JSP项目国际化词条统计
国际化字条匹配并导出为excel格式
需求
将jsp页面里的key值,就是<spring:message code="gsyezer_Single_crystal"/>里的gsyezer_Single_crystal。和对应的字条对应上,并以excel表格形式输出。
- jsp页面key值示例
<label for=""><spring:message code="xhb_comp_type"/><!-- 组件类型--></label>
<select name="" class="sys_select one_key_moduleType"><option value="1"><spring:message code="gsyezer_Single_crystal"/><!-- 单晶--></option><option value="2"><spring:message code="gsyezer_Polycrystalline"/><!-- 多晶--></option><option value="3"><spring:message code="gsyezer_film"/><!-- 薄膜--></option>
</select>
-
对应字条文件示例
xhb_comp_type=组件类型 gsyezer_Single_crystal=单晶 gsyezer_Polycrystalline=多晶 gsyezer_film=薄膜 gsyezer_Material_name=物料名称 gsyezer_Product_specification=产品规格 gsyezer_Material_type=物料类型 gsyezer_Brand=品牌 ...... -
输出excel表格示例

python实现
import re
import pandas as pd
# 读取
with open('D:\\desktop\\workSpace\\index.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:content = f.read()
# 匹配
pattern = r'spring:message code=\"(.*?)\"'
matches = re.findall(pattern, content)# 读取lang文件
with open("D:\\desktop\\workSpace\\lang.txt", "r", encoding = "UTF-8") as f:content1 = f.readlines()
# 匹配
pattern1 = re.compile(r"(\w+)=(.*)")
matches1 = []
for line in content1:match1 = pattern1.search(line)if match1:for i in matches:if i == match1.group(1):key, value = i, match1.group(2)matches1.append((value, key))
# 去重
df = pd.DataFrame(matches1, columns=["字条", "对应国际化key"])
df = df.drop_duplicates()
# 输出
df.to_excel("D:\\desktop\\workSpace\\index.xlsx", index=False)
#需要两个包:pandas、openpyxl
#pip install pandas
#pip install openpyxl
代码解释
打开名为 “C:\Users\yxj\Desktop\workSpace\index.txt” 的文件,并读取文件内容到变量 content 中。
with open('D:\\desktop\\workSpace\\index.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:content = f.read()
使用正则表达式 r’spring:message code=“(.*?)”’ 在 content 中查找匹配的字符串。匹配结果保存在列表 matches 中。
pattern = r'spring:message code=\"(.*?)\"'
matches = re.findall(pattern, content)
打开名为 “C:\Users\yxj\Desktop\workSpace\lang.txt” 的文件,并逐行读取文件内容到列表 content1 中。
with open("D:\\desktop\\workSpace\\lang.txt", "r", encoding = "UTF-8") as f:content1 = f.readlines()
使用正则表达式 r"(\w+)=(.*)" 对 content1 中的每一行进行匹配。匹配的结果保存在列表 matches1 中。
pattern1 = re.compile(r"(\w+)=(.*)")
matches1 = []
对于每个 matches 中的元素,遍历 matches1 中的每一行。如果匹配成功,将匹配的结果以 (value, key) 的形式添加到 matches1 中。
for line in content1:match1 = pattern1.search(line)if match1:for i in matches:if i == match1.group(1):key, value = i, match1.group(2)matches1.append((value, key))
使用 pandas 库将 matches1 转换为数据框 df,并设置列名为 “字条” 和 “对应国际化key”。
df = pd.DataFrame(matches1, columns=["字条", "对应国际化key"])
去除数据框中的重复行。
df = df.drop_duplicates()
将数据框保存为名为 “C:\Users\yxj\Desktop\workSpace\index.xlsx” 的 Excel 文件,其中不包含索引列。
df.to_excel("D:\\desktop\\workSpace\\index.xlsx", index=False)
在js中嵌套引入的国际化字条
import re
import pandas as pdwith open('D:\\desktop\\workSpace\\mainjs.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:content = f.read()
# 待匹配的字符串
text = " spring_lang.oss_Analysis_installationTime,"a = '(?<=spring_lang.).*?(?=,|\s|\'|\"|\)|;)'# pattern = r"quick\s+brown\s+(\w+)\s+jumps"matches = re.findall(a, content)
