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

数据分类分级-结构化数据识别与分类的算法实践

数据分类是数据安全和数据合规体系建设的基石。无论是数据安全策略制定、数据合规性评估,还是事件响应处置和员工数据安全意识引导,都离不开对数据进行有效的标记和分类。通常所说的数据分类其实包括两部分事情,首先是数据识别,即需要知道数据是什么,如姓名、手机号、证券代码、金额、药品名称等;然后才是结合业务进行的分类,例如,进一步将姓名区分为用户信息,员工信息,或公开的企业信息等,药品名称区分为公开的药物说明信息、医嘱信息、个人疾病信息等。为了进行区分,我们把数据识别的结果称为标识,而数据分类的结果才称为类别。

02

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

如何用正则表达式匹配中文

还是没办法不去在意这个博客, 毕竟付出了自己将近一年的心血, 这是几个周前写的一篇文章, markdown格式写的不是很规范, 望见谅! 分享在此。 前几天因为在做学校教务处的爬虫,用php抓取的成绩和课程表竟然返回的是html格式的数据,也是很醉。没办法,干脆用正则匹配吧。因为之前并没有学过正则表达式,只好恶补了一下。在匹配的过程中遇到了一些问题,特别是在匹配中文的时候,很是蛋疼。下面说一下我的学习成果。 使用php在匹配中文的时候不能使用 \w 来匹配,可以使用元字符 . 来粗略匹配中文 精确匹配中文时需要考虑编码环境,gb2312和 utf-8。这两种编码有什么区别呢 ? 最主要的就是gb2312编码的汉字占两个字节,而utf-8编码的汉字占3个字节。 一、好了,下面进入正题,如果你想匹配中文的话,可以采用下面的表达式: utf-8编码:

02
领券