xurls v2.6.0 版本发布:URL 提取工具的重要更新
xurls 是一个用 Go 语言编写的高效 URL 提取工具,它能够从文本中准确识别和提取各种格式的 URL。该项目特别适合需要处理大量文本数据并从中提取链接的应用场景,如日志分析、内容抓取和数据清洗等。
最新发布的 v2.6.0 版本带来了一系列改进和功能增强,进一步提升了工具的准确性和实用性。让我们来看看这次更新的主要内容。
主要更新内容
改进的 URL 匹配逻辑
在宽松模式(relaxed mode)下,新版本优化了对类似"example.com:"这样带有尾部冒号的字符串的处理。现在工具能够更准确地识别这类边界情况,避免将尾部冒号错误地包含在匹配结果中。
新增支持的协议方案
v2.6.0 在 SchemesNoAuthority 列表中新增了两种协议方案的支持:
geo:用于地理坐标 URI 方案matrix:Matrix 即时通讯协议的 URI 方案
这些新增方案使得工具能够识别更多类型的专业 URI,满足特定领域的需求。
电子邮件地址检测增强
新版本引入了一个名为 relaxedEmail 的子表达式名称,专门用于检测宽松模式下匹配到的电子邮件地址。这一改进使得开发者能够更精确地区分普通 URL 和电子邮件地址,在处理混合内容时提供了更大的灵活性。
数据更新
作为常规维护的一部分,v2.6.0 更新了以下数据:
- 顶级域名(TLD)列表
- 支持的协议方案列表
这些更新确保了工具能够识别最新的互联网标准和域名体系变化。
技术实现细节
本次发布的二进制文件使用 Go 1.23.4 版本构建,构建参数如下:
CGO_ENABLED=0 go build -trimpath -ldflags="-w -s -X=main.version=v2.6.0"
这种构建方式确保了生成的可执行文件具有较小的体积和较高的运行效率,同时包含了正确的版本信息。
总结
xurls v2.6.0 通过改进匹配算法、扩展支持的协议类型和增强电子邮件检测能力,进一步巩固了其作为高效 URL 提取工具的地位。这些改进使得它在处理现代网络内容时更加准确和可靠,为开发者提供了更强大的文本处理能力。
对于需要从文本中提取链接的开发者来说,升级到最新版本将带来更好的使用体验和更准确的结果。项目维护者鼓励用户考虑赞助该项目,以支持其持续发展和改进。
kernelopenEuler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。C085
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0136
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00