用正则表达式限制文本框只能输入数字,小数点,英文字母,汉字等各类代码

本文介绍了一系列在网页表单中限制输入内容的方法,包括仅允许数字、字母、特定字符组合等。通过JavaScript实现对输入内容的有效控制,确保用户输入符合预期格式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.文本框只能输入数字代码(小数点也不能输入)
<input οnkeyup="this.value=this.value.replace(/\D/g,'')" onafterpaste="this.value=this.value.replace(/\D/g,'')">

2.只能输入数字,能输小数点.
<input οnkeyup="if(isNaN(value))execCommand('undo')" onafterpaste="if(isNaN(value))execCommand('undo')">
<input name=txt1 οnchange="if(/\D/.test(this.value)){alert('只能输入数字');this.value='';}">

3.数字和小数点方法二
<input type=text tvalue="" ovalue="" οnkeypress="if(!this.value.match(/^[\+\-]?\d*?\.?\d*?$/))this.value=this.t_value;else this.tvalue=this.value;if(this.value.match(/^(?:[\+\-]?\d+(?:\.\d+)?)?$/))this.ovalue=this.value" οnkeyup="if(!this.value.match(/^[\+\-]?\d*?\.?\d*?$/))this.value=this.t_value;else this.tvalue=this.value;if(this.value.match(/^(?:[\+\-]?\d+(?:\.\d+)?)?$/))this.ovalue=this.value" οnblur="if(!this.value.match(/^(?:[\+\-]?\d+(?:\.\d+)?|\.\d*?)?$/))this.value=this.o_value;else{if(this.value.match(/^\.\d+$/))this.value=0+this.value;if(this.value.match(/^\.$/))this.value=0;this.ovalue=this.value}">

4.只能输入字母和汉字
<input οnkeyup="value=value.replace(/[\d]/g,'') "onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[\d]/g,''))" maxlength=10 name="Numbers">

5.只能输入英文字母和数字,不能输入中文
<input οnkeyup="value=value.replace(/[^\w\.\/]/ig,'')">

6.只能输入数字和英文<font color="Red">chun</font>
<input onKeyUp="value=value.replace(/[^\d|chun]/g,'')">

7.小数点后只能有最多两位(数字,中文都可输入),不能输入字母和运算符号:
<input onKeyPress="if((event.keyCode<48 || event.keyCode>57) && event.keyCode!=46 || /\.\d\d$/.test(value))event.returnValue=false">

8.小数点后只能有最多两位(数字,字母,中文都可输入),可以输入运算符号:
<input οnkeyup="this.value=this.value.replace(/^(\-)*(\d+)\.(\d\d).*$/,'$1$2.$3')">

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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