REMatch

La transformation REMatch est une transformation qui correspond à un modèle et qui utilise des expressions régulières pour spécifier un ou plusieurs modèles à rechercher et à capturer dans l’entrée.

La transformation crée un champ de sortie pour chaque sous-modèle capturé dans l’expression régulière. Si l’expression régulière ne correspond pas au champ d’entrée, les sorties sont vides et si le champ de sortie existe déjà, les valeurs sont remplacées par les valeurs vides. Pour un bref guide sur l'utilisation des expressions régulières, voir Expressions régulières.

REMARQUE

La transformation REMatch opère de la même manière que la transformation RETransform (voir RETransform), qui utilise des expressions régulières pour capturer une chaîne et la stocke dans un champ de sortie unique.

REMatch analyse une chaîne plus efficacement que plusieurs RETransform transformations ou une seule RETransform transformation suivie d’une Flatten transformation. Voir Aplatir.

Paramètre Description Par défaut
Nom Nom descriptif de la transformation. Vous pouvez entrer n'importe quel nom ici.
Respect de la casse Vrai ou faux. Indique si la correspondance est sensible à la casse.
Commentaires Facultatif. Remarques sur la transformation.
Condition Conditions d'application de cette transformation.
Expression Expression régulière utilisée pour la correspondance.
Entrée Champ par rapport auquel l’expression régulière est évaluée.
Sorties

Nom de la chaîne de sortie ou du vecteur. Dans le cas des vecteurs de chaîne en entrée, les résultats sont également des vecteurs de chaîne.

Un champ de sortie doit exister pour chaque sous-modèle capturant dans l’expression.

REMARQUE

REMatch les transformations peuvent être très lentes et prendre en compte une grande partie du temps de traitement des données.

Dans cet exemple, une transformation REMatch analyse une date au format AAAA-MM-JJ dans les champs x-année, x-mois et x-jour. Pour la date de 2007-01-02, les valeurs de x-an, x-month et x-day seront respectivement 2007, 01 et 02.

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