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C语言中sprintf()函数的用法

1、该函数包含在stdio.h的头文件中。 2、sprintf和平时我们常用的printf函数的功能很相似。sprintf函数打印到字符串中(要注意字符串的长度要足够容纳打印的内容,否则会出现内存溢出),而printf函数打印输出到屏幕上。sprintf函数在我们完成其他数据类型转换成字符串类型的操作中应用广泛。 3、sprintf函数的格式: int sprintf( char *buffer, const char *format [, argument,…] ); 除了前两个参数固定外,可选参数可以是任意个。buffer是字符数组名;format是格式化字符串(像:”%3d%6.2f%#x%o”,%与#合用时,自动在十六进制数前面加上0x)。只要在printf中可以使用的格式化字符串,在sprintf都可以使用。其中的格式化字符串是此函数的精华。 printf 和sprintf都使用格式化字符串来指定串的格式,在格式串内部使用一些以”%”开头的格式说明符来占据一个位置,在后边的变参列表中提供相应的变量,最终函数就会用相应位置的变量来替代那个说明符,产生一个调用者想要的字符串。 4、可以控制精度 char str[20]; double f=14.309948; sprintf(str,”%6.2f”,f); 5、可以将多个数值数据连接起来 char str[20]; int a=20984,b=48090; sprintf(str,”%3d%6d”,a,b); str[]=”20984 48090” 6、可以将多个字符串连接成字符串 char str[20]; char s1[5]={‘A’,’B’,’C’}; char s2[5]={‘T’,’Y’,’x’}; sprintf(str,”%.3s%.3s”,s1,s2); %m.n在字符串的输出中,m表示宽度,字符串共占的列数;n表示实际的字符数。%m.n在浮点数中,m也表示宽度;n表示小数的位数。 7、可以动态指定,需要截取的字符数 char str[20]; char s1[5]={‘A’,’B’,’C’}; char s2[5]={‘T’,’Y’,’x’}; sprintf(str,”%.*s%.*s”,2,s1,3,s2); sprintf(str, “%*.*f”, 10, 2, 3.1415926); 8、可以打印出i的地址 char str[20]; int i; sprintf(str, “%p”, &i); 上面的语句相当于 sprintf(str, “%0*x”, 2 * sizeof(void *), &i); 9、sprintf的返回值是字符数组中字符的个数,即字符串的长度,不用在调用strlen(str)求字符串的长度。 10、使用字符指针指向的字符串来接收打印的内容 例子:

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命令行模式与python交互模式

命令行模式与python交互模式 1.在命令行模式下,可以执行 python 进入 Python 交互式环境,也可以执 行 python hello.py 运行一个.py 文件。 2.在 Python 交互式环境下,只能输入 Python 代码并立刻执行。 3.Python 交互式环境会把每一行 Python 代码的结果自动打印出来,但是,直接运行 Python 代码却不会。 例: 在 Python 交互式环境下,输入: >>> 100 + 200 + 300 600 直接可以看到结果 600。 但是,写一个 calc.py 的文件,内容如下: 100 + 200 + 300 然后在命令行模式下执行: C:\work>python calc.py 发现什么输出都没有。 想要输出结果,必须自己用 print()打印出来。 把 calc.py改造一下: print(100 + 200 + 300) 再执行,就可以看到结果: C:\work>python calc.py 600 4.在 Windows上像直接运行exe文件运行.py文件是不行的,但是,在 Mac 和 Linux 上是可以的,方法是在.py 文件的第一行加上一个特殊的注释: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- print('hello, world') 然后,通过命令给 hello.py 以执行权限: $ chmod a+x hello.py 就可以直接运行 ./hello.py

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日志分析常规操作

日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用,演变到如今的微服务架构,日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查,还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析,甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时,系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是,日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志,到自建分布式日志中心来统一管理日志流,到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台,就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力,平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。

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