编程范式#
- 命令式编程：语句为基本单位，执行指令的步骤。
- 面向过程：自顶向下、过程结构化。以函数、过程、模块为基本特征。
- 面向对象：便于修改和扩展，以类、继承、多态、依赖注入为基本特征。（五大原则）
- 声明式编程：以数据为中心，以表达式为基本单位，以声明式的方式描述程序。
- 函数式：函数是第一公民，使用纯函数、闭包、Factor、柯里化等。
- 响应式：以数据流为中心。以异步、事件驱动、数据流驱动的方式编程。
函数式编程#
e.g. 把运算过程定义为不同的函数
let res = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);- 函数被视为一等公民
- 只使用表达式、把I/O限制到最小
- 不可变性、无状态
- 纯函数
- 引用透明
函子（Functor）#
定义：一个函子是一个容器，里面封装了一个值，并提供一个映射函数。可以把一个函数作用到容器里面的值上，得到一个新的容器。
class Num{
constructor (v) {
this.value = v
}
// add5 () {
// return new Num( this.value + 5)
// }
map (fn) {
return new Num(fn(this.value))
}
}
let add5 = x => x + 5
let double = x => x * 2
var num = new Num(2)
num.map(add5).map(double) // 14封住了一个方法 Functor.of 用来创建 Functor 实例。
class Functor{
constructor (value) {
this.value = value ;
}
map (fn) {
return Functor.of(fn(this.value))
}
}
Functor.of = function (val) {
return new Functor(val);
}
Functor.of(5).map(add5).map(double)编译与解释#
指令 -> 机器语言
x+y -> 词法分析(lexer) -> Token: [x, +, y] -> 语法分析(parser) -> AST: [+, [x, y]] -> 语义分析(semantic analysis) -> [+, [Num(2), Num(3)]] -> 解释/代码生成 -> Num(5) -> 运行
- Parser_LL(1)：左递归下降解析器
- Parser_LR(1)：线性规约解析器
- Parser_LALR：预测分析表法
前端设计#
明暗模式切换：less 变量，设定全局属性
if (newTheme === 'dark')
document.body.setAttribute('arco-theme', 'dark');
else
document.body.removeAttribute('arco-theme');ConfigProvider 组件：全局默认配置，包括主题、国际语言、尺寸等。
lodash#
- 工具函数库
- 集合处理
- 数组处理
其他#
正则表达式#
匹配字符串模式的工具，可以用来查找、替换、验证和拆分文本。
import re
s = "pytpyppyyyppy"
res = re.findall("py", s)
print(res, len(res)) # ['py', 'py', 'py', 'py'] 4
print(re.match("py", s)) # <re.Match object; span=(0, 2), match='py'>
r = '^[0-9a-zA-Z]{6,10}$'
s = '12345666'
print(re.findall(r, s)) # ['123456']
r_mail = r'(^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$)' # 匹配邮箱
print(re.match(r_mail, 'xxx@sb.com')) # <re.Match object; span=(0, 10), match='xxx@sb.com'>
print(re.match(r_mail, 'abc@com')) # None元字符
单字符：
.：匹配任何单个字符，除了\n。[]：括号中的任何单个字符。例如，[abc]匹配a、b或c。^：脱字号，表示其以外的字符。例如，[^abc]匹配除了a、b和c以外的任何字符。\d：任意数字，等价于[0-9]。\D：任意非数字字符，等价于[^0-9]。\s：任意空白字符，等价于[\t\n\r\f\v]。\S：任意非空白字符，等价于[^\t\n\r\f\v]。\w：任意字母、数字或下划线，等价于[a-zA-Z0-9_]。\W：任意非字母、数字或下划线字符，等价于[^a-zA-Z0-9_]。
边界匹配：
\b：单词边界，\w和\W之间的位置。\B：非单词边界。^：行首。$：行尾。
分组匹配：
|：或。(...)：捕获组。(?:...)：非捕获组。(?P<name>...)：命名组。(?#...)：注释。(?=...)：肯定预测先行断言。(?!...)：否定预测先行断言。(?<=...)：正向肯定回顾预测。(?<!...)：正向否定回顾预测。(?imx)：设置匹配模式，i忽略大小写，m多行模式，x忽略空白。(?-imx)：取消匹配模式。(?#...)：注释。
数量匹配：
*：匹配零个或多个。+：一个或多个。?：零个或一个。{m}：出现m次。{m,}：至少出现m次。{m,n}：m到n个。{m,n}?：m到n个，非贪婪模式。
print(re.findall(r'g[a-z]+d', str)) # ['gadxxgodwwgeed']
print(re.findall(r'g[a-z]+?d', str)) # ['gad', 'god', 'geed']非贪婪匹配：[a-z]+?，限定符后面加上问号 ?，表示匹配尽可能少的字符。
修饰符：
re.I：忽略大小写。re.M：多行模式。re.S：匹配任意字符，包括换行符。re.X：使用更加精细的语法。
import re
# 匹配数字
pattern = r'\d+'
result = re.findall(pattern, '123 456 789')
print(result) # ['123', '456', '789']
# 匹配中文
pattern = r'[\u4e00-\u9fa5]+'
result = re.findall(pattern, '你好，世界！')
print(result) # ['你好', '世界']
# 匹配邮箱
pattern = r'\w+@\w+\.\w+'
result = re.findall(pattern, 'abc@123.com def@456.com')
print(result) # ['abc@123.com', 'def@456.com']
# 匹配日期
pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}'
result = re.findall(pattern, '2021-10-10 2022-01-01')
print(result) # ['2021-10-10', '2022-01-01']