在VS2010在快速找出汉字方法，对于要做国际化版本时收集“待翻译汉字”超有用

VS2010快速找出汉字用于版本待翻译
最新推荐文章于 2025-08-08 12:00:58 发布
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博客介绍了在VS2010中快速找出汉字的方法，此方法对于版本制作时收集“待翻译汉字”非常有用，聚焦信息技术领域中开发工具的实用技巧。
【Visual Assist X助手安装问题】Visual Assist X无法安装（双击安装包没反应） | Visual Assist X安装后在Visual Studio中找不到（亲测有效）
dvlinker的技术专栏
12-17 6万+
本文分享了Visual Assisant X助手的安装与使用问题的详细解决办法，因为网上搜集的信息比较少，所以有一定的参考价值。考虑到很多开发新手会遇到上述问题，可能对Windows系统不熟悉，所以相关操作步骤讲解的很详细！
Eclipse Memory Analyzer中文使用说明(带书签)
07-25
- 检查引用链：检查 Leak Suspects 报表，找出不必要的引用链，这些链可能是导致内存泄漏的原因。 6. 使用步骤 - 获取 Heap Dump 文件：通过 JVisualVM 或 JVM 参数 `-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError` 来触发和...
vs2010搜索中文的正则表达式
Hello world from Stephen
01-30 1573
(".*[\u4E00-\u9FA5]+.*")
VS(Visual Studio)中查找项目里的中文字符
sushang的博客
05-02 3079
由于中文字符的Unicode范围大致在 \u4e00 到 \u9fff 之间（这包括了大部分常用的中文字符，但不包括一些扩展区域），你可以使用正则表达式 [\u4e00-\u9fff]+ 来匹配一个或多个连续的中文字符。不过，由于中文字符的范围非常广泛（包括简体中文、繁体中文、日本汉字、韩国汉字等），你可能需要定义一个大致的字符范围来执行查找。（3）如果你想要查找所有可能的中文字符（包括一些不常用的和扩展区域的字符），你可能需要扩大这个范围，但这会增加误报的可能性。打开你想要搜索的源代码文件或项目。
一个简单的VS2011国际化例子
08-12
项目需求，实现中文和英文的转换,所以弄了个测试示例
VS 查找代码中包含的中文方法
chulijun3107的博客
10-11 3515
如果开发的项目在国内使用，代码中含有中文没有什么问题。如果要做国际化，就要使用多语言方法。这时候就不能使用包含中文的硬编码方式了。需要将代码中的中文全部找出，然后编写多种语言的配置文件。到时候使用哪种语言，就导入相应的配置文件既可。那么，如何查找出VS开发中使用的中文呢？ 使用正则表达式方法可以查找出。记录一下方法。方便日后查看。 直接在VS中用Ctrl+F或者Ctrl+Shift+F，在"查找内容"中输入(".[\u4E00-\u9FA5]+)|([\u4E00-\u9FA5]+.")，就能找出所有这
29、iOS 应用的本地化与国际化指南
sat99的博客
08-08 79
本文详细介绍了iOS应用的本地化与国际化策略，涵盖资源管理、文本翻译、Nib文件处理及iOS语言加载机制。通过使用Xcode工具和内置宏，开发者可以高效实现多语言支持，同时优化应用体积并提升用户体验。还提供了实践示例和常见问题解决方案，助力应用全球推广。
5、移动计算中的基于位置的国际化与本地化
web99的专栏
07-15 36
本文探讨了移动计算中基于位置的国际化与本地化的重要性及实现方法。随着全球化的发展，应用和网站需要适应不同语言和文化背景的用户需求。通过支持多语言、调整文化相关内容以及基于位置的服务，可以提升用户体验。然而，隐私问题成为位置服务的一大障碍，因此建议通过用户选择语言偏好或填写地区信息的方式实现本地化。文章还介绍了相关技术实现，包括资源文件管理、Unicode编码、字符串处理以及Aarogya Setu应用的案例分析。最后，展望了未来国际化与本地化的发展方向，如人工智能翻译、隐私保护增强以及跨设备体验优化。
国际化与本地化在C++：编码转换的多语言支持秘诀
随着全球化的快速发展，软件国际化与本地化成为构建现代软件应用不可或缺的一部分。本文全面探讨了国际化与本地化的基础概念，并深入分析了C++中字符编码与转换的原理，包括编码的历史发展、标准库中的字符与字符串...
