前言
本周，笔者将之前的基于 Servlet 的个人博客项目进行了迭代，基于 SpringBoot + SpringMVC + Mybatis + Redis 进行实现。额外实现密码的明文加密处理（加盐算法）、修改随笔、随笔主页等功能，并将 session 存储到 Redis 中持久化，同时额外实现分页功能并使用对 AOP 思想对用户登录身份验证模块进行升级。升级成为随笔分享平台，当然目前还在迭代中。emmmm，具体后面会出文章详细介绍。这里先说说遇到的问题： 可以发现：在随笔的摘要信息中，形如 # 这样的 markdown 标签也一并展示在了随笔摘要信息中。
怎么解决呢？ 很显然，一种是自己解决，一种是依赖 api：
使用正则表达式对文章正文中的所有 markdown 标签进行匹配，然后使用空字符进行替换；使用 flexmark-java库来解析和转换 Markdown 文本。
下面，笔者将对两种方式分别进行讲解，并使用正则表达式的方式处理个人随笔系统中的该问题。我们接着往下看~
文章目录
前言1 正则表达式替换 Markdown 文本1.1 正则表达式简介1.2 具体实现
2 flexmark-java库解析和转换 Markdown 文本3 实战：对随笔系统中的摘要信息处理
1 正则表达式替换 Markdown 文本
1.1 正则表达式简介
正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以用于查找和替换文本中的特定模式。当涉及到在Java中使用正则表达式时，可以使用java.util.regex包提供的类来进行模式匹配、查找和替换操作。以下是一些常用的类和方法：
Pattern类：Pattern类用于表示正则表达式模式。可以使用Pattern.compile()方法将正则表达式编译为一个Pattern对象。 String regex = "\\d+"; // 匹配一个或多个数字
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher类：Matcher类用于进行模式匹配操作。可以使用Matcher.matches()方法检查整个输入字符串是否与模式匹配，或使用Matcher.find()方法在输入字符串中查找下一个匹配项。 String input = "Hello 123 World";
Matcher matcher = pattern.matcher(input);
if (matcher.find()) {
System.out.println("匹配到数字：" + matcher.group());
}
String类的正则表达式方法：String类提供了一些便捷的方法来处理正则表达式，如String.matches()、String.replaceAll()和String.split()。 String input = "Hello 123 World";
if (input.matches("\\d+")) {
System.out.println("输入字符串是一个数字");
}
String replaced = input.replaceAll("\\d+", "###");
System.out.println("替换后的字符串：" + replaced);
String[] parts = input.split("\\s+"); // 使用空白字符分割字符串
System.out.println("分割后的字符串数组：" + Arrays.toString(parts));
具体可参考Java官方文档中关于正则表达式的部分：Java 正则表达式
1.2 具体实现
import java.util.regex.Pattern;
public class MarkdownUtils {
public static String removeMarkdownTags(String markdown) {
// 匹配Markdown标签的正则表达式
String regex = "\\*\\*|__|\\*|_|~~|`|\\[\\]|\\(|\\)|\\{|\\}|\\[|\\]|#|\\+|-|\\.|!";
// 使用空字符串替换Markdown标签
String result = Pattern.compile(regex).matcher(markdown).replaceAll("");
return result;
}
}
在上面的示例中，removeMarkdownTags方法接受一个Markdown格式的字符串作为输入，并使用正则表达式将Markdown标签替换为空字符串，从而去除Markdown标签。
2 flexmark-java库解析和转换 Markdown 文本
首先，需要在项目中添加flexmark-java库的依赖。如果使用 Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：
然后就可以使用flexmark-java库来解析Markdown文本并获取纯文本内容，如下所示：
import com.vladsch.flexmark.html.HtmlRenderer;
import com.vladsch.flexmark.parser.Parser;
public class MarkdownUtils {
public static String removeMarkdownTags(String markdown) {
Parser parser = Parser.builder().build();
HtmlRenderer renderer = HtmlRenderer.builder().build();
// 将Markdown文本解析为HTML
String html = renderer.render(parser.parse(markdown));
// 使用Jsoup库从HTML中获取纯文本内容
String plainText = org.jsoup.Jsoup.parse(html).text();
return plainText;
}
public static void main(String[] args) {
String markdown = "**Hello** _world_!";
String plainText = removeMarkdownTags(markdown);
System.out.println(plainText); // 输出: Hello world!
}
}
在上面的示例中，使用flexmark-java库将Markdown文本解析为HTML，然后使用Jsoup库从HTML中提取纯文本内容。
3 实战：对随笔系统中的摘要信息处理
在这里，笔者使用正则表达式的方式对随笔摘要信息进行处理。 首先，创建一个 MarkdownUtils 工具类，该类就是专门用于处理 Markdown 文本的：
对摘要进行去除 markdown 标签处理；摘要只截取文章正文前的 n 个字符；
MarkdownUtils.java
import java.util.regex.Pattern;
/**
* @author 兴趣使然黄小黄
* @date 2023/7/23 23:18
* 用于处理文章列表的文章摘要信息
*/
public class MarkdownUtils {
// 匹配Markdown标签的正则表达式
private static String regex = "\\*\\*|__|\\*|_|~~|`|\\[\\]|\\(|\\)|\\{|\\}|\\[|\\]|#|\\+|-|\\.|!";
/**
* 对摘要进行去 markdown 标签处理
*/
public static String removeMarkdownTags(String markdown, int n) {
// 先对 markdown 字符串进行截取
markdown = preprocessingString(markdown, n);
// 使用空字符串替换Markdown标签并返回
return Pattern.compile(regex).matcher(markdown).replaceAll("");
}
/**
* 截取正文的前 n 个字符作为摘要
*/
private static String preprocessingString(String s, int n) {
if (s == null || s == "" || n <= 0) {
return "";
}
String result = "";
if (n >= s.length()) {
result = s.substring(0, s.length());
} else {
result = s.substring(0, n);
}
return result;
}
}
编写完代码后，我们进行简单的 单元测试：
@SpringBootTest
class MarkdownUtilsTest {
@Test
void removeMarkdownTags() {
String markdown = "**Hello** _world_";
String result = MarkdownUtils.removeMarkdownTags(markdown, 256);
System.out.println(result);
Assertions.assertEquals("Hello world", result);
}
}
单元测试结果如下： 测试没问题后，我们可以着手对项目中的返回文章列表部分进行处理。
在项目中，获取个人随笔列表信息的 url 为 /art//mylist ， 因此找到对应的 controller，只需要对获取的文章信息对象的列表的正文进行处理后再返回：
为了程序后期的维护，我们把摘要的最大字符长度放在了一个公共类进行保存：
最后，我们撰写一个很长很长的随笔来看看 # 是否会被处理，文章是否会被截取吧~结果如下：
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