| ผู้พัฒนา: | Benjamin Lambinet (8) | ||
| ราคา: | $1.99 | ||
| การจัดอันดับ: | 0 | ||
| ความเห็น: | 0 เขียนความเห็น | ||
| รายการ: | 0 + 0 | ||
| แต้มแล: | 0 + 0 ¡ | ||
| แต้มแล +1 | |||
คำอธิบาย
IMPORTANT : Just a note for people who give a bad rate. RegEx Extractor works perfectly ! I use it every day myself. If it doesn't work, it's because your regular expression is wrong or because nothing match. Stop giving a bad rate because you don't know how to use it ! Also, there is a email support where you can contact me ; I'll help you. Stop being stupid. Thanks :)
Just insert one regular expression and URLs as target, then start process.
A library of regex samples (and with examples) is included.
If you need help to create the correct regular expressions, feel free to check the support page.
Here is few examples of what you can extract :
• Emails
• Proxies
• Phone numbers
• Addresses
• Zipcodes
• Search engines results
• Twitter usernames
• URLs
• HTML tags
• XML tags
• And more…
No limits :)
ภาพหน้าจอ
มีอะไรใหม่
- เวอร์ชัน: 1.1
- อัปเดต:
ราคา
- วันนี้: $1.99
- ต่ำสุด: $1.99
- มากที่สุด: $1.99
ติดตามราคา
ผู้พัฒนา
แต้มแล
ไม่พบ ☹️
การจัดอันดับ
ไม่พบ ☹️
รายการ
ไม่พบ ☹️
ความเห็น
แสดงรีวิวเป็นคนแรกเลย 🌟
ข้อมูลเพิ่มเติม
- เวอร์ชัน: 1.1
- ID: com.sentenza.regextractorformac
- หมวดหมู่:
macOS แอป›เครื่องมือ - ระบบปฏิบัติการ:
macOS,macOS 10.7 และสูงกว่า - ขนาด:
3 Mb - ภาษาที่สนับสนุน:
English - การจัดประเภทเนื้อหา:
4+ - Mac App Store คะแนนโดย:
0 - อัปเดต:
- วันที่วางจำหน่าย:
คุณอาจชอบ
-
- Ex Machina: Make Training Data
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: 金珂 杜
- * ฟรี
- รายการ: 0 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 0 + 0 เวอร์ชัน: 1.2.0 When using Create ML to create an Object Detection model, a large amount of training data is required, and there are strict requirements for the data format, so data preparation can be ⥯
-
- eMail Address Extractor
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: SweetP Productions, Inc.
- $49.99
- รายการ: 0 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 0 + 0 เวอร์ชัน: 5.0.2 eMail Address Extractor is highly intuitive, just select your output file format, then Drop data files or entire directories onto the hand drop-zone to quickly produce a non-duplicate ... ⥯
-
- VAS Image Extractor
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: App Tyrant Corp
- ฟรี
- รายการ: 1 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 1 + 0 เวอร์ชัน: 1.0 Quickly and easily extract images out of your Visual Attributed String document files with VAS Image Extractor! VAS is the file format used in the Visual Attributed String Mac ... ⥯
-
- Plist Extractor
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: hong chen
- ฟรี
- รายการ: 1 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 1 + 0 เวอร์ชัน: 1.2 This tool can extract png image files from sprite sheet(.pvr.ccz or .pvr or .png and plist). Make sure you have both the image and plist files in the same directory and open both the ... ⥯
-
- Easy Email Extractor
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: Benjamin Lambinet
- $1.99
- รายการ: 0 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 0 + 0 เวอร์ชัน: 1.2 The easy way to extract email addresses from any website in a click. Compatible with social networks like Twitter or Facebook. Obviously, the target URL must contain emails on the ... ⥯
-
- SQLite Names Extractor
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: 春雷 杨
- ฟรี
- รายการ: 0 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 0 + 0 เวอร์ชัน: 1.1.5 This is a small tool for developers. It extracts SQLite table and field names and generates C/C++/Objective-C #define constants. This will save much of tedious and repetitive keyboard ... ⥯
-
- Texture Extractor
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: 建红 杨
- ฟรี
- รายการ: 0 + 0 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 0 + 0 เวอร์ชัน: 1.4.1 这款软件可以从Texture Packer的图集中导出各个Texture以便在您的游戏中使用。 您可以通过拖拽plist文件或atlas文件和对应的png图片文件到窗口的方式打开图集 也可以通过 Load Texture 按钮从Finder中选择。 选择文件时必须同时选择plist文件或atlas文件和对应的png文件。 ... ⥯
-
- DevBox App
- macOS แอป: เครื่องมือ โดย: Szikszai Software & Consulting OU
- $23.99
- รายการ: 0 + 1 การจัดอันดับ: 0 ความเห็น: 0
- แต้มแล: 0 + 0 เวอร์ชัน: 2.10.0 DevBox (www.dev-box-app) is a collection of little utilities (93 and growing), cheat-sheets (20 and growing), snippets (65 and growing) and collections (20 and growing) that are useful ⥯