123.123.123.123.123,如果需要去除此类的错误,还需要进一步修改正则表达式。

     使用以上的正则表达式,匹配172.21.21.126,得到172.21.21.12,少了一位数字6.是因为先匹配了\d{1,2},导致最后一位6没有匹配上

    \d{1,2}

    修改如下:同时去掉去掉第一位是0的IP,例如0.123.45.23.4这类错误的IP。

    ^(1\d{2,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]|[1-9][0-9]?)(\.(1\d{2,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]|[0-9]{1,2})){3,3}$

    先匹配1开头的三位数值,1\d{2,2}

    在匹配2开头的三位数字,2[0-4][0-9]

    匹配25开头的三位数字,25[0-5]

    最后在匹配一位或者是两位的数字[1-9][0-9]?

    修正掉127.01.03.07这类IP,同时允许中间的数值为0

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

    先匹配1开头的三位数值,1\d{2,2}

    在匹配2开头的三位数字,2[0-4][0-9]

    匹配25开头的三位数字,25[0-5]

    匹配两位的数字[1-9][0-9]

    最后在匹配一位的数字[0-9]






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  • 正则表达式应用匹配email地址

    千次阅读 2013-09-10 15:20:15
    email的组成主要有三部分 ...由于没有对长度限制,所以还是会匹配一些错误的邮箱,例如xue@163.coommmmmmmmm,如果需要更精确的匹配还需要进一步的修改       域名   顶级域名  

           email的组成主要有三部分

            1用户名部分 2@   3域名部分


           1用户名部分

            用户名一般有数值字母下划线组成,所以正则表达式为:[\da-zA-Z_]+,也可以写成[0-9a-zA-Z_]+

         2@

        由于是固定的普通字符,所以正则表达式就是:@

        3域名部分

        一般是几个数字字母的组合接着是点号,会重复一次或者多次,最后是顶级域名(包括国家域名和组织)有字母组成

          故正则表达式为:([-\dA-Za-z]+\.)+[a-zA-Z]{2,}

           ([-\dA-Za-z]+\.)+;匹配字母数值的组合接着一个点号,重复一次或者多次

             [a-zA-Z]{2,}:匹配顶级域名,字母组成,至少两个字符


     因此匹配邮箱的正则表达式为:[\da-zA-Z_]+@([-\dA-Za-z]+\.)+[a-zA-Z]{2,}

    测试代码:

     private static void Test() 
            {
                List<string> emailList = new List<string>();
                string email = "xue@163.,xue@163.com12,2707@qq.com,,xue@yahoo.com.cn,xue@163.com,xue@163.com12";
                //  Regex reg2 = new Regex(@"^\da-zA-Z_]+@([-\dA-Za-z]+\.)+[a-zA-Z]{2,}$");验证email的正则表达式
    
                Regex reg = new Regex(@"(?<email>[\da-zA-Z_]+@([-\dA-Za-z]+\.)+[a-zA-Z]{2,})");
                Match m = reg.Match(email);
                foreach (Match item in reg.Matches(email))
                {
                    emailList.Add(item.Groups["email"].Value);                       
                }
            
            }
    由于没有对长度限制,所以还是会匹配一些错误的邮箱,例如xue@163.coommmmmmmmm,如果需要更精确的匹配还需要进一步的修改

         

            

         域名

       顶级域名

          

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  • 1、上面是地址匹配工具的主界面:左边是连接数据库的配置信息,地址数据是从数据库的具体表中获得的。 2、此工具主要是给现有的地址数据添加上经纬度的信息,并且显示匹配的结果,便于追溯。 3、应用的匹配平台是...

    1、上面是地址匹配工具的主界面:左边是连接数据库的配置信息,地址数据是从数据库的具体表中获得的。

    2、此工具主要是给现有的地址数据添加上经纬度的信息,并且显示匹配的结果,便于追溯。

    3、应用的匹配平台是BingMap和GoogleMap,由于GoogleMap有每日2500条记录的限制,所以GoogleMap适合增量匹配,用Windows Service方式实现,之前也尝试过GoogleMap前端服务匹配的方式,调用GoogleMap的接口,每秒钟取一次【采用管道通讯控制子程序匹配的方式】,之前是没有限制的,不过后来应该是GoogleMap将这种方式也屏蔽了。

