首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

原生js之字符串截取[通俗易懂]

slice(start, end+1), substring(start, end+1), substr(start, n). slice(start, end+1): 两个参数时,参数指截取位置,截取含头不含尾;一个参数时,默认截取到字符串结尾。参数可以为负数,负数就倒着数位置。 substring(start, end+1): 两个参数时,参数指截取位置,截取含头不含尾;一个参数时,默认及渠道字符串结尾。参数不可以为负数。 substr(start, n): 两个参数时,第一个参数指截取起始位置,第二个参数指截取字符个数;一个参数时,默认截取到字符串结尾。第一个参数可为负数,第二个不可为负数。 example: var str = “今天是星期二”; console.log(str.slice(3, 6)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.slice(3, -1)); // 截取“星期”并打印 console.log(str.slice(3,-3)); // 未截取任何信息,因为正着数第三位是“星”,倒着数第三位也是“星”,截取取头不取尾,头和尾重了,所以没有截取到任何信息。 console.log(str.slice(-2, -3)); // 同理因为倒数第二位是“期”,倒数第三位是“星”,不能反着截取,所以没有截取到任何信息。 console.log(str.substring(3,6)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.substr(3, 3)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.substr(-1, 3)); //截取“二”并打印。因为倒着数第一位是“二”,虽然此时要截取的长度是3,但是因为只有一位,所以只能截取一位。

02
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    基于凝聚度和自由度的非监督词库生成

    中文分词是中文文本自然语言处理的第一步,然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定,而好的语料词库往往很难获得,并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法,什么是非监督呢?输入一大段文本,通过定义好的模型和算法,即可自动生成词库,不需要更多的工作,听起来是不是还不错? 参考文章:互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘,点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容,包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于

    05

    Jmeter 正则表达式提取括号中的文本内容

    jmeter里接口请求结束后,如果后续接口请求想要获取本次返回结果的内容,就需要正则表达式提取器来获取参数,当然也可以用json path extractor来提取(这个简单一些)。不过Jmeter里很多地方的约束条件和断言都是需要正则表达式来匹配的,所以大家还是要学习一下正则表达式的语法,以便更好更效率的完成测试内容。下面简单介绍一下常用的语法,这次先写一半,下次再补另一半。正则表达式的内容还是很多的,我也只是学了其中的一些皮毛,通用的东西,后期再慢慢深入吧,而且要学以致用,学的东西一定要亲自实际体验一下才会记得牢,好了,言归正转。

    03
    领券