当前位置: 首页 > news >正文

BOM对象location与数组操作结合——查询串提取案例

BOM对象location与数组操作结合——查询串提取案例

前置知识

1. Location 对象

Location 对象是 JavaScript 提供的内置对象之一,它表示当前窗口或框架的 URL,并允许你通过它操作或获取 URL 的信息。可以通过 window.location 访问。

主要属性

  • href:完整的 URL 地址。
  • protocol:协议部分(如 http:https:)。
  • host:域名和端口号(如 example.com:8080)。
  • hostname:域名(不包括端口)。
  • port:端口号。
  • pathname:URL 的路径部分。
  • search:查询字符串(以 ? 开头)。
  • hash:URL 的片段标识符(以 # 开头)。

常用方法

  • assign(url):加载新页面到当前窗口。
  • replace(url):加载新页面但不保留历史记录。
  • reload():重新加载当前页面。

示例

console.log(window.location.href); // 当前页面的完整 URL
window.location.assign('https://example.com'); // 跳转到新的 URL

2. 数组的可迭代方法

数组的可迭代方法基于 JavaScript 的内置迭代器接口,使你可以对数组的每个元素进行操作。这些方法在日常开发中非常重要。重点掌握前三个方法即可。

常用可迭代方法

  1. forEach()
    遍历数组中的每个元素,不返回结果。

    [1, 2, 3].forEach(num => console.log(num)); // 输出 1, 2, 3
    
  2. map()
    返回一个新数组,新数组中的每个元素是对原数组元素进行处理后的结果。

    let doubled = [1, 2, 3].map(num => num * 2);
    console.log(doubled); // 输出 [2, 4, 6]
    
  3. filter()
    返回一个新数组,包含所有通过筛选条件的元素。

    let evens = [1, 2, 3, 4].filter(num => num % 2 === 0);
    console.log(evens); // 输出 [2, 4]
    
  4. reduce()
    对数组中的所有元素进行累计计算,并返回一个最终结果。

    let sum = [1, 2, 3].reduce((acc, num) => acc + num, 0);
    console.log(sum); // 输出 6
    
  5. some()every()

    • some():检查数组中是否至少有一个元素满足条件。
    • every():检查数组中是否所有元素都满足条件。
    console.log([1, 2, 3].some(num => num > 2)); // 输出 true
    console.log([1, 2, 3].every(num => num > 2)); // 输出 false
    
  6. find()findIndex()

    • find():返回第一个满足条件的元素。
    • findIndex():返回第一个满足条件的元素的索引。
    let nums = [5, 10, 15];
    console.log(nums.find(num => num > 8)); // 输出 10
    console.log(nums.findIndex(num => num > 8)); // 输出 1
    
  7. entries()keys()values()

    • entries():返回键值对的迭代器。
    • keys():返回索引的迭代器。
    • values():返回值的迭代器。
    let arr = ['a', 'b', 'c'];
    for (let [index, value] of arr.entries()) {console.log(index, value); // 输出 0 'a', 1 'b', 2 'c'
    }
    
  8. flat()flatMap()

    • flat():将多维数组拉平成一维。
    • flatMap():对数组每个元素执行映射后再扁平化。
    let nested = [1, [2, [3]]];
    console.log(nested.flat(2)); // 输出 [1, 2, 3]let words = ['hello world', 'foo bar'];
    console.log(words.flatMap(str => str.split(' '))); // 输出 ['hello', 'world', 'foo', 'bar']
    