    4、此程序匹配非常灵活,可以选择服务器、数据库、具体的表,选择匹配的字段,选择经纬度的存储字段等,可以先搜索数据【可以添加搜索条件】,然后点击Mapping Start进行,如果数据较多,此程序支持多线程操作,可以手动修改线程的数量。

    5、此程序能够显示所有匹配成功和未匹配成功的记录,并且能够将结果导出成Excel文件进行保存。

    6、此程序有记录日志的功能,如果BingMap服务异常或者连接数据库异常等,都会记录到日志文件中,便于查找错误,分析原因。

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  • 使用Python完成公司名称和地址的模糊匹配

    万次阅读 多人点赞 2017-07-06 21:34:58
    正如题目中说的一样,这次的程序是为了实现公司名及公司地址的模糊匹配,也可以迁移到房产信息、电话号码之类的字段上。本来的应用场景是反团伙欺诈以及失联客户的修复,大概的意思就是说多个相同公司的同事都在我...

    正如题目中说的一样,这个程序的目的是实现公司名及公司地址的模糊匹配,也可以迁移到房产信息、电话号码之类的字段上。本来的应用场景是反团伙欺诈以及失联客户的修复,大概的意思就是说多个相同公司的同事都在我公司借贷的欺诈可能性要高于其他客户,以及造假的房产信息和电话号码可能不完全相同,但有一定的相似性,我们需要把这些客户找出来,但是又不能用精确匹配。因为存在问题的房产信息和电话可能只是相似,而不是完全相同;对于公司名和地址来说,就更糟糕一些,即使是真实的信息,但同一个公司的叫法可能会多种多样,如果麻烦一些,还要建一个同义词库。而我们做的工作还没有那么全面,只是提取出了公司名中的关键词。

    而做评分卡模型也需要用到这个思想。因为评分卡的其中一个字段就是所在城市等级,这就需要从原始数据的地址中提取出城市信息,但地址的格式又不够标准,因为信息是客户人工填写的,举个例子,“山东省济南市”也有可能被写成“山东济南”,所以一个正则表达式就不足以解决这个字段提取的问题了。


    总结一下,模糊匹配的两个应用场景:
    1)构建反欺诈知识图谱
    2)评分卡提取所需字段


    地址处理的基本思路就是建立一个标准库,对地址逐个进行对比,再返回结果和置信度,所以词库的建立是地址处理的关键。


    下面是解决问题的过程:


    第一步,希望可以提取出公司名中的关键字。首先,要分析一下数据库中公司名的形式:“浙江杭州立多林贸易有限公司”,“汇川区万全兄弟购物中心”,“温州雪龙集团有限公司北京销售分公司”……
    经过分析,可以看出,公司名大致分为3个部分:1、省市区名称;2、关键词+公司属性;3、分公司或分局等信息。

    首先,需要使用python连接到数据库,取出公司名字段:
    1、下载并安装psycopg2模块,下载链接如下:
    http://www.stickpeople.com/projects/python/win-psycopg/
    安装完毕后,输入下面语句,连接数据库:

    import psycopg2
    #录入数据
    conn=psycopg2.connect(database="testdb", user="postgres", password="postgres", host="10.180.157.168", port="1975") 
    cur=conn.cursor()
    needinfo=['brhs_unitname','dict_unit_province','dict_unit_city','dict_unit_arer','brhs_unit_address']
    cur.execute("SELECT brhs_unitname,dict_unit_province,dict_unit_city,dict_unit_arer,brhs_unit_address FROM aaa_t_jk_dhzh_brhs limit 1000;")
    selects=cur.fetchall() 
    enterprise_datas=pd.DataFrame(selects,columns=needinfo)

    2、根据上面的分析,下一步就要先将省市区提取出来。提取省市区的常规做法是建立行政区划库,类似于jieba分词中的txt词典。在解决这个问题时,我和同事两个人的思路不尽相同。在使用jieba对公司名进行分词后,一种思路是建立一个最简词库,词库中的词都是行政区划的最简称,例如“宁夏”、“内蒙古”等,如果字典中的词在分词中,则取出该分词;另一种思路是,使用全称词库,例如“宁夏回族自治区”、“内蒙古自治区”等,如果分词后的词可以和其完全匹配,则取出该分词,否则,按照一定的规则,将字典中的词去掉“省”、“市”、“自治区”后,再和分词进行匹配。经过讨论,最后,行政区划库的形式如下图所示:

    region_nosuffix region_suffix city_nosuffix city_suffix province_nosuffix province_suffix
    东城 东城区 北京直辖区 北京直辖区 北京 北京市
    西城 西城区 北京直辖区 北京直辖区 北京 北京市
    朝阳 朝阳区 北京直辖区 北京直辖区 北京 北京市