# print(matches)pattern1 = re.compile(r"(\w+)=(.*)")with open('D:\\desktop\\workSpace\\langjsp.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:# 以数组的形式读入 数组2lines = f.readlines()
result = []
for key in matches:for line in lines:if re.search(key, line):result.append(re.findall(r'code="(.+?)"', line)[0])
# result就是key值
# print(result)
# 读取真正的lang包
with open("D:\\desktop\\workSpace\\lang.txt", "r", encoding = "UTF-8") as f:content1 = f.readlines()
# print(content1)
pattern1 = re.compile(r"(.*)=(.*)")matches1 = []
for line in content1:match = pattern1.search(line)if match:# print(match)for i in result:if i == match.group(1):key, value = i, match.group(2)matches1.append((value, key))print(result)
df = pd.DataFrame(matches1, columns=["字条", "对应国际化key"])
df = df.drop_duplicates()# 将 DataFrame 输出到 Excel 文件中
df.to_excel("D:\\desktop\\workSpace\\index.xlsx", index=False)
使用时需要创建以下几个目录

- index.txt为jsp页面
- index.xlsx为输出字条与对应的key值
- lang.txt为语言包
- langjsp.txt为存储封装过的lang的jsp文件
- mainjs.txt为有引用国际化字条的js文件
格式
-
index.txt
<div><div class="sys_tab_box mb_15"><ul class="sys_tab_list flex_center"><li authport="2-2-1"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getInvPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5"></i><spring:message code="update_common_inv_sn"/><!-- 逆变器--></a></li><li authport="2-2-2"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getDatalogPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5"></i><spring:message code="device_datalog"/><!-- 数据采集器--></a></li><li class="curr" authport="2-2-3"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getMeterPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5"></i><spring:message code="work_meter"/><!-- 智能电表--></a></li><li authport="2-2-4"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getEnvPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5"></i><spring:message code="work_env"/><!-- 环境监测仪--></a></li></ul></div> -
lang.txt
################################# 汉语: 2014-11-12 ######################################## login_login=监控/运维OSS登录 login_loginOld=旧版 login_down=下载 login_help=帮助 login_nameOrPassError=用户名或密码错误 login_valiCodeWrong=验证码错误 login_singIn=登 录 login_newUser=注 册 login_forgetPass=忘记密码? -
langjsp.txt
NO:"<spring:message code="service_question_xuhao"/>",//序号 devSer:"<spring:message code="service_question_deviceOrder"/>",//设备序列号 subArrayName:"<spring:message code="asd_Subarray_name"/>",//子阵名称 faultStrNum:"<spring:message code="sdf_Fault_string"/>",//故障组串数 strNum:"<spring:message code="sdf_Total_number_strings"/>",//组串总数 DiagnosisTime:"<spring:message code="new_Diagnosis_time"/>",//诊断时间 new_mission_name:"<spring:message code="new_mission_name"/>",//任务名称 xhb_notice:"<spring:message code="new_prompt"/>",//提示 xhb_details:"<spring:message code="tigo_details"/>",//详情 -
mainjs.txt
var b = compareTime2(minMaxtimeList,minMaxtimeList2);//true为交集 if(b){oComFn.sysAlert(spring_lang.there_is_a_conflict_in_the_time_interval_selected_by_Fengguping);//峰谷平所选时间区间有冲突,请重选!return false; }else{return true; }
不会python
ctrl C+V手已抽筋
相关文章:
JSP项目国际化词条统计
国际化字条匹配并导出为excel格式 需求 将jsp页面里的key值,就是<spring:message code"gsyezer_Single_crystal"/>里的gsyezer_Single_crystal。和对应的字条对应上,并以excel表格形式输出。 jsp页面key值示例 <label for"&…...
