【vim】使用 gn 组合命令实现搜索选中功能
gn是Vim 7.4新增的一个操作(motion),作用是跳到并选中下一个搜索匹配项。
具体说,Vim里执行搜索后,执行n操作只会跳转到下一个匹配项,而不选中它。但是我们往往需要对匹配项执行一些修改操作,例如替换、删除或修改大小写等,如果先跳转再执行对应操作,会比较繁琐。gn可以和相应的操作结合,简化这些过程。
常用的组合有:
- cgn: 删除下一个匹配项,并进入插入模式
- dgn: 删除下一个匹配项,并保持常规模式
在执行搜索后通过使用 dgn 命令可以删除匹配项:
- 使用正则表达式
/\d\+\.\d\+\.\d\+\.\d\+搜索匹配的 ip - 使用
:set hls高亮匹配项 - 在 normal 模式下使用
dgn可以删除当前匹配项,可以重复使用dgn删除后续的匹配项

同样,可以使用 cgn 可以编辑修改每个匹配项。
此外,可以将搜索与 gn 命令配合使用:
:g/\d\+\.\d\+\.\d\+\.\d\+/normal! "Aygn
1. :g 命令
:g 是Vim中的全局命令(global command),它用于在整个文件范围内对满足特定条件的行进行操作。其基本语法是 :g/{pattern}/[commands],这里的 {pattern} 是一个正则表达式模式,用于匹配要操作的行;[commands] 则是要对匹配到的行执行的具体操作。
2. 正则表达式 \d\+\.\d\+\.\d\+\.\d\+
这是一个用于匹配IP地址的正则表达式:
\d表示匹配数字字符。\d\+表示匹配一个或多个数字字符,这里用来匹配IP地址每一段中的数字部分。\.表示匹配小数点,因为在正则表达式中,点(.)本身是一个通配符,要匹配实际的小数点需要用反斜杠转义。- 整个表达式
\d\+\.\d\+\.\d\+\.\d\+就是用来匹配常见的IP地址格式,例如192.168.1.1这样由四个数字段用小数点分隔的形式。
3. normal! "Aygn
这是在 :g 命令中要对匹配到的行执行的具体操作:
-
normal!:表示接下来要执行的是普通模式下的命令序列。它确保执行的命令不会受到当前可能存在的映射(mappings)等的影响,按照Vim原本的普通模式命令逻辑来执行。 -
"Aygn:"A:指定寄存器A,在Vim中可以使用不同的寄存器来临时存储文本内容,这里是告诉Vim要把后续操作获取到的文本存到寄存器A中。ygn:这是一个常用的组合命令,y是复制(yank)命令,gn会自动作用于当前搜索到的匹配文本(在这种情况下,就是匹配到的IP地址),所以ygn整体的作用就是复制当前行中匹配到的IP地址。
综合起来,这条命令的完整作用是:在整个文件中,对于每一行中匹配到IP地址(按照 \d\+\.\d\+\.\d\+\.\d\+ 这个正则表达式模式匹配)的情况,在普通模式下执行操作,将该行中匹配到的IP地址复制到寄存器 A 中。
参考资料
- Practical Vim
- Vim实用技巧进阶
相关文章:
【vim】使用 gn 组合命令实现搜索选中功能
gn是Vim 7.4新增的一个操作(motion),作用是跳到并选中下一个搜索匹配项。 具体说,Vim里执行搜索后,执行n操作只会跳转到下一个匹配项,而不选中它。但是我们往往需要对匹配项执行一些修改操作,例…...
【Python刷题】广度优先搜索相关问题
题目描述 小A与小B 算法思路 小A一次移动一步,但有八个方向,小B一次移动两步,只有四个方向,要求小A和小B最早的相遇时间。用两个队列分别记录下小A和小B每一步可以走到的位置,通过一个简单的bfs就能找到这些位置并…...