VS qt多语言国际化demo1，动态切换 列表标题等
05-16
VS QT 手写控件。动态切换语言，不能用你打死我
多语言制作工具新版 支持vs2005 vs2008 vs2010
11-15
这是一个多语言资源编辑工具，生成的资源文件可以直接在VS中使用，并且也可以生成一个资源项目，对于多语言的编程是有很大的帮助。 这个版本可以和VS集成在一起使用。 现在支持vs2005 2008 2010
如何查找代码中的中文（VS）
weixin_41995872的博客
03-15 3314
https://blog.youkuaiyun.com/idevelop/article/details/44459577 1.ctrl+shift+f 2、正则表达式如下： (?!.*#region)^[^*/\r\n]{0,100}[\u4e00-\u9fa5]+[^/\r\n]{0,100}(\n|\r) 查找选项中file types设为*.cs即可 ...
Visual Studio 2012中的国际化
mmdev
01-20 180
本文来源于我在InfoQ中文站翻译的文章，原文地址是：http://www.infoq.com/cn/news/2013/01/vs-2012-language-packs Visual Studio 2012提供了对10种语言的内建支持，如英语、法语、意大利语、西班牙语、德语、俄语、日语、韩语、简体中文与繁体中文。作为开发者，你可以下载所需语言的安装包，而不必像之前的版本那样下载和安装单独的语...
VS编辑器快速查找项目里的中文字符
zcc858079762的博客
11-14 4478
1.ctrl + shift + f 打卡全局查找 2.输入(".*[\u4E00-\u9FA5]+)|([\u4E00-\u9FA5]+.*") 3.打开 find option 勾选全部条件 4.find all
Linux 在指定路径下找出并删除文件夹内容相同的叶子文件夹，只保留一份，用shell实现
最新发布
09-16
<think> 首先，用户在Linux系统下想用shell脚本实现：找出指定路径下内容相同的叶子文件夹，并删除重复的，只保留一份。叶子文件夹指的是没有子文件夹的文件夹。 关键点： - 找出内容相同的叶子文件夹。 - 只保留一份副本。 - 使用shell脚本。 用户提供了几个引用： - 引用[1]：关于更改默认shell的chsh命令。 - 引用[2]：关于删除OSS服务中bucket下的文件夹（似乎无关）。 - 引用[3]：关于find命令查找文件，包括按大小查找。 这些引用可能与问题无关；引用[1]提到了shell相关命令，引用[3]提到了查找文件。但用户的问题是找出内容相同的文件夹，所以引用[3]的find命令可能有用。 我需要基于用户的问题来构建回答。用户没有提到引用，所以我应该专注于问题本身。 步骤计划： 1. **理解需求**：我需要比较文件夹的内容是否相同。内容相同可能意味着文件结构和内容相同，包括文件名、大小和checksum（如md5sum）。 2. **找出叶子文件夹**：叶子文件夹是没有子文件夹的文件夹。可以使用find命令查找空文件夹或检查目录结构。 3. **比较文件夹内容**： - 使用diff命令递归比较文件夹？但diff用于比较文件差异，不适合直接比较多个文件夹。 - 计算每个文件夹的checksum：例如，计算文件夹内所有文件的md5sum总和或使用更高级的工具。 - 一个常见方法是使用find和md5sum递归计算所有文件的哈希，然后汇总。 4. **识别重复**：收集所有叶子文件夹的某种标识符（如哈希值），然后用它来识别重复。 5. **删除重复**：一旦找到重复，删除所有但一份。 6. **脚本结构**：创建一个shell脚本，接受指定路径作为参数。 详细步骤： - **步骤1：找到所有叶子文件夹**。 - 叶子文件夹：没有子目录的文件夹。可以使用find命令查找所有目录，然后检查是否有子目录。 - 简单方法：查找所有目录，然后测试是否为空（但有文件时也可能为空）。 - 更好方法：使用find的-type d 和 -links 2？在Linux中，一个目录有链接计数：2（本身和.）加上每个子目录的..。所以叶子文件夹应该有links计数为2。 - 示例：find /path -type d -links 2：这应该找到叶子文件夹，因为links=2表示没有子目录。 - 验证：是的，在Linux中，目录的链接计数是2 + 子目录数。所以links=2意味着没有子目录，因此是叶子文件夹。 - **步骤2：为每个叶子文件夹计算内容哈希**。 - 如何计算文件夹内容的哈希？可以使用tar将文件夹打包并计算md5sum，或者使用find + md5sum递归计算所有文件的哈希。 - 简单方法：使用find . -type f -exec md5sum {} + | sort | md5sum：这会为文件夹生成一个唯一的哈希（基于所有文件的哈希排序后的总和）。 - 需要处理每个文件夹。 - **步骤3：收集哈希值**。 - 存储哈希值和文件夹路径。 - **步骤4：找出重复的哈希**。 - 对于每个哈希，如果有多个文件夹共享相同的哈希，则这些是重复的。 - **步骤5：删除重复**。 - 对于每个重复组，保留一个（例如，最早创建的或任意一个），删除其他。 - **步骤6：脚本实现**。 - 使用shell脚本，可能用bash。 - 需要错误处理和用户确认，以防误删除。 脚本结构： ```bash #!/bin/bash # 检查参数 if [ $# -ne 1 ]; then echo "用法: $0 <路径>" exit 1 fi path="$1" # 步骤1: 查找所有叶子文件夹 leaf_dirs=$(find "$path" -type d -links 2) # 步骤2: 为每个叶子文件夹计算哈希 declare -A hash_map # 关联数组存储哈希和路径列表 while IFS= read -r dir; do # 计算文件夹的哈希 hash=$(find "$dir" -type f -exec md5sum {} + | sort | md5sum | awk '{print $1}') # 添加到哈希映射 if [ -n "${hash_map[$hash]}" ]; then hash_map[$hash]+=" $dir" else hash_map[$hash]="$dir" fi done <<< "$leaf_dirs" # 步骤3: 识别重复 for hash in "${!hash_map[@]}"; do dirs=(${hash_map[$hash]}) count=${#dirs[@]} if [ $count -gt 1 ]; then echo "找到重复文件夹 (哈希: $hash):" printf "%s\n" "${dirs[@]}" # 保留一份，删除其他 # 例如，保留第一个，删除其余的 keep_dir="${dirs[0]}" echo "保留: $keep_dir" for (( i=1; i<$count; i++ )); do echo "删除: ${dirs[$i]}" rm -rf "${dirs[$i]}" done fi done ``` 注意事项： - 使用rm -rf很危险，容易被误删除。在脚本中应该添加确认或安全措施。 - 哈希计算：使用find和md5sum递归计算所有文件哈希。但如果有大量文件，可能会慢。 - 叶子文件夹定义：-links 2应该工作，但需要测试。 - 空文件夹：如果文件夹是空的，-links 2可能不正确。空文件夹的链接计数也是2（本身和.），所以它被视为叶子文件夹。 - 对于空文件夹，内容相同是容易的。 - 处理符号链接：脚本应该忽略或处理符号链接。最好使用find时避免跟随符号链接。 改进： - 在删除前，添加确认提示。 - 避免删除系统文件或不必要删除。 - 考虑文件权限和所有权。 回答结构： - 解释方法。 - 提供脚本。 - 警告和建议。 - 生成相关问题。 最终回答： - 使用中文。 - 结构清晰。 - 引用如果有，但用户引用似乎不直接相关。 相关问题： 1. 如何安全地删除文件？ 2. 优化脚本性能？ 3. 处理大文件夹的方法？ </think> 基于您的需求，我将提供一个完整的Shell脚本解决方案，用于在指定路径下找出内容相同的叶子文件夹（即没有子文件夹的目录），并删除重复项，仅保留一份。以下是逐步实现的方法和注意事项。 ### 解决方案概述 1. **关键概念**： - **叶子文件夹**：没有子目录的文件夹（在Linux中，可通过链接计数`-links 2`识别）。 - **内容相同**：通过计算文件夹内容的MD5哈希值（递归聚合所有文件哈希）来判断是否相同。 - **删除策略**：保留最早创建的文件夹（基于修改时间），删除其他重复项。 2. **脚本实现**： ```bash #!/bin/bash # 验证输入参数 if [ $# -ne 1 ]; then echo "错误：请指定一个路径。