text函数

写在开始 Python作为一个目前比较热门的新生语言，很值得小伙伴们一学。之前博主讲解了JDBC技术、Hibernate框架、Mybatis框架三种Java操作数据库的方法，但是Java需要找jar包下载，有些小伙伴可能会出现jar包问题导致程序出现报错的情况，因此，今天博主来讲下Python操作数据库的方法，同时制作一个简易界面，可视化地操作数据库！ 代码实现 #导入包 #pymysql是python3连接数据库的包 #tkinter是python的GUI界面包 #tkinter.messagebox是消息提示框包 import pymysql import tkinter as tk import tkinter . messagebox #数据库添加操作 def db_add ( ) : #连接数据库 db = pymysql . connect ( host = "localhost" , port = 3306 , user = "root" , password = "123a123a" , db = "test" ) #创建光标 cursor = db . cursor ( ) #编写SQL语句 sql = "insert into book(title,author,price) values('%s','%s',%s)" % ( v1 . get ( ) , v2

只是浅浅的解析下，让大家可以快速的理解字符串。 其中的所有代码均在Delphi7下测试通过。 Delphi 4,5,6,7中有字符串类型包括了： 短字符串（Short String） 长字符串（Long String） 宽字符串（Wide String） 零结尾字符串（Null-Terminated String）、PChar和字符数组 1、短字符串（Short String） 固定长度，最大字符数个数为255，短字符串也成为长度字节（Length-byte）字符串，这时因为短字符串的第0个元素包含了这个字符串的长度（字符串中字符的个数）。因此ShortString的缺省最大长度为256个字节（255个字符+1个长度字节=256），声明一个短字符串有两种方式，如下： var S: ShortString; { 255个字符长度,256个字节} S1: String[255]; { S1和S的字符类型一样} Len: Integer; begin S := 'Hello'; Len := Ord(S[0]); { Len现在包含S的长度为5，Ord函数可以把一个字符类型转换为整数类型} Len := SizeOf(S); { Len现在包含的是ShortString类型的大小，为256字节} end; 以上例子通过S[0]可以获得S的字符串长度

微信小程序-全局配置文件-tabbar字段 app.json----tabbar在该文件中 { "pages" : [ "pages/index/index" , "pages/img/img" , "pages/search/search" , "pages/demo01/demo01" , "pages/demo02/demo02" , "pages/logs/logs" ] , "window" : { "backgroundTextStyle" : "dark" , "navigationBarBackgroundColor" : "#0094ff" , "navigationBarTitleText" : "我的应用" , "navigationBarTextStyle" : "white" , "enablePullDownRefresh" : true } , "tabBar" : { "backgroundColor" : "#000" , "list" : [ { "pagePath" : "pages/index/index" , "text" : "首页" , "iconPath" : "icon/_1.png" , "selectedIconPath" : "icon/ok.png" } , { "pagePath" : "pages/img/img" ,

本文针对目前最新版9.5.1，若非说明，文中所说文档即指官方文档。本人刚接触PostgreSQL不久，文中不免错漏，请大家指正；随着了解深入，本文[可能]会不定期更新补足。 JSON PostgreSQL支持Json格式数据，有两种类型：json和jsonb。两者在效率上有所区别，而这是因为jsonb存储的是格式化后的二进制数据，所以在写入时，json类型比较快，而在检索时（注意这里说的检索不是简单的读取整个数据，而是比如检索json数据中某个键的值的场景），jsonb效率较高。一般情况下，使用jsonb就可以了。json数据是为了弥补关系型数据在伸缩性扩展性上的不足，但是文档也说了，不能啥都往里放，要考虑数据原子性和数据大小。 json类型可以作包含判断和是否存在的判断（containment or existence），表示符号分别为@>和?（以及其它一些变种）。对于这两种牵涉到多个键和元素的判断场景，json类型比下面要讲的arrays更适合，因为其对查询有内在的优化机制，而array只是单纯的线性查找。 若json列需要经常检索，那么可以在其上建立GIN索引，jsonb支持两种特有的GIN索引jsonb_ops和jsonb_path_ops。创建的语法如下： CREATE INDEX idxgin ON api USING GIN (jdoc); CREATE INDEX

re模块中常用函数： match： 从开始的位置进行匹配。如果开始的位置没有匹配到。就直接失败了。示例代码如下： text = 'hello' ret = re.match('h',text) print(ret.group()) >> h 如果第一个字母不是 h ，那么就会失败。示例代码如下： text = 'ahello' ret = re.match('h',text) print(ret.group()) >> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' 如果想要匹配换行的数据，那么就要传入一个 flag=re.DOTALL ，就可以匹配换行符了。示例代码如下： text = "abc\nabc" ret = re.match('abc.*abc',text,re.DOTALL) print(ret.group()) search： 在字符串中找满足条件的字符。如果找到，就返回。说白了，就是只会找到第一个满足条件的。 text = 'apple price $99 orange price $88' ret = re.search('\d+',text) print(ret.group()) >> 99 group： 在正则表达式中，可以对过滤到的字符串进行分组。分组使用圆括号的方式。 group