查询串提取案例

location获取:浏览器搜索任意词条即可

> location.search
> '?pglt=297&q=%E4%BD%A0%E5%A5%BD%E4%B8%96%E7%95%8C&cvid=c83a5c858e364a06bbd131895d6bd7a4&gs_lcrp=EgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMgYIAhAAGEAyBggDEAAYQDIGCAQQABhAMgYIBRAAGEAyBggGEAAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg1NjQ0ajBqMagCALACAA&FORM=ANNTA1&PC=U531'
> searchStr = location.search.substring(1)
> 'pglt=297&q=%E4%BD%A0%E5%A5%BD%E4%B8%96%E7%95%8C&cvid=c83a5c858e364a06bbd131895d6bd7a4&gs_lcrp=EgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMgYIAhAAGEAyBggDEAAYQDIGCAQQABhAMgYIBRAAGEAyBggGEAAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg1NjQ0ajBqMagCALACAA&FORM=ANNTA1&PC=U531'
> searchArr = searchStr.split('&')
> (6) ['pglt=297', 'q=%E4%BD%A0%E5%A5%BD%E4%B8%96%E7%95%8C', 'cvid=c83a5c858e364a06bbd131895d6bd7a4', 'gs_lcrp=EgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMg…AAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg1NjQ0ajBqMagCALACAA', 'FORM=ANNTA1', 'PC=U531']
> const mapArr = (sep,index,arr) => {return arr.map((item) => {return item.split(sep)[index]})
}
> undefined
> searchArr = searchArr.map(item => {return decodeURIComponent(item)
})
> (6) ['pglt=297', 'q=你好世界', 'cvid=c83a5c858e364a06bbd131895d6bd7a4', 'gs_lcrp=EgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMg…AAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg1NjQ0ajBqMagCALACAA', 'FORM=ANNTA1', 'PC=U531']
> keyArr = mapArr('=',0,searchArr)
> (6) ['pglt', 'q', 'cvid', 'gs_lcrp', 'FORM', 'PC']
> valueArr = mapArr('=',1,searchArr)
> (6) ['297', '你好世界', 'c83a5c858e364a06bbd131895d6bd7a4', 'EgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMgYIAhAAGE…AAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg1NjQ0ajBqMagCALACAA', 'ANNTA1', 'U531']
> searchDict = {}
> {}
> keyArr.map((item,index) => {searchDict[item] = valueArr[index]
})
> (6) [undefined, undefined, undefined, undefined, undefined, undefined]
> searchDict
> {pglt: '297', q: '你好世界', cvid: 'c83a5c858e364a06bbd131895d6bd7a4', gs_lcrp: 'EgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMgYIAhAAGE…AAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg1NjQ0ajBqMagCALACAA', FORM: 'ANNTA1', …}

console p1
console p2

需要注意

  • 关于数组的迭代方法基本都是传入一个function,参数列表为item,index,array,分别表示迭代对象的子元素、子元素索引以及迭代对象,三者按需引入,一般仅使用item
  • 注意es6语法,比如使用(args) => {return;}可简单表示一个匿名函数,当参数列表长度为1,即只有一个参数时可省略箭头前的括号

思考

  • 倘若搜索的词条中包含了咱们用于拆分搜索字符串的特殊字符会怎样呢?例如搜索词条“你好=世界&”

相关文章:

BOM对象location与数组操作结合——查询串提取案例

BOM对象location与数组操作结合——查询串提取案例 前置知识 1. Location 对象 Location 对象是 JavaScript 提供的内置对象之一,它表示当前窗口或框架的 URL,并允许你通过它操作或获取 URL 的信息。可以通过 window.location 访问。 主要属性&#…...

Jetson Orin Nano Super之 onnxruntime 编译安装

Jetson Orin Nano Super之 onnxruntime 编译安装 1. 源由2. 步骤步骤一:安装3.26 cmake步骤二:下载代码步骤三:编译代码步骤四:找到安装包步骤五:安装whl包 3. 注意4. 参考资料 1. 源由 Build onnxruntime 1.19.2 fai…...

开发环境搭建-3:配置 nodejs 开发环境 (fnm+ node + pnpm)

在 WSL 环境中配置:WSL2 (2.3.26.0) Oracle Linux 8.7 官方镜像 node 官网:https://nodejs.org/zh-cn/download 点击【下载】,选择想要的 node 版本、操作系统、node 版本管理器、npm包管理器 根据下面代码提示依次执行对应代码即可 基本概…...

[SWPUCTF 2022 新生赛]js_sign

题目 查看页面源代码 <!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"utf-8"><style>body {background-color: rgb(255, 255, 255);}</style> </head> <body><input id"flag" /><button>Check…...

