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从 RegExp 构造器看 JS 字符串转义设计

2、表单输入项的字符串赋值给变量时也无需转义 假设页面中存在输入框 ,在输入框中输入字符 \w+\.ke\.qq\.com,则通过 JS 获取到的值可以直接传入 RegExp...构造器,同样无需考虑转义问题。...3、JS 代码中的转义处理 另外一种可能用到 RegExp string 参数的场景是:基于 JS 逻辑,动态创建正则表达式。例如正则表达式 /\w{3}/ 中的数字 3,是通过某个变量来传递的。...为了解决模板字符串的解析和转义问题,ES6 模板字面量中引入了反引号(`)和 tag function(知名「CSS in JS」 库 styled-components 中大量使用了这种语法)。...回过头来看,JS 正则表达式构造器的参数设计问题,其实不是 RegExp 引起的,而是 JavaScript String 的设计缺陷:单引号和双引号非但没有参考 PHP/Shell 之类的设计,反而给前端社区留下

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如何理解Power Query中的“#”转义字符?

例如我们需要日语的片假名,韩语字符,特殊的符号等都可以进行查找,查找到后就可以把对应的16位进制的编号记下,以后就可以方便转义了。...了解了Unicode编码,那我们看下,在Power Query中如何使用转义字符"#"进行转换。 例1:通过"#"直接进行16进制Unicode编码转义。...="abc#(lf)abc",其结果就是把lf转义成了换行。在进行Unicode编码转义时,必须用""在最外面,转义的编码在()内即可。当然如果直接转义就不需要了。 ?...例2:通过#转义含有特殊字符的字段名。 =[#"a b"=1] ? = [#"a&b"=1] ? 例3:通过转义符直接转义日期格式并进行计算。...例4:此外还可以用于一些特殊转义。 =#shared (获得所有函数详细说明) =#table({},{{}}) (构建一个表格) 此外需要注意的是,跟在转义字符#后面的都是小写单词。

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Scala里面如何使用枚举

枚举通常用来定义已知数量的常量,比如月份,星期,季节等等,用过java的人都知道定义枚举的关键字是enum,在scala里面和java有所不同,来看一个完整的例子定义: 上面的这个例子基本涵盖了枚举的所有常用方法...,定义枚举我们继承的是Enumeration抽象类,然后通过内部对象Value来赋值每一个枚举的值,此外里面还定义了几个工具方法,比如判断是否存在某个枚举,是否是工作日,以及打印所有的枚举值,在使用的时候可以直接通过...此外还可以用枚举值做模式匹配: 上面基本就是Scala里面最常见的枚举方法了,当然这种常见的枚举有一些缺点,比如上面的这个模式匹配,如果我仅仅写3个枚举值,它编译时候仍然能通过,但在运行的时候就会报错,

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R语言里面如何高效编程

高效编程 在R里面为什么尽量使用向量化编程 在R语言中,向量化编程是一种高效的编程方式,它可以提高代码的执行速度和可读性。这是因为R是一种基于向量的语言,其内部函数和操作都是为向量运算设计的。...R语言里面为什么要避免反复调整对象大小 在R语言中,每次你增加或减少一个对象的大小时,R实际上是创建一个新的对象,然后复制旧对象的内容到新对象中。...R语言里面如何并行处理独立的任务 在R中,你可以使用多种方式进行并行处理。其中一种常见的方式是使用parallel包,它是R的基础包之一,所以你不需要额外安装。...以下是一个简单的例子,展示了如何使用parallel包的mclapply函数来并行处理一个任务列表: # 加载parallel包 library(parallel) # 定义一个函数,这个函数将在并行处理中使用

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如何在Elasticsearch里面使用索引别名

比如电商的核心商品索引库,除了实时增量数据外,每天都要重建一遍索引,避免index里面的数据和db里面的数据不一致,因为index分shard了,所以要一个一个的shard做全量替换,直到所有的shard...,比如按月创建的索引,我们可以通过别名构造出一个最近3个月的索引 (3)查询一个索引里面的部分数据构成一个类似数据库的视图(views) es里面操作索引别名的有两个api命令: _alias 执行单个别名操作..._aliases 原子的执行多个别名操作 如何使用?...下面看下java api里面如何操作: (1)添加别名 client.admin().indices().prepareAliases().addAlias("my_index_v1","my_index...总结: 本文介绍了es里面别名的功能和作用并讲解了如何使用别名,如果我们的索引不确定未来如何使用时,给索引加一个别名是一个不错的选择。

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如何在spark里面使用窗口函数

在大数据分析中,窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后,求组内数据topN的需求,如果没有窗口函数,实现这样一个需求还是比较复杂的,不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能,今天我们就来学习下如何在...虽然有两种形式,但底层原理都一样,借助了spark里面的window算子,我们先来看下纯sql的实现方式,其代码如下: def main(args: Array[String]): Unit =...rank值可以重复但不一定连续) (2)row_number (生成rank值可以重复但是连续) (3)dense_rank (生成的rank值不重复但是连续) 了解上面的区别后,我们再回到刚才的那个问题,如何取...| ios| 1| 1| 1|+---+----------+-------+-------+----+----------+----------+ 在sql里面也一样...在spark的窗口函数里面,上面的应用场景属于比较常见的case,当然spark窗口函数的功能要比上面介绍的要丰富的多,这里就不在介绍了,想学习的同学可以参考下面的这个链接: https://databricks.com

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