Java课题笔记~ MyBatis缓存
为了减少重复查询给数据库带来的压力,MyBatis提供了缓存机制,这种机制能够缓存查询的结果,避免重复的查询。 MyBatis提供了两种缓存方式: 一种为针对于SqlSession的缓存【默认开启】 另一种为针对于全局的缓存【手动开启】 一…...
数据结构--循环队列、链队
基础知识 //循环队列数据结构 typedef struct { QElemType data[MaxQSize];//数据域 int front,rear; //队头队尾指针 }SqQueue; //链队结点数据结构 typedef struct QNode { int data;//数据域 struct QNode* next;//指针域 }QNode, * QueuePtr; typedef struct { struct Q…...
hbuilderx主题色分享-github风格
效果 步骤 hbuilderx总共有三种主题,绿柔主题Default,酷黑主题Monokai,雅黑主题Atom One Dark,修改主题色是基于三种主题之一的,不能直接创建一个新主题,比如下方配置是基于Atom One Dark(对象名为[Atom One Dark]),则当前hbuild…...
【C++】类与对象(1)
文章目录 前言一、什么是类1.类的定义2.类的访问限定符3.类的作用域 二、类的实例化三、类对象的存储方式四、this指针总结 前言 C语言是面向过程的,关注的是过程,分析出求解问题的步骤,通过函数调用逐步解决问题。C是基于面向对象的&#x…...
Java课题笔记~ MyBatis核心配置
一、核心配置文件概览 MyBatis配置文件中有MyBatis框架的核心配置,负责对MyBatis进行全局管理。它包含许多控制MyBatis功能的重要元素。 <configuration><!--设置配置文件--><properties><property name"" value""/>…...
从0开始自学网络安全(黑客)
前言 黑客技能是一项非常复杂和专业的技能,需要广泛的计算机知识和网络安全知识。你可以参考下面一些学习步骤,系统自学网络安全。 在学习之前,要给自己定一个目标或者思考一下要达到一个什么样的水平,是学完找工作(…...
kotlin 编写一个简单的天气预报app(四)增加界面显示
编写界面来显示返回的数据 用户友好性:通过界面设计和用户体验优化,可以使天气信息更易读、易理解和易操作。有效的界面设计可以提高用户满意度并提供更好的交互体验。 增加城市名字的TextView <TextViewandroid:id"id/textViewCityName"…...
英语不好能学好Python吗?Python常用英文单词汇总
前言 嗨喽,大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 有些小可爱对英语好不好对学习python有没有什么影响有着很深的疑惑。 其实python学习,主要靠多敲多练,主打一个熟能生巧 那今天我就给大家带来Python常用英文单词汇总, 新手期小可…...
Counting Stars 2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(5)hdu7335
Problem - 7335 题目大意:如果一个点连接着k个点,就称这k1个点构成k星图,现给出一个大小为n的图,问2星图的数量^3星图的数量^...^n星图的数量是多少 3<n<1e6;1<m<1e6 思路:因为边数总共不超过1e6&#…...
浅谈document.write()输出样式
浅谈document.write()输出样式 js中的最基本的命令之一:document.write(),用于简单的打印内容到页面上,可以逐字打印你需要的内容——document.write("content"),这里content就是需要输出的内容;…...
AIGC(Artificial Intelligence and Graph Computing)职业发展路径和前景如何?
目录 一、AIGC 基本概念二、AIGC 市场规模三、AIGC 未来发展前景四、AIGC 职业发展路径五、AIGC 技能要求六、AIGC 相关公司 AIGC(Artificial Intelligence and Graph Computing)是人工智能和图计算的结合,它是一种用于处理大规模复杂数据的计…...