    3、使用python建立词典,分别建立以下几个词典:

    #建立字典
    district=pd.read_excel('~\district_new_nosuffix.xlsx',sheetname='slice').fillna('')
    ##建立pcr字典
    district_dict_pcr=defaultdict(lambda:defaultdict(lambda:defaultdict(int)))
    for num in range(len(district)):
        district_dict_pcr[district.ix[num,'province_nosuffix']][district.ix[num,'city_nosuffix']][district.ix[num,'region_nosuffix']]=district.ix[num,'region_code']
    district_dict_pcr=dict(district_dict_pcr)
    ##建立rcp字典
    district_dict_rcp=defaultdict(list)
    for num in range(len(district)):
        district_dict_rcp[district.ix[num,'region_nosuffix']].extend([district.ix[num,'province_suffix'],district.ix[num,'city_suffix'],district.ix[num,'region_suffix']])
    district_dict_rcp=dict(district_dict_rcp)
    ##建立cp字典
    district_dict_cp=defaultdict(list)
    for num in range(len(district)):
        if district_dict_cp[district.ix[num,'city_nosuffix']]==[]:
            district_dict_cp[district.ix[num,'city_nosuffix']].extend([district.ix[num,'province_suffix'],district.ix[num,'city_suffix']])
    district_dict_cp=dict(district_dict_cp)
    ##建立pp字典
    district_dict_pp=defaultdict(str)
    for num in range(len(district)):
        district_dict_pp[district.ix[num,'province_nosuffix']]=district.ix[num,'province_suffix']
    district_dict_pp=dict(district_dict_pp)

    4、使用分词包对公司名进行分词,并标出词性
    显然,需要提取出行政区,我们需要词性为ns的词,但分词后发现,Jieba自带的词典中,我们需要的省市区的词性并非全部为ns,而其他词,如“大望路”等我们不需要的词却可能为”ns”,于是,需要创建专用分词词典,并标注其词性为ns,替换默认的词典。

    def word_flag(words):
        '''
        提取flag是u'ns'的word
        '''
        result=defaultdict(list)
        output=pseg.cut(words)
        for word,flag in output:
            result[flag].append(word)
        return result[u'ns']

    5、提取出三级行政区划
    前面已经提到过,由于书写的不规范,导致同一个行政区划,写法可能不同。例如,“山西省太原市小店区”,既有可能被写成“山西太原小店区”,也有可能被写成“太原市小店区”,还可能直接被写成“小店区”,所以,提取时,要分多种情况:

