谓词

过滤数组中的字符串
    NSArray *arr = @[@"hello",@"world",@"wellcome"];
    //创建一个谓词,谓词的逻辑是被过滤的主体是以'h'开头 的字符串
    //self 代表对象自身, like为指定搜索模式, '*'为通配符
    NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self like h*"];
    predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self beginswith 'h'"];    
    //筛选以'd'结尾
    predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self endswith 'd'"];
    predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self like '*d'"];
    //将数组中所有满足条件的筛选出来, 生成新的数组
    NSArray *result = [arr filteredArrayUsingPredicate:predicate];
    //筛选含有'h'的单词
    //[c]指定不区分大小写
    predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self contains[c] 'h'"];
    predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self like *h*"];
判断对象是否符合某种条件
    NSString *demoStr = @"hello world!!";
    NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self like h*"];
    BOOL isBeginWith_h = [predicate evaluateWithObject:demoStr];
过滤自定义对象的实例变量符合某种条件
    Person *person1 = [[Person alloc] initWithName:@"张三" andAge:21];
    Person *person2 = [[Person alloc] initWithName:@"李四" andAge:22];
    Person *person3 = [[Person alloc] initWithName:@"王五" andAge:23];
    Person *person4 = [[Person alloc] initWithName:@"赵六" andAge:24];
    NSArray *arr = @[person1,person2,person3,person4];
    NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"name contains '三'"];
    NSArray *result = [arr filteredArrayUsingPredicate:predicate];
    for (Person *tmp in result) {
        NSLog(@"---------->%@:%ld",tmp.name,tmp.age);
    }
    
    NSPredicate *predicate2 = [NSPredicate predicateWithFormat:@"age >= 22 && age < 24"];
    result = [arr filteredArrayUsingPredicate:predicate2];
    for (Person *tmp in result) {
        NSLog(@"----->%@:%ld",tmp.name,tmp.age);
    }
匹配正则表达式
 NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"self matches %@", @"正则表达式"];
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,816评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,729评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,300评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,780评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,890评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,084评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,151评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,912评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,355评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,666评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,809评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,504评论 4 334
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,150评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,882评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,121评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,628评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,724评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容