AppShark项目中常量字符串的正则匹配功能解析
2025-07-10 13:51:48作者:滑思眉Philip
在静态代码分析工具AppShark的使用过程中,开发者经常需要处理各种字符串匹配场景。本文重点探讨如何利用AppShark的规则配置实现对常量字符串的正则匹配功能。
常量字符串匹配的基本用法
AppShark支持通过ConstString配置项来匹配代码中的常量字符串。基础配置示例如下:
"source": {
"ConstString": ["path1"]
}
这种配置可以匹配以下代码场景:
- 字符串变量赋值:
String s="path1"; - 函数调用参数:
f(12,"path1");
正则匹配需求场景
在实际开发中,开发者经常需要匹配符合特定模式的字符串,而非完全相同的字符串。例如需要匹配所有形如f("path123")的调用,其中数字部分可变。
通配符匹配方案
AppShark提供了通配符支持来解决这类需求。通过在字符串中使用*作为通配符,可以实现简单的模式匹配:
"source": {
"ConstString": ["path*"]
}
这种配置相当于正则表达式中的(.*?),可以匹配:
f("path1")f("path123")f("path_anything")
技术实现原理
在底层实现上,AppShark的字符串匹配引擎会将配置的字符串模式转换为相应的正则表达式。通配符*会被转换为.*?,实现非贪婪匹配。
使用建议
- 对于简单的前缀/后缀匹配,优先使用通配符方案
- 注意通配符匹配的范围,避免过度匹配
- 复杂的正则需求可能需要等待后续版本支持
总结
AppShark通过简单的通配符语法,为开发者提供了灵活的字符串模式匹配能力。这种设计在保持配置简洁性的同时,满足了大部分常见的使用场景。开发者可以充分利用这一特性来编写更强大的静态分析规则。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355