数组关键词join直播_c#全部关键字(2024年12月全新视觉)
JavaScript数组29个方法全解析 JavaScript中数组的29个常用方法,快来看看吧! push() - 向数组末尾添加新元素 pop() - 从数组末尾移除元素 unshift() - 向数组开头添加新元素 shift() - 从数组开头移除元素 reverse() - 反转数组元素顺序 slice() - 截取数组的一部分 splice() - 删除、替换或插入元素 isArray() - 检查一个对象是否为数组 join() - 将数组元素连接成一个字符串 map() - 创建一个新数组,其结果是该数组中的每个元素都调用一个提供的函数 forEach() - 对数组的每个元素执行一次提供的函数 filter() - 创建一个新数组,包含通过所提供函数实现的测试的所有元素 concat() - 连接两个或更多数组,并返回新数组 合并数组 - 将多个数组合并为一个新数组 fill() - 用一个固定值填充数组 copyWithin() - 复制数组的一部分到同一数组的另一个位置 indexOf() - 返回指定元素在数组中首次出现的索引 lastIndexOf() - 返回指定元素在数组中最后一次出现的索引 find() - 返回通过测试函数的第一个元素的值 findIndex() - 返回通过测试函数的第一个元素的索引 every() - 测试数组的所有元素是否都通过由提供的函数实现的测试 includes() - 检查数组是否包含某个值 some() - 测试数组中是否有元素通过由提供的函数实现的测试 keys() - 返回一个新的迭代器对象,该对象包含数组中每个元素的键名 entries() - 返回一个新的迭代器对象,该对象包含数组中每个元素的键名和值 sort() - 按照字母顺序对数组进行排序 valueOf() - 返回数组的原始值 toString() - 将数组转换为字符串 去重 - 从数组中移除重复元素,返回新数组 这些方法帮助你更高效地处理JavaScript中的数组。希望这些信息对你有所帮助!
JS代码变美5法 1️⃣ 使用 let 和 const 声明变量 在ES2015中引入的let和const关键字,是var的现代替代品。var有几个问题,比如提升和功能范围,这可能导致全局范围内的意外行为和污染。例如,var定义的迭代变量i会在循环完成后定义,而不是在块级标记内。 2️⃣ 隐式构造函数,简洁又一致 ️ 在JavaScript中,有多种方法可以完成相同的任务。例如,你可以使用三元组或if-else块来创建条件逻辑。为了保持代码的一致性和易用性,尽可能使用隐式构造函数。例如,创建空对象时,可以使用Object构造函数或隐式{}。 3️⃣ 单引号优先,保持一致性 为了保持一致性,建议使用单引号(')而不是双引号(")和模板文字(`)。这样可以简化代码格式化过程。 4️⃣ 字符串插值,让代码更清晰 在JavaScript中,有多种方法可以连接字符串,包括+运算符、数组上的join方法或字符串上的concat方法。然而,使用模板文字是完成这项任务最简单和最复杂的方法。 5️⃣ 选择命名函数表达式,让代码更可读 在JavaScript中,有多种创建函数的方法,包括箭头函数、匿名函数表达式和函数声明。为了编写一致且可读的JavaScript代码,建议使用命名函数表达式。这样可以使代码更具可读性,并且名称可以很长且具有描述性。
sha256算法 SHA-256算法是一种广泛使用的哈希函数,能够生成256位的哈希值。它在TLS/SSL、SSH、PGP和比特币等安全协议中都有应用。使用JavaScript原生API可以轻松计算SHA-256哈希值,但浏览器和Node.js之间存在一些差异。 在浏览器中,可以利用SubtleCrypto API来计算哈希值。首先,创建一个TextEncoder对象,并使用它来编码给定的值。然后,将编码后的值传递给SubtleCrypto.digest()方法,生成数据的摘要。由于Promise解析为ArrayBuffer,需要使用DataView和getUint32()方法将数据转换为十六进制表示形式。最后,将十六进制数据添加到数组中,并使用join()方法将数组中的值组合成一个字符串。 示例代码: ```javascript const hashValue = val => { return crypto.subtle.digest('SHA-256', new TextEncoder('utf-8').encode(val)) .then(h => { let hexes = [], view = new DataView(h); for (let i = 0; i < view.byteLength; i += 4) { hexes.push(('0000000' + view.getUint32(i).toString(16)).slice(-8)); } return hexes.join(""); }); }; hashValue(JSON.stringify({ a: 'a', b: [1, 2, 3, 4], foo: { c: 'bar' }})) .then(console.log); ``` 在Node.js中,可以使用crypto模块来计算哈希值。首先,创建一个具有适当算法的对象,然后使用hash.update()方法将数据添加到Hash对象中,并使用hash.digest()方法计算数据的摘要。为了与浏览器实现的一致性,可以将Promise通过setTimeout()方法返回。 示例代码: ```javascript import createHash from 'crypto'; const hashValue = val => { return new Promise(resolve => { setTimeout(() => resolve(createHash('sha256').update(val).digest('hex')), 0); }); }; hashValue(JSON.stringify({ a: 'a', b: [1, 2, 3, 4], foo: { c: 'bar' }})) .then(console.log); ``` 通过这些示例代码,你可以轻松地在JavaScript中计算SHA-256哈希值,无论是在浏览器还是Node.js环境中。