MySql006——基本的SELECT查询语句
在《MySql003——结构化查询语言SQL基础知识》中,我们学习了有关SQL的基础知识,也知道SQL中查询语句SELECT使用最为频繁 接下来我们将学习一些基本的SELECT查询语句 一、SELECT语句的通用语法 在MySQL数据库中,使用SELECT语句可以查询数据…...
【啥都生】分类项目中的模型搭建代码解析
def build_model(cfg):if isinstance(cfg, list):modules [eval(cfg_.pop("type"))(**cfg_) for cfg_ in cfg]return Sequential(*modules)else:return eval(cfg.pop("type"))(**cfg)b站up啥都生维护的分类项目 这段代码的功能是完成模型搭建,…...
Ubuntu出现了内部错误
使用的Ubuntu版本是18.04,使用的时候弹出对话框说出现了内部错误,好奇是哪里出现了错误,查找了一下解决的办法,记录一下。 参考解决方案:ubantu出现了内部错误 一旦程序崩溃过一次,就会生成一个.crash文件…...
Stable Diffusion AI绘画初学者指南【概述、云端环境搭建】
概述、云端环境搭建 Stable Diffusion 是什么、能干啥? 是一种基于深度学习的图像处理技术,可以生成高质量的图像。它可以在不需要真实图像的情况下,通过文字描述来生成逼真的图像。 可以对图像进行修复、超分辨率转换,将低分辨…...
小程序动态隐藏分享按钮
// 禁用分享 wx.hideShareMenu({menus: [shareAppMessage, shareTimeline] })// 显示分享 wx.showShareMenu({withShareTicket: true,menus: [shareAppMessage, shareTimeline] })//私密消息 wx.updateShareMenu({isPrivateMessage: true, })...
语音合成是什么?如何进行语音合成TTS数据采集?
我们在上一篇讲到语音数据采集分为常见的两种语音数据采集类型,一个是语音识别数据(ASR),另一个是语音合成(TTS)。这一期中,我们将介绍语音合成技术是什么,如何采集语音合成数据和制…...
实用干货!一文读懂Salesforce中6种数据关系类型!
Salesforce中对象之间的数据关系可能是一个棘手的话题。对于创建自定义对象的业务场景,需要决定使用哪些关系类型来扩展Salesforce数据模型。 01 查找关系 查找关系(Lookup Relationships)是一种松散耦合(loosely coupled&…...
Spring引入外部数据源
spring-dataSource.xml 数据源配置文件 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <beans xmlns"http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:context"h…...
Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中,缓存处理策略是一个关键环节,直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性,避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明: 一、缓存处理的核…...
Flask RESTful 示例
目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题: 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先,我们需要创建环境,安装必要的依赖,然后…...
OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering),用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...
OPENCV形态学基础之二腐蚀
一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式:dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一,腐蚀跟膨胀属于反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...
CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整
width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值,用于设置元素的宽度根据其内容自动调整,确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况(width: auto): 块级元素(如 <div>)会占满父容器…...
网站指纹识别
网站指纹识别 网站的最基本组成:服务器(操作系统)、中间件(web容器)、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些?举个例子:发现了一个文件读取漏洞,我们需要读/etc/passwd,如…...
深度学习水论文:mamba+图像增强
🧀当前视觉领域对高效长序列建模需求激增,对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模,以及动态计算优势,在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 🧀因此短时间内,就有不…...
算法刷题-回溯
今天给大家分享的还是一道关于dfs回溯的问题,对于这类问题大家还是要多刷和总结,总体难度还是偏大。 对于回溯问题有几个关键点: 1.首先对于这类回溯可以节点可以随机选择的问题,要做mian函数中循环调用dfs(i&#x…...
职坐标物联网全栈开发全流程解析
物联网全栈开发涵盖从物理设备到上层应用的完整技术链路,其核心流程可归纳为四大模块:感知层数据采集、网络层协议交互、平台层资源管理及应用层功能实现。每个模块的技术选型与实现方式直接影响系统性能与扩展性,例如传感器选型需平衡精度与…...