    def geo_checker(word):
        '''
        验证word
        '''
        if len(word)>2:
            if (u'省' in word or u'自治区' in word):
                word=word.replace(u'省','').replace(u'自治区','')
                try:
                    district_dict_pcr[word]
                    return district_dict_pp[word]
                except KeyError:
                    return u'未知省份'
            elif (u'地区' in word or u'自治州' in word or u'盟' in word):
                word=word.replace(u'地区','').replace(u'自治州','').replace(u'盟','')
                try:
                    district_dict_cp[word]
                    return district_dict_cp[word]
                except KeyError:
                    return u'未知城市'                      
            elif (u'自治县' in word or u'矿区' in word or u'自治旗' in word):
                word=word.replace(u'自治县','').replace(u'矿区','').replace(u'自治旗','')
                try:
                    district_dict_rcp[word]
                    return district_dict_rcp[word]
                except KeyError:
                    return u'未知区县' 
            elif u'县' in word :
                word=word.replace(u'县','')
                try:
                    district_dict_rcp[word]
                    return district_dict_rcp[word]
                except KeyError:
                    return u'未知区县'             
            elif u'市' in word:
                  if (u'天津' in word or u'北京' in word or u'重庆' in word or u'上海' in word):
                      word=word.replace(u'市','')
                      try:
                          district_dict_pcr[word]
                          return district_dict_pp[word]
                      except KeyError:
                          return u'未知省份'
                  if u'区' in word:
                      word=word.replace(u'区','')
                      try:
                          district_dict_rcp[word]
                          return district_dict_rcp[word]
                      except KeyError:
                          return u'未知区县'
                  word=word.replace(u'市','')
                  try:
                      district_dict_cp[word]
                      return district_dict_cp[word]
                  except KeyError:
                      try:
                          district_dict_rcp[word]
                          return district_dict_rcp[word]
                      except KeyError:
                          return u'未知城市或区县'
            elif u'区' in word:
                word=word.replace(u'区','')
                try:
                    district_dict_cp[word]
                    return district_dict_cp[word]
                except KeyError:
                    try:
                        district_dict_rcp[word]
                        return district_dict_rcp[word]
                    except KeyError:
                        return u'未知城市或区县'
            else:
                try:
                    district_dict_pcr[word]
                    return district_dict_pp[word]
                except KeyError:
                    try:
                        district_dict_cp[word]
                        return district_dict_cp[word]
                    except KeyError:
                        try:
                            district_dict_rcp[word]
                            return district_dict_rcp[word]
                        except KeyError:
                            return u'未知地理信息'
        else:
            if (u'市' in word or u'区' in word):
                word=word.replace(u'市','').replace(u'区','')
                try:
                    district_dict_rcp[word]
                    return district_dict_rcp[word]
                except KeyError:
                    try:
                        district_dict_cp[word]
                        return district_dict_cp[word]
                    except KeyError:
                        return u'未知城市或区县'
            else:
                try:
                    district_dict_pcr[word]
                    return district_dict_pp[word]
                except KeyError:
                    try:
                        district_dict_cp[word]
                        return district_dict_cp[word]
                    except KeyError:
                        try:
                            district_dict_rcp[word]
                            return district_dict_rcp[word]
                        except KeyError:
                            return u'未知地理信息'
    def type_checker(x):
        if type(x)==list:return 1
        else:return 0
    
    def geo_standard(geo_list):
        for i in range(len(geo_list)):
            geo_list[i]=geo_checker(geo_list[i])
        geo_result=[x for x in geo_list if u'未知' not in x]
        geo_result_type=[type_checker(x) for x in geo_result]
        if sum(geo_result_type)>0:
            geo_result=geo_result[:geo_result_type.index(1)+1]
        return geo_result
    
    def geo_match(geo_result):
        for info in range(1,len(geo_result)):
            if not re.match(geo_result[info-1],geo_result[info]):
                return ''
        return 'Match'
    
    def geo_validate(geo_result):
        if geo_result==[]:
            return u'缺失地理信息'
        elif type(geo_result[-1])!=list:
            if len(geo_result)>1:
                for info in range(1,len(geo_result)):
                    if not geo_match(geo_result):
                        return u'无效地理信息'
            return geo_result[-1]
        else:
            if len(geo_result)==1:     
                return ','.join(geo_result[-1])
            else:
                for choice in range(len(geo_result[-1])):
                    possible=geo_result[:-1]
                    possible.append(geo_result[-1][choice])
                    if not geo_match(possible):continue
                    return possible[-1]
                return u'无效地理信息'
    
    def geo_guarder(geo_result):
        geo_result=geo_result.replace(u'北京直辖区','').replace(u'天津直辖区','').replace(u'上海直辖区','').replace(u'重庆直辖区','').replace(u'海南直辖区','').replace(u'湖北直辖区','')
        return geo_result
    
    #名称中的地理信息处理完毕
    un_geo=unit_name.map(geo_substitute).map(word_flag).map(geo_standard).map(geo_validate).map(geo_guarder)

    6、接下来,提取分公司信息

    #划分名称中的组织架构
    def branch(unit_name):
        '''
        检测分支机构信息
        '''
        pattern=[u'公司(.+?)(分公司)',u'局(.+?)(分局)',u'站(.+?)(分站)',u'社(.+?)(分社)',u'公司(.+?)(分行)',u'小学(.+?)(分校)',u'大学(.+?)(分校)',u'高中(.+?)(分校)']
        #unit_name=unit_name.decode('utf8')
        formation=defaultdict(str)
        for choice in range(len(pattern)):
            reg=re.search(pattern[choice],unit_name)
            try:
                formation['parent']=unit_name[:reg.start(1)]
                formation['branch']=unit_name[reg.start(1):reg.end(2)]
                formation['section']=unit_name[reg.end(2):]
                return formation
            except:
                continue
        formation['parent']=unit_name
        return formation