竞赛思享会 | 2024年第十届数维杯国际数学建模挑战赛D题【代码+演示】
Hello,这里是Easy数模!以下idea仅供参考,无偿分享! 题目背景 本题旨在通过对中国特定城市的房产、人口、经济、服务设施等数据进行分析,评估其在应对人口老龄化、负增长趋势和极端气候事件中的韧性与可持续发展能力。…...
早期超大规模语言模型的尝试——BLOOM模型论文解读,附使用MindSpore和MindNLP的模型和实验复现
背景 预训练语言模型已经成为了现代自然语言处理pipeline中的基石,因为其在少量的标注数据上产生更好的结果。随着ELMo、ULMFiT、GPT和BERT的开发,使用预训练模型在下游任务上微调的范式被广泛使用。随后发现预训练语言模型在没有任何额外训练的情况下任…...
二分查找题目:有序数组中的单一元素
文章目录 题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围 解法一思路和算法代码复杂度分析 解法二思路和算法代码复杂度分析 题目 标题和出处 标题:有序数组中的单一元素 出处:540. 有序数组中的单一元素 难度 4 级 题目描述 要求 给定一个仅由整数…...
springboot基于Android的华蓥山旅游导航系统
摘 要 华蓥山旅游导航系统是一款专为华蓥山景区设计的智能导览应用,旨在为用户提供便捷的旅游信息服务。该系统通过整合华蓥山的地理信息、景点介绍、交通状况等数据,实现了对景区的全面覆盖。用户可以通过该系统获取实时的旅游资讯、交流论坛、地图等。…...
面向对象编程(OOP)深度解析:思想、原则与应用
🚀 作者 :“码上有前” 🚀 文章简介 :Java 🚀 欢迎小伙伴们 点赞👍、收藏⭐、留言💬 面向对象编程(OOP)深度解析:思想、原则与应用 一、面向对象编程的基本…...
iPhone 17 Air看点汇总:薄至6mm 刷新苹果轻薄纪录
我们姑且将这款iPhone 17序列的超薄SKU称为“iPhone 17 Air”,Jeff Pu在报告中提到,我同意最近关于 iPhone 17超薄机型采用6 毫米厚度超薄设计的传言。 如果这一测量结果被证明是准确的,那么将有几个值得注意的方面。 首先,iPhone…...
「OpenCV交叉编译」ubuntu to arm64
Ubuntu x86_64 交叉编译OpenCV 为 arm64OpenCV4.5.5、cmake version 3.16.3交叉编译器 gcc-arm-10.2-2020.11-x86_64-aarch64-none-linux-gnu 可在arm或linaro官网下载所需版本,本文的交叉编译器可点击链接跳转下载 Downloads | GNU-A Downloads – Arm Developer L…...
Stable Diffusion的解读(二)
Stable Diffusion的解读(二) 文章目录 Stable Diffusion的解读(二)摘要Abstract一、机器学习部分1. 算法梳理1.1 LDM采样算法1.2 U-Net结构组成 2. Stable Diffusion 官方 GitHub 仓库2.1 安装2.2 主函数2.3 DDIM采样器2.4 Unet 3…...
amd显卡和nVidia显卡哪个好 amd和英伟达的区别介绍
AMD和英伟达是目前市场上最主要的两大显卡品牌,它们各有自己的特点和优势,也有不同的适用场景和用户群体。那么,AMD显卡和英伟达显卡到底哪个好?它们之间有什么区别?我们又该如何选择呢?本文将从以下几个方…...
软件测试—— Selenium 常用函数(一)
前一篇文章:软件测试 —— 自动化基础-CSDN博客 目录 前言 一、窗口 1.屏幕截图 2.切换窗口 3.窗口设置大小 4.关闭窗口 二、等待 1.等待意义 2.强制等待 3.隐式等待 4.显式等待 总结 前言 在前一篇文章中,我们介绍了自动化的一些基础知识&a…...
为什么verilog中递归函数需要定义为automatic?
