Points clés
- Catégorie
- Development
- Types d’entrée
- textarea, checkbox, number
- Type de sortie
- json
- Couverture des échantillons
- 4
- API disponible
- Yes
Vue d’ensemble
Cet outil permet d'exécuter plusieurs expressions régulières sur un texte en une seule opération, facilitant l'extraction de données comme des emails, numéros de téléphone ou URLs à partir de documents bruts.
Quand l’utiliser
- •Lorsque vous devez rechercher plusieurs motifs différents dans un même texte.
- •Pour extraire des données structurées à partir de documents non formatés ou de logs.
- •Quand vous voulez automatiser la détection de patterns récurrents dans des rapports ou des articles.
Comment ça marche
- •Entrez le texte à analyser dans le champ 'Entrée de Texte'.
- •Définissez vos motifs dans le champ 'Définitions des Motifs', un par ligne au format Étiquette|Motif|Drapeaux.
- •Ajustez les options comme la sensibilité à la casse ou le nombre maximum de correspondances par motif.
- •Exécutez la recherche et obtenez les résultats au format JSON avec les correspondances pour chaque motif défini.
Cas d’usage
Exemples
1. Extraction d'emails et téléphones
- Contexte
- Un analyste reçoit un fichier texte contenant des informations de contact mélangées avec du contenu général.
- Problème
- Identifier rapidement toutes les adresses email et numéros de téléphone sans les rechercher manuellement.
- Comment l’utiliser
- Collez le texte dans 'Entrée de Texte', puis ajoutez les motifs pour email et téléphone dans 'Définitions des Motifs' au format Étiquette|Motif|Drapeaux.
- Configuration d’exemple
-
Email|\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,}\b|gi Téléphone|\b\d{3}-\d{3}-\d{4}\b|g - Résultat
- Les emails et téléphones sont extraits et listés dans les résultats JSON, prêts pour une importation dans une base de données.
2. Analyse de logs pour URLs
- Contexte
- Un administrateur système doit surveiller les accès web à partir de fichiers logs de serveur volumineux.
- Problème
- Extraire toutes les URLs visitées pour générer un rapport sur les tendances d'accès et détecter des anomalies.
- Comment l’utiliser
- Importez le texte des logs dans 'Entrée de Texte', définissez un motif pour les URLs avec le drapeau global dans 'Définitions des Motifs'.
- Configuration d’exemple
-
URL|https?://[^\s]+|gi - Résultat
- Toutes les URLs sont capturées et peuvent être analysées pour identifier les pages les plus visitées ou les tentatives d'accès suspectes.
Tester avec des échantillons
text, regexHubs associés
FAQ
Comment définir un motif ?
Utilisez le format Étiquette|Motif|Drapeaux, un par ligne. Par exemple : Email|\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,}\b|gi
Que signifient les drapeaux dans la définition des motifs ?
Les drapeaux contrôlent le comportement de la recherche : g pour global (trouver toutes les correspondances), i pour insensible à la casse, m pour multiligne, etc.
Puis-je ignorer la casse lors de la recherche ?
Oui, cochez la case 'Sensible à la Casse' pour activer ou désactiver la sensibilité à la casse dans la recherche.
Quel est le format des résultats ?
Les résultats sont retournés en JSON, listant les correspondances trouvées pour chaque motif avec leurs étiquettes.
Y a-t-il une limite au nombre de correspondances ?
Vous pouvez définir un maximum de correspondances par motif avec l'option 'Max de Correspondances par Motif', par défaut à 50.