Python三剑客,数据分析必备! 数据分析在当今社会中变得越来越重要,而Python作为一门强大的编程语言,在数据分析领域有着广泛的应用。今天,我们来聊聊Python数据分析的三大核心工具:Numpy、Pandas和Matplotlib。 Numpy:数据分析的基础 Numpy是Python中用于数值计算的库,提供了底层C语言实现的数值计算功能。它的核心数据结构是ndarray,支持任意维数的数组,但要求所有数据类型相同。Numpy的主要功能包括数组创建、增删、变形、拼接、基本统计量计算等。 例如,你可以用Numpy来生成随机数、进行矩阵运算或者处理线性代数问题。它的广播机制使得在处理不同形状的数组时更加灵活。 Pandas:数据处理与分析的利器 Pandas是基于Numpy和Matplotlib的第三方数据分析库,被誉为数据分析界的“瑞士军刀”。它的核心数据结构是Series和DataFrame,支持一维和二维数据,且数据内部可以是异构数据,但要求同列数据类型一致。 Pandas的主要功能包括数据读写、数值计算、数据处理、数据分析和数据可视化。它支持按索引匹配的广播机制、便捷的数据读写操作、类比SQL的join和groupby操作以及类比Excel的数据透视表功能。 Matplotlib:数据可视化的好帮手 芊Matplotlib是Python的一个绘图库,与Numpy和Pandas共享数据科学三剑客的美誉。它提供了丰富的绘图接口,包括plt接口、面向对象接口和pylab接口。你可以用Matplotlib来绘制各种图表,如折线图、柱状图、散点图等。 Matplotlib的绘图接口非常直观,支持自定义子图、自定义配置以及走向3D的绘图功能。通过这些接口,你可以轻松地创建出各种精美的图表。 总结 Numpy、Pandas和Matplotlib这三者各有特色,但它们共同构成了Python数据分析的基础工具包。通过合理使用这些工具,你可以轻松地进行数据处理、分析和可视化,从而更好地理解和洞察数据背后的规律和趋势。
数据分析师的日常工作:技能与思维全解析 嘿,大家好!今天我想跟大家聊聊数据分析师的日常工作,包括他们需要具备的能力、技术技能以及职场软技能。 SQL:数据分析师的灵魂工具 在数据分析师的日常工作中,SQL 几乎是最重要的技能之一。如果不懂 SQL,那简直就是少了灵魂。 临时需要取数据时,就得用 SQL 来分析并导出到 Excel。你需要熟练掌握 select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update 这些基本的 SQL 语句和函数,才能完成日常的取数或者简单的分析工作。 此外,还要学会优化 SQL 语句,提高查询效率。了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念,并掌握 hive SQL、spark SQL、pymysql 等工具也是必不可少的。 Python:数据分析的得力助手 Python 是数据分析的得力助手,特别是 Pandas 数据结构、Matplotlib 库、Pyecharts 库及 Numpy 数组。如果有报表需求,那就得用 Python 来实现自动化处理。如果需要跨库连接两个表,也是靠 Python 来完成。𛰟 我的日常数据采集 首先,得确定完成分析工作所需要的数据是否已经存在。如果之前没采集过,可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。 数据清洗:耗时但重要 数据清洗是整个分析工作中最耗时但也是极为重要的一步。数据的质量直接决定分析的准确性。清洗过程中,会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理,也会对数据的格式内容进行清洗。 数据分析:确定方案与方法 数据清洗完成后,就可以开始分析工作了。依据分析需求和目的,确定分析方案和方法。常见的分析方法有:漏斗分析、相关性分析、5w2h 分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM 用户分群、对比分析等。 数据可视化:让结果更直观 对于数据分析的结果,我们一般会采用可视化的方式来呈现。相较于数字表格,图像会更加直观。可以选择 Excel、Tableau、PowerBI 等工具进行可视化。 这就是我日常工作的一些情况啦,希望能对努力成为数据分析师的你有所帮助!갟
京东选项卡与页面渲染实战练习 选项卡与页面渲染实战练习: 在这个练习中,我们将结合之前学到的页面渲染技巧,来创建一个京东风格的选项卡。 首先,创建两个ul标签,并设置好id和class值。别忘了添加样式哦! JavaScript知识点讲解: 我们依然会将标题封装在数组中。 使用数组的map()方法,将每个标题提取出来。 利用ul的id名,将这些标题插入到页面中。记得用join("")将数组转换为字符串。 页面展示内容的实现: 获取商品标题和商品页面的元素(使用document.querySelectorAll)。 在for循环中,为每个标题添加自定义属性,以便区分。 当鼠标点击标题时,展示相应的商品页面。 鼠标点击事件处理: 获取被点击的标题的索引值(var now = this.dataset.index)。 移除所有标题和项目的样式。 当鼠标点击标题时,重新添加标题和项目的样式。 ꠥ覉实践: 快动手试试吧!将学到的知识应用到实际项目中,体验京东选项卡的魅力!