直接上代码 module automatic_tb;reg [7:0] value;initial begin #0 value < 8d5;#10 $display("result of automatic: %0d", factor_automatic(value));$display("result of static: %0d", factor_static(value));#50 $stop; endfunction reg[7:0] fa…...
23种设计模式-状态(State)设计模式
文章目录 一.什么是状态模式?二.状态模式的结构三.状态模式的应用场景四.状态模式的优缺点五.状态模式的C实现六.状态模式的JAVA实现七.代码解释八.总结 类图: 状态设计模式类图 一.什么是状态模式? 状态模式(State Pattern&…...
EventListener与EventBus
EventListener JDK JDK1.1开始就提供EventListener,一个标记接口,源码如下: /*** A tagging interface that all event listener interfaces must extend.*/ public interface EventListener { }JDK提供的java.util.EventObject࿱…...
Facebook为什么注册失败了?该怎么解决?
有时候用户在尝试注册Facebook账号时可能会遇到各种问题,导致注册失败或遇到困难。小编会为大家分析Facebook注册失败的可能原因,并提供解决方法,帮助大家顺利完成注册流程。 一、Facebook注册失败的可能原因 1. 账号信息问题: …...
前端数据可视化思路及实现案例
目录 一、前端数据可视化思路 (一)明确数据与目标 (二)选择合适的可视化图表类型 (三)数据与图表的绑定及交互设计 (四)页面布局与样式设计 二、具体案例:使用 Ech…...
【DVWA】Brute Force暴力破解实战
问尔辈 何等样人 自摸心头 再来求我;若汝能 克存忠孝 持身正直 不拜何妨 1.Brute Force(Low) 相关的代码分析 if( isset( $_GET[ Login ] ) ) {// Get username$user $_GET[ username ];// Check the database$query "SELECT * FROM users WHERE user $…...
23种设计模式速记法
前言 在软件开发的过程中,设计模式作为解决常见问题的通用模板,一直是开发者的重要工具。尤其是在面临复杂系统架构和需求变化时,设计模式不仅能够提升代码的可复用性和扩展性,还能大大提高团队之间的协作效率。然而,…...
第7章硬件测试-7.3 功能测试
7.3 功能测试 7.3.1 整机规格测试7.3.2 整机试装测试7.3.3 DFX测试 功能测试包括整机规格、整机试装和整机功能测试,是整机结构和业务相关的测试。 7.3.1 整机规格测试 整机规格测试包括尺寸、重量、温度、功耗等数据。这些测试数据与设计规格进行比对和校验&…...
【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互
物理引擎(Physics Engine) 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律(如力学、碰撞、重力、流体动力学等)的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互,广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...
Python:操作 Excel 折叠
💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...
学校招生小程序源码介绍
基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码,专为学校招生场景量身打造,功能实用且操作便捷。 从技术架构来看,ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务,FastAdmin加速开发流程,UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...
cf2117E
原题链接:https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景: 给定两个数组a,b,可以执行多次以下操作:选择 i (1 < i < n - 1),并设置 或,也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...
【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例
claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...
k8s业务程序联调工具-KtConnect
概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN,根据VPN原理,打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点,ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力,简化了建立连接的过程,apiserver间接起到了中继节…...
自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)
引言 在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM 的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部…...
【无标题】湖北理元理律师事务所:债务优化中的生活保障与法律平衡之道
文/法律实务观察组 在债务重组领域,专业机构的核心价值不仅在于减轻债务数字,更在于帮助债务人在履行义务的同时维持基本生活尊严。湖北理元理律师事务所的服务实践表明,合法债务优化需同步实现三重平衡: 法律刚性(债…...
第八部分:阶段项目 6:构建 React 前端应用
现在,是时候将你学到的 React 基础知识付诸实践,构建一个简单的前端应用来模拟与后端 API 的交互了。在这个阶段,你可以先使用模拟数据,或者如果你的后端 API(阶段项目 5)已经搭建好,可以直接连…...