1、外部文件config.js 第一种写法 //常量的定义 const config = { baseurl:'http://172.16.114.5:8088/MGT2' } //函数的定义 function formatXml(text) { 　　return text } //导出 {常量名、函数名} export {config,formatXml} 第二种写法 //常量的定义 export const config = { baseurl:'http://172.16.114.5:8088/MGT2' } //函数的定义 export function formatXml(text) { 　　return text } 2、引入config.js里面的常量和方法 import {config,formatXml} from '../config'//记得带上{}花括号 来源： https://www.cnblogs.com/qiu-Ann/p/7463484.html

转载请注明出处: https://learnandfish.com Text文本组件 --最基础的组件 Text用于显示简单样式文本，它包含一些控制文本显示样式的一些属性。 import 'package:flutter/material.dart'; void main() => runApp(MyApp()); class MyApp extends StatelessWidget { @override Widget build(BuildContext context) { return MaterialApp( home: Scaffold( appBar: AppBar( title: Text( // 文本控件 "常用Widget介绍", // 文本内容 style: TextStyle( // 文本样式 color: Colors.white, // 文字颜色 fontSize: 20 // 文字大小 ), ), ), body: Text( "Widget界面" * 5, // 字符串重复5次 textAlign: TextAlign.center, // 文字居中显示 ), ), ); } } RichText 富文本, 可以显示多种样式的text。 var richText = Text.rich( // 富文本 TextSpan( //

在实际应用中，我们常常会使用到相似搜索，例如图片、数组、文本等相似搜索。对于文本，可以使用pg_trgm插件来实现相似搜索。 在使用pg_trgm插件来进行相似搜索前，我们需要知道相似度是什么，相似搜索中很关键的一个点是相似度。通过show_limit()可以查看相似度限制，通过set_limit可以设置相似度阈值。相似度值越大，表示需要的匹配度越高，1表示完全匹配。 bill = # select show_limit(); show_limit ------------ 0.3 ( 1 row ) bill = # select set_limit(0.9); set_limit ----------- 0.9 ( 1 row ) 然后我们该如何查看两个文本的相似度呢？pg_trgm自带的函数similarity或word_similarity可以查看两个字符串的相似度值。 bill = # select similarity('abc','abcd'); similarity ------------ 0.5 ( 1 row ) bill = # select word_similarity('abc','abcd'); word_similarity ----------------- 0.75 ( 1 row ) bill = # select show_trgm(

安装 pycrypto、pycrytodome和crypto是一个东西，crypto在python上面的名字是pycrypto，它是一个第三方库，但是已经停止更新三年了，所以不建议安装这个库； 这个时候pycryptodome就来了，它是pycrypto的延伸版本，用法和pycrypto是一模一样的； 所以，我现在告诉大家一种解决方法–直接安装：pip install pycryptodome 但是，在使用的时候导入模块是有问题的，这个时候只要修改一个文件夹的名称就可以完美解决这个问题， 将文件夹叫做crypto,将小写c改成大写C就ok了。 参考： windows下安装crypto from Crypto . Cipher import AES from binascii import b2a_hex , a2b_hex class BaseCrypt ( object ) : def __init__ ( self , * args , key = None , ** kwargs ) : self . key = key def encrypt ( self , text ) : raise NotImplementedError def decrypt ( self , text ) : raise NotImplementedError class AESCrypt (

在语雀中，无法使用HTML中的 <ruby> 标签来输入拼音，但是语雀可以支持latex公式块的插入，所以我们可以借助公式中的latex来做汉语拼音的输入，具体来说也就是通过latex中的overset指令来输入上下并排的字符。 先举一个简单的例子 \overset{bái}{白}\overset{rì}{日}\overset{yī}{依}\overset{shān}{山}\overset{jìn}{尽}，\overset{huáng}{黄}\overset{hé}{河}\overset{rù}{入}\overset{hǎi}{海}\overset{liú}{流} 然后可以让这个字稍微大一些，比如(通过\small，\large，\huge等命令来控制字体) \huge{\overset{bái}{白}\overset{rì}{日}\overset{yī}{依}\overset{shān}{山}\overset{jìn}{尽}，\overset{huáng}{黄}\overset{hé}{河}\overset{rù}{入}\overset{hǎi}{海}\overset{liú}{流}} 也可以通过\text来设置不使用斜体来渲染拼音： \huge{\overset{\text{bái}}{白}\overset{\text{rì}}{日}\overset{\text{yī}}{依}