农业信息化的基本框架

农业信息化的主要研究内容 基于作物模型的相关研究 作物生长模拟模型以及模型评价、模型的应用作物模型应用&#xff0c;包括&#xff1a;作物生态系统过程、生产管理措施、区域作物产量评估与气候变化对产量影响预测、基于作物模型的决策支持系统 数据挖掘、知识工程及应用、管…...

OpenAI的真正对手?DeepSeek-R1如何用强化学习重构LLM能力边界——DeepSeek-R1论文精读

2025年1月20日&#xff0c;DeepSeek-R1 发布&#xff0c;并同步开源模型权重。截至目前&#xff0c;DeepSeek 发布的 iOS 应用甚至超越了 ChatGPT 的官方应用&#xff0c;直接登顶 AppStore。 DeepSeek-R1 一经发布&#xff0c;各种资讯已经铺天盖地&#xff0c;那就让我们一起…...

Vue 3 中的父子组件传值:详细示例与解析

在 Vue 3 中&#xff0c;父子组件之间的数据传递是一个常见的需求。父组件可以通过 props 将数据传递给子组件&#xff0c;而子组件可以通过 defineProps 接收这些数据。本文将详细介绍父子组件传值的使用方法&#xff0c;并通过优化后的代码示例演示如何实现。 1. 父子组件传值…...

回顾2024,展望2025

项目 LMD performance phase2 今年修修补补&#xff0c;设计和做了很多item&#xff0c;有时候自己都数不清做了什么大大小小的item&#xff0c;但是for LMD performance phase2的go-live确实是最大也是最难的了&#xff0c;无论什么系统&#xff0c;只要用的人多了&#xff…...

【Python实现机器遗忘算法】复现2021年顶会 AAAI算法Amnesiac Unlearning

【Python实现机器遗忘算法】复现2021年顶会 AAAI算法Amnesiac Unlearning 1 算法原理 论文&#xff1a;Graves, L., Nagisetty, V., & Ganesh, V. (2021). Amnesiac machine learning. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, volume 35, 115…...

Vue 3 30天精进之旅:Day 03 - Vue实例

引言 在前两天的学习中&#xff0c;我们成功搭建了Vue.js的开发环境&#xff0c;并创建了我们的第一个Vue项目。今天&#xff0c;我们将深入了解Vue的核心概念之一——Vue实例。通过学习Vue实例&#xff0c;你将理解Vue的基础架构&#xff0c;掌握数据绑定、模板语法和指令的使…...

【ArcGIS微课1000例】0141:提取多波段影像中的单个波段

文章目录 一、波段提取函数二、加载单波段导出问题描述:如下图所示,img格式的时序NDVI数据有24个波段。现在需要提取某一个波段,该怎样操作? 一、波段提取函数 首先加载多波段数据。点击【窗口】→【影像分析】。 选择需要处理的多波段影像,点击下方的【添加函数】。 在多…...

【第九天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-六种常见的图论算法(持续更新)

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的图论算法2. 图论算法3.详细的图论算法1&#xff09;深度优先搜索&#xff08;DFS&#xff09;2&#xf…...

落地 轮廓匹配

个人理解为将一幅不规则的图形&#xff0c;通过最轮廓发现&#xff0c;最大轮廓匹配来确定图像的位置&#xff0c;再通过pt将不规则的图像放在规定的矩形里面&#xff0c;在通过透视变换将不规则的图形放进规则的图像中。 1. findHomography 函数 • Mat h findHomography(s…...

【漫话机器学习系列】064.梯度下降小口诀(Gradient Descent rule of thume)

梯度下降小口诀 为了帮助记忆梯度下降的核心原理和关键注意事项&#xff0c;可以用以下简单口诀来总结&#xff1a; 1. 基本原理 损失递减&#xff0c;梯度为引&#xff1a;目标是让损失函数减少&#xff0c;依靠梯度指引方向。负梯度&#xff0c;反向最短&#xff1a;沿着负…...

