Contenido del curso
Regularizando expresiones
Jeiner Muñoz Olivera
Estudiante
JAVIER SANTIAGO SALGADO
Estudiante
Irving Juárez
Estudiante
Gabriel Salvador
Estudiante
Ricardo Ruíz Velazco
Estudiante
Fabián Vega Alcota
EstudianteFabián Vega Alcota
Estudiante
Bárbara de los Ángeles Morantes Carvajal
Estudiante
Antonio Demarco Bonino
Estudiante
Osvaldo Damián Ruiz
Estudiante
Angel Vega
Estudiante
Jose Luis Perez Ruiz
Estudiante
Martin DAVILA
Estudiante
Javier Pajarito Caicedo
Estudiante
Manuel Espitia
Estudiante
Aaron Quiroga
Estudiante
Juan Esteban Bolívar Ferrer
Estudiante
Andrés David Lizarazo Becerra
Estudiante
Pablo Alejandro Figueroa
Estudiante
Aaron Fabrizio Calderon Guillermo
Estudiante
roberto hernandez de la cruz
Estudiante
Octavio Alfonso Cervantes Ruiz
Estudiante
Irving Jerico Hernandez Diaz
Estudiante
Sebastian Rodriguez
Estudiante
Juan Pablo Reina Gutierrez
Estudiante
Dany Pascual Gomez Sanchez
Estudiante
Daniel Guardia
Estudiante
Mario Alexander Vargas Celis
Estudiante"¡A respirar!, ya acabó el cardio". JAJAJA
Total baje 3 kilos con ese cardio =)
Pero todavía no acaba, falta el entrenamiento de verdad
La expresión regular es la siguiente
~*'[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,4}'
gracias!
Experimentando un poco con lpad y rpad, logre dibujar un árbol :joy: :evergreen_tree:
SELECT lpad('\', s.a, rpad(lpad('/', d.e, ' '), s.a, '*')) FROM generate_series(18, 26) AS s(a), generate_series(17,0,-2) AS d(e) LIMIT 10;```
No creo que sea irrelevante, jajaj :joy:
Gracias :3
Interesante clase. Tiro un tip: Este símbolo '~' se hace con ALT + 126.
lo dijo starlord, yo le haria caso
Para los que quieran el filtrado de los ''@google'' ~*'[A-Z0-9._%+-]+@google[A-Z0-9.-]+.[A-Z]{2,4}'
Código escrito en clase😃.
select email from platzi.alumnos where email ~*'[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,4}'; -- ~*: De forma global --[A-Z0-9.%+-]: Que vayan de la A a la Z sin contar mayúsculas o minúsculas y que vayan del 0 al 9(alfanuméricos) o que incluyan algunos caracteres como ._%+- -- @[A-Z0-9.-]: específicamente debe existir el caracter @ y luego los demás caracteres y puede tenr . o - -- \.[A-Z]{2,4}: termina en . y al final van de 2 a 4 caracteres max. select email from platzi.alumnos where email ~*'[A-Z0-9._%+-]+@google[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,4}'; -- filtrar correos de google
SELECT lpad ('*', generate_series, '*') FROM generate_series(1,10);```
Expresiones regulares será uno de mis próximos cursos, es clave para el análisis de textos.
Dato: La expresión que va dentro de las comillas no debe tener espacios.
++Regularizando expresiones++ Permiten insertar una lógica extensa y compleja de manera sencilla
SELECT email FROM platzi.alumnos WHERE email ~*'[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,4}';
Gracias!
Si a alguien le interesa esta es la expresión regular completa para generar números realistas de teléfonos de Estados Unidos: [2-9][0-9]{2}-[2-9][0-9]{2}-[0-9]{4}
No pude hallarlo en SQL Server. ¿Alguien pudo realizar el código en SQL Server?
Fue lo único que se me ocurrió si alguien sabe de algo similar en SQL server se los agradecería :)
Ejercicio de la clase anterior:
select lpad('*', s.a, '*') from generate_series(1, 15) AS s(a);
ya soy fit?
Las expresiones regulares son tremendamente utiles, solamente pensando en los correos, podemos saber de que pais es cada usuario añadiendo un Group by por (.co, .ar, .mx, .ru, etc), esta ha sido la clase que mas me llamo la atencion de lo que va hasta ahora.
Este fue el código que se me ocurrió:
SELECT lpad('*', a.id, '*'), s.a FROM platzi.alumnos AS a INNER JOIN generate_series(0, (SELECT COUNT(*) FROM platzi.alumnos)) AS s(a) ON s.a = a.id LIMIT 30;
SELECT lpad('', a.id, ''), s.a, CAST(a.fecha_incorporacion as DATE), s.a as incremento, CAST(a.fecha_incorporacion as DATE) + CAST(s.a as int) as NuevaFecha FROM platzi.alumnos AS a INNER JOIN generate_series(0, (SELECT COUNT(*) FROM platzi.alumnos)) AS s(a) ON s.a = a.id;
El tipo nunca se cambió de ropa. Hizo el curso en 6 horas.