用法: $0 <目标路径>" exit 1 fi target_path="$1" # 创建临时文件存储哈希和路径 temp_file=$(mktemp) # 步骤1: 查找所有叶子文件夹（-links 2 表示无子目录） find "$target_path" -type d -links 2 | while IFS= read -r dir; do # 跳过空文件夹（可选） if [ -z "$(ls -A "$dir")" ]; then continue fi # 步骤2: 计算文件夹内容的MD5哈希（递归所有文件） hash=$(find "$dir" -type f -exec md5sum {} + | sort | md5sum | awk '{print $1}') # 记录哈希值、路径和修改时间 mtime=$(stat -c %Y "$dir") echo "$hash $mtime $dir" >> "$temp_file" done # 步骤3: 识别重复哈希并删除多余文件夹 sort "$temp_file" | awk '{ if ($1 == prev_hash) { # 相同哈希：对比修改时间，保留最早创建的（最小mtime） if ($2 < prev_mtime) { delete_dirs[++count] = prev_dir prev_hash = $1; prev_mtime = $2; prev_dir = $3 } else { delete_dirs[++count] = $3 } } else { # 新哈希组：初始化 prev_hash = $1; prev_mtime = $2; prev_dir = $3 } } END { # 输出并删除重复项 for (i=1; i<=count; i++) { print "删除: " delete_dirs[i] system("rm -rf \"" delete_dirs[i] "\"") } }' # 清理 rm "$temp_file" echo "操作完成！" ``` ### 使用说明 1. **保存脚本**：将上述代码保存为 `remove_duplicate_dirs.sh`。 2. **赋予权限**： ```bash chmod +x remove_duplicate_dirs.sh ``` 3. **运行脚本**： ```bash ./remove_duplicate_dirs.sh /您的/目标/路径 ``` - 示例：`./remove_duplicate_dirs.sh /home/user/documents` ### 关键功能解析 1. **查找叶子文件夹**： - 使用 `find -type d -links 2` 识别无子目录的文件夹[^3]。 2. **内容哈希计算**： - 递归所有文件：`find "$dir" -type f -exec md5sum {} +` 生成文件哈希列表。 - 聚合哈希：排序后计算总MD5（`sort | md5sum`），确保顺序不影响结果。 3. **删除策略**： - 保留修改时间最早的文件夹（`stat -c %Y` 获取时间戳）。 - 安全删除：使用 `rm -rf` 前打印路径，便于验证。 ### 注意事项 1. **安全警告**： - 脚本直接删除文件！建议首次运行时注释 `system("rm -rf ...")` 行，仅打印待删除路径。 - 测试前备份数据： ```bash cp -r /目标路径 /备份路径 ``` 2. **性能优化**： - 大文件夹处理：若文件过多，`md5sum` 可能较慢。可改用 `-size` 过滤小文件[^3]。 - 示例修改：`find "$dir" -type f -size +10k -exec md5sum {} +`（仅处理>10KB文件）。 3. **边缘情况**： - 空文件夹：脚本自动跳过（`if [ -z "$(ls -A "$dir")" ]`）。 - 符号链接：默认不跟随（确保安全），可通过 `find -L` 修改。 4. **依赖工具**： - `md5sum`, `stat`, `awk` 等是标准Linux组件，无需额外安装。 ### 示例输出 ```plaintext 删除: /目标路径/folder2 删除: /目标路径/folder4 操作完成！ ```
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