JAVA(SpringBoot)集成Kafka实现消息发送和接收。

SpringBoot集成Kafka实现消息发送和接收。 一、Kafka 简介二、Kafka 功能三、POM依赖四、配置文件五、生产者六、消费者 君子之学贵一&#xff0c;一则明&#xff0c;明则有功。 一、Kafka 简介 Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台&#xff0c;最初由 Link…...

AI刷题-蛋糕工厂产能规划、优质章节的连续选择

挑两个简单的写写 目录 一、蛋糕工厂产能规划 问题描述 输入格式 输出格式 解题思路&#xff1a; 问题理解 数据结构选择 算法步骤 关键点 最终代码&#xff1a; 运行结果&#xff1a;​编辑 二、优质章节的连续选择 问题描述 输入格式 输出格式 解题思路&a…...

在线可编辑Excel

1. Handsontable 特点&#xff1a; 提供了类似 Excel 的表格编辑体验&#xff0c;包括单元格样式、公式计算、数据验证等功能。 支持多种插件&#xff0c;如筛选、排序、合并单元格等。 轻量级且易于集成到现有项目中。 具备强大的自定义能力&#xff0c;可以调整外观和行为…...

什么是词嵌入?Word2Vec、GloVe 与 FastText 的区别

自然语言处理(NLP)领域的核心问题之一,是如何将人类的语言转换成计算机可以理解的数值形式,而词嵌入(Word Embedding)正是为了解决这个问题的重要技术。本文将详细讲解词嵌入的概念及其经典模型(Word2Vec、GloVe 和 FastText)的原理与区别。 1. 什么是词嵌入(Word Em…...

WPS数据分析000010

基于数据透视表的内容 一、排序 手动调动 二、筛选 三、值显示方式 四、值汇总依据 五、布局和选项 不显示分类汇总 合并居中带标签的单元格 空单元格显示 六、显示报表筛选页...

Qt中QVariant的使用

1.使用QVariant实现不同类型数据的相加 方法&#xff1a;通过type函数返回数值的类型&#xff0c;然后通过setValue来构造一个QVariant类型的返回值。 函数&#xff1a; QVariant mainPage::dataPlus(QVariant a, QVariant b) {QVariant ret;if ((a.type() QVariant::Int) &a…...

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)

CSI-2 协议详细解析 (一&#xff09; 1. CSI-2层定义&#xff08;CSI-2 Layer Definitions&#xff09; 分层结构 &#xff1a;CSI-2协议分为6层&#xff1a; 物理层&#xff08;PHY Layer&#xff09; &#xff1a; 定义电气特性、时钟机制和传输介质&#xff08;导线&#…...

Objective-C常用命名规范总结

【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名&#xff08;Class Name)2.协议名&#xff08;Protocol Name)3.方法名&#xff08;Method Name)4.属性名&#xff08;Property Name&#xff09;5.局部变量/实例变量&#xff08;Local / Instance Variables&…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署

一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架&#xff0c;相比 MapReduce 具有以下核心优势&#xff1a; 内存计算&#xff1a;数据可常驻内存&#xff0c;迭代计算性能提升 10-100 倍&#xff08;文档段落&#xff1a;3-79…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

C++ 基础特性深度解析

目录 引言 一、命名空间&#xff08;namespace&#xff09; C 中的命名空间​ 与 C 语言的对比​ 二、缺省参数​ C 中的缺省参数​ 与 C 语言的对比​ 三、引用&#xff08;reference&#xff09;​ C 中的引用​ 与 C 语言的对比​ 四、inline&#xff08;内联函数…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

TRS收益互换:跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案

一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 &#xff08;一&#xff09;概念解析 TRS&#xff08;Total Return Swap&#xff09;收益互换是一种金融衍生工具&#xff0c;指交易双方约定在未来一定期限内&#xff0c;基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...

NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建

NFT模式&#xff1a;数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新&#xff1a;构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议&#xff1a;基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通&#xff0c;通过零知…...

第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词

Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵&#xff0c;其中每行&#xff0c;每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid&#xff0c;其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...