aether-azathoth 0.5.3

A lightweight, embeddable domain-specific language (DSL) interpreter with rich standard library
Documentation 
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// Regex Utils Demo - 正则工具演示
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PRINTLN("========== 正则风格工具演示 ==========")
PRINTLN("")

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// 1. 通配符匹配
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PRINTLN("1. 通配符匹配")
PRINTLN("hello.txt 匹配 *.txt: " + TO_STRING(REGEX_WILDCARD_MATCH("hello.txt", "*.txt")))
PRINTLN("file123.log 匹配 file???.log: " + TO_STRING(REGEX_WILDCARD_MATCH("file123.log", "file???.log")))
PRINTLN("test.py 匹配 *.txt: " + TO_STRING(REGEX_WILDCARD_MATCH("test.py", "*.txt")))
PRINTLN("")

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// 2. 提取数字
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PRINTLN("2. 提取数字")
Set TEXT1 "订单号: 12345, 金额: 299.99元, 数量: 3件"
Set NUMBERS REGEX_EXTRACT_NUMBERS(TEXT1)
PRINTLN("原文: " + TEXT1)
PRINTLN("提取的数字: " + JSON_STRINGIFY(NUMBERS))
PRINTLN("")

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// 3. 提取单词
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PRINTLN("3. 提取单词")
Set TEXT2 "Hello, World! How are you?"
Set WORDS REGEX_EXTRACT_WORDS(TEXT2)
PRINTLN("原文: " + TEXT2)
PRINTLN("提取的单词: " + JSON_STRINGIFY(WORDS))
PRINTLN("")

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// 4. 邮箱验证和提取
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PRINTLN("4. 邮箱验证和提取")
PRINTLN("alice@example.com 是邮箱: " + TO_STRING(REGEX_IS_EMAIL("alice@example.com")))
PRINTLN("invalid-email 是邮箱: " + TO_STRING(REGEX_IS_EMAIL("invalid-email")))

Set TEXT3 "联系方式: alice@example.com 或 bob@test.org"
Set EMAILS REGEX_EXTRACT_EMAILS(TEXT3)
PRINTLN("原文: " + TEXT3)
PRINTLN("提取的邮箱: " + JSON_STRINGIFY(EMAILS))
PRINTLN("")

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// 5. URL 验证和提取
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PRINTLN("5. URL 验证和提取")
PRINTLN("https://example.com 是 URL: " + TO_STRING(REGEX_IS_URL("https://example.com")))
PRINTLN("example.com 是 URL: " + TO_STRING(REGEX_IS_URL("example.com")))

Set TEXT4 "参考: https://github.com 和 http://example.org"
Set URLS REGEX_EXTRACT_URLS(TEXT4)
PRINTLN("原文: " + TEXT4)
PRINTLN("提取的 URL: " + JSON_STRINGIFY(URLS))
PRINTLN("")

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// 6. 电话号码验证
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PRINTLN("6. 电话号码验证")
PRINTLN("13812345678 是电话: " + TO_STRING(REGEX_IS_PHONE("13812345678")))
PRINTLN("010-12345678 是电话: " + TO_STRING(REGEX_IS_PHONE("010-12345678")))
PRINTLN("123 是电话: " + TO_STRING(REGEX_IS_PHONE("123")))
PRINTLN("")

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// 7. 字符类型验证
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PRINTLN("7. 字符类型验证")
PRINTLN("12345 是纯数字: " + TO_STRING(REGEX_IS_NUMERIC("12345")))
PRINTLN("abc123 是纯数字: " + TO_STRING(REGEX_IS_NUMERIC("abc123")))
PRINTLN("hello 是纯字母: " + TO_STRING(REGEX_IS_ALPHA("hello")))
PRINTLN("hello123 是纯字母: " + TO_STRING(REGEX_IS_ALPHA("hello123")))
PRINTLN("abc123 是字母数字: " + TO_STRING(REGEX_IS_ALPHANUMERIC("abc123")))
PRINTLN("abc-123 是字母数字: " + TO_STRING(REGEX_IS_ALPHANUMERIC("abc-123")))
PRINTLN("")

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// 8. 查找匹配内容
// ============================================

PRINTLN("8. 查找匹配内容")
Set TEXT5 "代码: {{name}}, 价格: {{price}}, 描述: {{desc}}"
Set MATCHES REGEX_FIND_BETWEEN(TEXT5, "{{", "}}")
PRINTLN("原文: " + TEXT5)
PRINTLN("提取变量: " + JSON_STRINGIFY(MATCHES))
PRINTLN("")

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// 9. 查找包含特定文本的行
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PRINTLN("9. 查找包含特定文本的行")
Set TEXT6 "第一行
错误: 文件未找到
第三行
错误: 权限不足
第五行"
Set ERROR_LINES REGEX_FIND_LINES_CONTAINING(TEXT6, "错误")
PRINTLN("原文:")
PRINTLN(TEXT6)
PRINTLN("包含'错误'的行: " + JSON_STRINGIFY(ERROR_LINES))
PRINTLN("")

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// 10. 文本清理
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PRINTLN("10. 文本清理")
Set TEXT7 "Hello  World  123  !!!"
PRINTLN("原文: '" + TEXT7 + "'")
PRINTLN("删除空格: '" + REGEX_REMOVE_WHITESPACE(TEXT7) + "'")
PRINTLN("删除数字: '" + REGEX_REMOVE_DIGITS(TEXT7) + "'")
PRINTLN("保留字母数字: '" + REGEX_REMOVE_NON_ALPHANUMERIC(TEXT7) + "'")
PRINTLN("")

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// 11. 分句和分段
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PRINTLN("11. 分句和分段")
Set TEXT8 "这是第一句。这是第二句！这是第三句？"
Set SENTENCES REGEX_SPLIT_SENTENCES(TEXT8)
PRINTLN("原文: " + TEXT8)
PRINTLN("分句结果:")
Set I 0
While (I < LEN(SENTENCES)) {
    PRINTLN("  " + TO_STRING((I + 1)) + ". " + GET(SENTENCES, I))
    Set I (I + 1)
}
PRINTLN("")

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// 12. 字符统计
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PRINTLN("12. 字符统计")
Set TEXT9 "Hello World 123!!!"
Set STATS REGEX_COUNT_CHARS(TEXT9)
PRINTLN("原文: " + TEXT9)
PRINTLN("统计结果:")
PRINTLN("  总字符: " + TO_STRING(STATS["total"]))
PRINTLN("  字母: " + TO_STRING(STATS["alpha"]))
PRINTLN("  数字: " + TO_STRING(STATS["digit"]))
PRINTLN("  空格: " + TO_STRING(STATS["space"]))
PRINTLN("  其他: " + TO_STRING(STATS["other"]))
PRINTLN("")

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// 13. 模式计数
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PRINTLN("13. 模式计数")
Set TEXT10 "apple banana apple orange apple"
Set COUNT REGEX_COUNT_MATCHES(TEXT10, "apple")
PRINTLN("原文: " + TEXT10)
PRINTLN("'apple' 出现次数: " + TO_STRING(COUNT))
PRINTLN("")

PRINTLN("✅ 演示完成！")