    7、接下来,就是提取关键字信息
    这也是所有步骤中比较困难的一点,主要的问题在于,需要新建行业词典。
    下面是去掉行政区划以及分公司后,几个公司名的例子:
    后英经贸有限公司
    卫强餐饮有限公司
    品展装潢有限公司
    泰广兴空分设备配件有限公司
    宇楠贸易有限公司
    金路新力商贸有限公司
    旭攀贸易有限公司
    元东刀具厂
    湛江霞山海明炉料商行
    北铭钢铁有限公司
    三达化学有限公司
    友祚木业有限公司
    雨竹广告有限公司
    蒂暖实业有限公司
    传银五金厂
    盛师傅藤器厂
    经过分析,公司名称大致可分为2种情况,1、后缀为“有限公司”、“责任有限个公司”、“有限责任公司”、“公司”;2、后缀名为“玩具厂”、“小卖部”、“化工厂”等。
    所以,需要新建两个行业词典,其数据来源为公司购买的千万级法人库公司名称与地址,由于数据量较大,需要使用kattle将其导入数据库中进行操作。从所有公司名称中选出后缀为“有限公司”的名称,去掉这四个字的后缀后,分别截取倒数2个,3个,4个……字符,并按照其出现频率排序,然后,通过人工,按照字符串由多到少的顺序选取行业属性,其原因为,例如,假设“文化传播”在四个字符中出现的频率较高,有可能“化传播”在三个字符的时候,频率也较高,所以要先选出较长的字符串,然后手动删除掉较短字符串中,虽然频率较高,但并非一个词的字符串。得到的行业属性如下:
    安全防范技术
    安全防范技术服务
    安装
    安装工程
    百货
    办公设备
    包装
    包装制品
    保洁
    保洁服务
    泵业
    宾馆
    玻璃
    材料
    材料销售
    财务顾问
    财务咨询
    财务咨询服务
    餐饮
    餐饮服务
    餐饮管理
    仓储
    测绘
    策划
    茶叶
    产品
    产品销售
    同理,构造企业属性词库:
    技术服务部
    汽车修理站
    配件经营部
    营销服务部
    机械配件厂
    汽车运输队
    建筑工程队
    证券营业部
    汽车维护厂
    工会委员会
    金属结构厂
    金属加工厂
    物资经销处
    安装工程处
    汽车维修站
    技术开发部
    这样我们就从企业名中剔除了属性,留下关键词,可以进行公司名称的模糊匹配了。
    当然,对于部分公司,可能还存在别称,这就需要建立同义词库,这里暂时不讨论。

    第二部分,是公司地址的模糊匹配。相对于公司名,地址的模糊匹配较简单。
    斗篷山路317号灵智广场
    马家工业园C幢4号
    马家工业园C幢4号
    鸳鸯路8号海阔天空二期1-5-3
    高坪镇宏发路30号
    之江路934号
    滨湖路明湖花园1-4号
    花荄五路口文苑路东段203号
    渝南大道19号铠恩国际A馆1022B
    小吕乡刘坡村
    马坊乡钦桥村
    珍溪镇滴水村六社
    万象城一期A座底商A-1002
    朱槿路11号柬埔寨园区5号楼2单元602号
    之江路934号
    生产物资市场11栋33号
    东肖镇东肖南路15号
    经过分析,得出公司地址的全称通常使用四级、五级、六级行政区划、某某路+数字+号+具体门牌号,故可以使用正则表达式进行提取:

    unit_name=enterprise_datas['brhs_unit_address']
    df = unit_name.str.extract('(.*[镇|乡|街道|街|道])?(.*[村|委员会|委会])?(.*[组])?(.*路)?(\d+号)?([\u4e00-\u9fa5]*)?(.*)?',expand=True)
    df.columns = ['乡镇街道', '村','组', '道路', '门牌号', '地标名称', '其他']
    writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')
    
    # Convert the dataframe to an XlsxWriter Excel object.
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
    writer.save()
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