数据分析师必备技能与日常工作内容揭秘 今天我们来聊聊数据分析师需要具备的能力、技术技能以及职场软技能。 SQL:数据分析师的灵魂工具 SQL是数据分析师工作中90%以上的基础。如果不会SQL,就像缺少了灵魂一样。当有临时取数据的需求时,需要运用SQL分析出业务所需的数据,然后导出到Excel中。✅ 需要熟悉基本的增删改查语句及函数,如select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等,以便完成日常取数或简单分析工作。✅ 还需要掌握如何优化SQL语句,提高查询效率。同时,了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念,并学会使用hive SQL、spark SQL、pymysql等工具也是必要的。 Python:数据分析的得力助手 Python是数据分析的得力助手,需要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。𛰟 如果有业务报表需求,可以通过Python实现自动化处理。另外,如果需要跨库连接两个表,也需要依靠Python来完成。 我的日常数据采集 首先,要确定完成分析工作所需要的数据是否已经存在。如果之前没有采集过,可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。 数据清洗:至关重要的一步 数据清洗是整个分析工作中最耗时的步骤之一,但也是极为重要的。数据的质量最终决定着分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理,也会对数据的格式内容进行清洗。 数据分析:确定方案与方法 数据清洗完成后,就可以开展分析工作啦。需要根据分析需求及目的确定分析方案和选择分析方法。常见的分析方法有:漏斗分析、相关性分析、5W2H分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。 数据可视化:让结果更直观 对于数据分析的结果,我们通常会采用可视化的方式来呈现。相较于数字表格,图像会更加直观。可视化可以选择Excel、Tableau、PowerBI等工具。 这就是我日常工作的一些情况啦,希望能对努力成为数据分析师的你有所帮助呀!갟
数据分析师的日常:你了解多少? 嘿,大家好! 最近我翻看了自己的成长记录,从一个数据分析的新手成长为现在这个水平,真是感慨万千。今天我想和大家聊聊数据分析师的日常工作,分享一些实用的技能和经验。 SQL 几乎90%以上的工作都离不开SQL,不会SQL简直就像缺了灵魂一样!𑠤𖥏数据的需求经常有,这时候就需要你用SQL分析出业务需要的数据,然后导出到Excel里。 你需要熟悉基本的增删改查语句及函数,包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等。 同时,了解如何优化SQL语句,以达到最高查询效率。 还需要掌握事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念,并且学会使用Hive SQL、Spark SQL、pymysql等工具。 ️ Python Python是数据分析的得力助手,要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。 为了做一个相关业务的报表需求,你需要写Python实现自动化处理。 另外,因为业务需求,可能需要跨库连接两个表,也是需要用Python来完成的。 我的一些日常 数据采集: 首先,要确定完成分析工作所需的数据是否存在。如果之前未采集,可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。 数据清洗: 🙤𘀦时候会是整个分析工作中耗时最多的,但它是至关重要的。因为数据的质量最终也决定了分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理,也会对数据的格式内容进行清洗。ꊦ𐦍析: 数据清洗好后就可以进行分析工作。根据我们的分析需求及目的进行分析方案的确定及分析方法的选择。常见的分析方法有:漏斗分析、相关性分析、5w2h分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。 数据可视化: 对于数据分析的结果,我们通常会选择可视化的方式来呈现。相比起数字表格,图像会更加直观。可视化可以选择Excel、Tableau、Power BI等工具。 这就是我的一些日常,希望对正在努力的同学有积极效果~