En SQL, las expresiones regulares (RegEx) permiten buscar y manipular texto mediante patrones. Estas son extremadamente útiles para validar datos, realizar búsquedas avanzadas, y transformar información.
Diferentes bases de datos soportan expresiones regulares de manera distinta. A continuación, te explico cómo usarlas en PostgreSQL, MySQL y Oracle.
1. PostgreSQL y expresiones regulares
Operadores comunes
~ : Coincide con un patrón (sensible a mayúsculas y minúsculas).~*: Coincide con un patrón (insensible a mayúsculas y minúsculas).!~ : No coincide con un patrón (sensible a mayúsculas y minúsculas).!~*: No coincide con un patrón (insensible a mayúsculas y minúsculas).Ejemplo: Buscar nombres que comienzan con "A"
SELECT nombre FROM usuarios WHERE nombre ~ '^A';
Explicación: El patrón ^A busca cadenas que empiezan con la letra "A".
Ejemplo: Buscar cadenas que terminan en un número
SELECT nombre FROM usuarios WHERE nombre ~ '[0-9]$';
Explicación: [0-9]$ busca cadenas que terminan con un dígito.
Funciones relacionadas
regexp_matches: Devuelve las coincidencias encontradas.regexp_replace: Reemplaza texto basado en un patrón.Ejemplo: Reemplazar espacios por guiones bajos
SELECT regexp_replace(nombre, ' ', '_', 'g') AS nombre_modificado FROM usuarios;
Explicación: Reemplaza todos los espacios por guiones bajos.
Ejemplo: Extraer el dominio de un correo electrónico
SELECT regexp_matches(email, '@(.+)$') AS dominio FROM usuarios;
Explicación: Extrae todo después del símbolo @.
2. MySQL y expresiones regulares
En MySQL, se utiliza la función REGEXP para trabajar con expresiones regulares.
Operadores comunes
REGEXP o RLIKE: Para buscar coincidencias con un patrón.NOT REGEXP: Para buscar lo que no coincide con el patrón.Ejemplo: Buscar correos con dominio "gmail.com"
SELECT email FROM usuarios WHERE email REGEXP 'gmail\\.com$';
Explicación: Busca correos que terminan con gmail.com. Se usa \\. para escapar el punto.
Ejemplo: Validar números de teléfono (10 dígitos)
SELECT telefono FROM usuarios WHERE telefono REGEXP '^[0-9]{10}$';
Explicación: ^[0-9]{10}$ busca cadenas con exactamente 10 dígitos.
Funciones relacionadas
REGEXP_REPLACE: Introducido en MySQL 8.0 para reemplazar texto basado en un patrón.Ejemplo: Reemplazar guiones en números de teléfono
SELECT REGEXP_REPLACE(telefono, '-', '') AS telefono_limpio FROM usuarios;
Explicación: Elimina todos los guiones de la columna telefono.
3. Oracle y expresiones regulares
Oracle incluye funciones avanzadas para expresiones regulares como REGEXP_LIKE, REGEXP_REPLACE, REGEXP_INSTR y REGEXP_SUBSTR.
Ejemplo: Buscar nombres que contienen números
SELECT nombre FROM usuarios WHERE REGEXP_LIKE(nombre, '[0-9]');
Explicación: Busca nombres que contengan algún dígito.
Reemplazar texto con REGEXP_REPLACE
Ejemplo: Convertir texto a minúsculas
SELECT REGEXP_REPLACE(nombre, '[A-Z]', LOWER('\0')) AS nombre_minusculas FROM usuarios;
Explicación: Reemplaza todas las letras mayúsculas por minúsculas.
Extraer texto con REGEXP_SUBSTR
Ejemplo: Extraer el código postal de una dirección
SELECT REGEXP_SUBSTR(direccion, '[0-9]{5}') AS codigo_postal FROM usuarios;
Explicación: Extrae un número de 5 dígitos (código postal) de la columna direccion.
Patrones comunes en SQL
PatrónDescripción^Inicio de la cadena.$Fin de la cadena..Cualquier carácter.[abc]Coincide con cualquiera de a, b o c.[^abc]No coincide con a, b o c.[a-z]Coincide con letras minúsculas de la a a la z.[0-9]Coincide con dígitos del 0 al 9.\dCualquier dígito (igual a [0-9]).\wCualquier carácter alfanumérico o guion bajo.\sCualquier espacio en blanco.{n}Exactamente n repeticiones.{n,}Al menos n repeticiones.{n,m}Entre n y m repeticiones.*Cero o más repeticiones.+Una o más repeticiones.?Cero o una repetición.