刷了30+栈题后的心得总结 栈这种数据结构真的很基础,它体现了后进先出(LIFO)的思想。栈类题目在LeetCode上主要以Medium难度为主。虽然栈的基本操作很简单,但关键在于能否想到用栈来解决这个问题,这真的很考验思维能力。因此,栈类题目在面试中出现的频率相当高,几乎是常客。 栈类题目通常和字符串一起出现,所以你需要对字符串操作非常熟悉。以Python为例,字符串的切片、加法乘法、join()方法、isDigit()方法等都会经常用到。 栈的题目大致可以分为以下几类:括号匹配、计算器、单调栈、设计类、移除重复字母、模拟题。 括号匹配【重点】:这是栈的经典题型,20题有效的括号为种子题,基本思路一致。需要认真体会各道变式的不同之处。 计算器:思路不难,但代码量较大,需要仔细看好题目要求。 单调栈【难点】:这是栈题中最难的那类题。通常正序/逆序遍历均可,不熟练时可以适当画图加以辅助。当题目要求计算数组中元素左右第一个更大或更小的元素时,考虑单调栈解法。 设计类:这类题目本身考得较少,可以单独准备或选择性放弃。 移除重复元素:一般要求元素相邻或有序。类型不多,也不算难题。 模拟题【重点】:栈题的千变万化就源于此,很难归纳出具体套路,需要反复练习。通常意识到题目中存在消除/嵌套等过程时,可以考虑使用栈来解题。 注意:所有题号均为LeetCode里的题目哦!
软件测试工程师必备:移动端测试面试技巧 嘿,大家好!今天我们来聊聊移动端测试的一些面试问题,特别是针对软件测试工程师的面试。准备好了吗?Let's go! App Crash的原因有哪些?芥 存管理错误:内存不足或者内存泄漏都会导致App崩溃。比如,可用内存过低,或者程序运行时间太长,占用内存越来越多,最终用尽所有内存。还有一些非授权的内存操作也会导致Crash。 程序逻辑错误:数组越界、堆栈溢出、并发操作等逻辑错误也会导致App崩溃。例如,新添加的功能调用了一个已释放的指针,运行过程中就会Crash。 设备兼容性:不同的设备表现不同,有些设备上App可能会出现问题。 网络因素:网速不佳或者网络切换也会影响App的稳定性。 App ANR的原因是什么?苦稡耗时操作:比如数据库操作或者网络编程,占用主线程时间太长。 其他进程占用CPU:导致本进程得不到CPU时间片。 耗时的网络访问:比如大量的数据读写或者硬件操作(比如摄像头)。 数据库操作:调用thread的join()、sleep()、wait()方法或者等待线程锁的时候,service binder的数量达到上限。 System Server中发生WatchDog ANR:服务忙导致超时无响应,或者其他线程持有锁,导致主线程等待超时。 如何处理ANR和Crash? ️ Debug版本阶段:如果App本身有保存错误日志在手机,出现ANR和Crash的时候会自动把日志保存到本地实际的SD卡上,到对应的App目录取出来即可。 实时抓取:应用日志都会自动保存在手机一段时间,当出现偶然的Crash时候,直接通过ADB获取即可。 第三方SDK统计工具:后台会抓到报错的日志。 你见过哪些App日志异常? NullPointerException:空指针引用异常。 ClassCastException:类型强制转换异常。 IllegalArgumentException:传递非法参数异常。 ArithmeticException:算术运算异常。 ArrayStoreException:向数组中存放与声明类型不兼容对象异常。 IndexOutOfBoundsException:下标越界异常。 NegativeArraySizeException:创建一个大小为负数的数组错误异常。 NumberFormatException:数字格式异常。 SecurityException:安全异常。 UnsupportedOperationException:不支持的操作异常。 如何抓取App日志?𒊤聄B命令:adb logcat | find "包名" > log.log。 用DDMS抓取:手机连上电脑,打开DDMS工具。 在Android Studio开发工具中,打开DDMS。 常用的ADB命令有哪些? adb devices:查看手机设备。 adb install package(包路径):安装包。 adb install-r packages(保留数据及缓存文件安装新包):保留数据及缓存文件安装新包。 adb uninstall package(卸载包):卸载包。 adb kill-server:关闭ADB服务。 adb start-server:启动ADB服务。 adb shell pm list packages:查看手机里面所有包名。 希望这些内容能帮到你,祝大家面试顺利!如果有更多问题,欢迎留言讨论哦!
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