小程序-文件读写(TextFilter)

java简单的读写文件小程序 一个简单的用java编写的读写文件小程序 立即下载

小程序,文件读写:

1.新建MFC程序,选择"单文档"界面,程序名"TextFilter"
2.还是设置一下窗口大小,不然一个小软件搞个大界面总觉得不好意思^^
  在MainFrm.cpp里,PreCreateWindow(CREATESTRUCT& cs)
  修改这个cs可以修改主界面的外观,
   cs.cy = ::GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN) / 3;  //截面宽度
   cs.cx = ::GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN) / 3;  //界面高度
   cs.y = ((cs.cy * 3) - cs.cy) / 2;             //界面中心点y坐标
   cs.x = ((cs.cx * 3) - cs.cx) / 2;             //界面中心点x坐标
  同样,如果要改变视图外观,也可以到"TextFilterView.cpp"里
  的PreCreateWindow修改cs
3.在视图里用一个文本框来显示程序操作状态
  <1>在"TextFilterView.h"里定义
     CRichEditCtrl m_rich;
  <2>在"TextFilterView.cpp"的OnCreate(LPCREATESTRUCT lpCreateStruct)中添加:
     m_rich.Create(ES_AUTOVSCROLL|ES_MULTILINE|ES_WANTRETURN|
                   WS_CHILD| WS_VISIBLE|WS_VSCROLL,rect,this,1);
     CFont font;
     VERIFY(font.CreateFont(16,0,0,0,FW_NORMAL, FALSE, FALSE,0,
                                                  ANSI_CHARSET,
                                            OUT_DEFAULT_PRECIS,
                                           CLIP_DEFAULT_PRECIS,
                                               DEFAULT_QUALITY,
                                      DEFAULT_PITCH | FF_SWISS,
                                               "Courier New"));                
     m_rich.SetFont(&font,1);//设置字体
  <3>为了在界面被放缩的时候,CRichEditCtrl与视图大小匹配,
   在"TextFilterView.cpp"的OnSize中,添加:
   CRect rect;
   GetClientRect(rect);
   m_rich.SetWindowPos(&wndTop,0,0,rect.right-rect.left,
                   rect.bottom-rect.top,SWP_SHOWWINDOW);
4.下面是打开CFileDialog时选择文件,并获得文件路径,打开文件的操作,先在类
  视图中选择CTextFilterView,选择属性,在"事件"中选择"ID_FILE_OPEN",添加
  OnFileOpen()函数,在"TextFilterView.cpp"的OnFileOpen()中添加以下代码:
void CTextFilterView::OnFileOpen()
{
   if(!IsMissonComplete)
   {
    AfxMessageBox("上次任务未完成,结束上次任务");
    return;
   } //检测是否上次打开的文件关闭
  IsMissonComplete=false;
  CFileDialog dlg(TRUE,"","*.htm",OFN_HIDEREADONLY |
                               OFN_OVERWRITEPROMPT | 
                               OFN_ALLOWMULTISELECT);
  CString str(" ", 1024);
  dlg.m_ofn.lpstrFile=str.GetBuffer(1024);
  dlg.m_ofn.nMaxFile=1024;//注意:看最下面

                                    
  str.ReleaseBuffer();
  CString pathName[100];
  if(dlg.DoModal()==IDOK)
  {
   POSITION mPos=dlg.GetStartPosition();
   int count=0;
   while(mPos!=NULL)
   {
    pathName[count]=dlg.GetNextPathName(mPos);
    count++;
   } //获取所有选择文件的路径
   m_fileCout=count;//记数(共开了多少文件),m_fileCout是个全局变量
   CString fileTitle;
   for(int temp=0;temp<count;temp++)
   {
    char buf[50];
    itoa(temp+1,buf,10);
    VERIFY(m_file[temp].Open(pathName[temp],CFile::modeReadWrite));
    fileTitle=fileTitle+CString(buf)+CString("> ")+
                        m_file[temp].GetFileName()+
                          CString(" ---Opened/r/n");
   }
   m_rich.SetWindowText(fileTitle);//显示给用户哪些文件被打开了
  }
}
5.在工具栏上放了两个按钮,一个是打开文件,一个是过滤选项(比如我要的<center></center>),
  点击"确定"开始过滤.
  先添加一个对话框,如图
 
为"过滤选项"按钮添加事件代码
void CMainFrame::OnStartFilte()
{
 COptionDialog option=new COptionDialog();
 option.DoModal();
}
6.为上面的对话框添加类COptionDialog,为确定按钮添加事件处理程序
void COptionDialog::OnBnClickedOk()
{
 if(m_fileCout==0)
 {
  AfxMessageBox("没有选择文件哦^^");
  return;
 }
 CString firstToken;
 CString secondToken;
 CString filteMode;
 GetDlgItemText(IDC_EDIT1,firstToken);
 GetDlgItemText(IDC_EDIT2,secondToken);
 GetDlgItemText(IDC_COMBO1,filteMode);
  
 for(int i=0;i<m_fileCout;i++)
 {
  //前面提到的m_fileCout是个全局变量,主要是为了在这里使用
  //把所有文件在这个for循环里进行处理.
  CString pbuf;
  CString text;
   
 while( m_file[i].ReadString(pbuf))
 {
  //读取文件内容到pbuf中,在放到text中,以待处理
   text=text+pbuf+'/r'+'/n';
  }

  //FilteText函数,处理数据
  if( !FilteText(text,firstToken,secondToken,filteMode) )
  {
   char temp[10];
   itoa(i+1,temp,10);
   CString FaileMsg="不好意思,第"+CString(temp)+"个文件格式化失败^^";
   AfxMessageBox(FaileMsg);
   m_file[i].Close();
   continue;
  }
  
  m_file[i].SetLength(0);
  m_file[i].SeekToBegin();
  m_file[i].Write((LPCTSTR)text,text.GetLength());
     m_file[i].Close();
   }

  AfxMessageBox("恭喜恭喜!!搞定^^");
  IsMissonComplete=true;
  OnOK();
}
7.FilteText是我定义在TextFilter中的一个全局函数:
bool FilteText(CString& resource,CString firstToken,
               CString secondToken,CString filteMode)
{
 char temp[10];

 int start=resource.Find(firstToken);//查找开始标记
 if(start==-1)
 {
  AfxMessageBox("没找到你要的'开始'标记^^");
  return false;
 }
 int end=resource.Find(secondToken);//查找结束标记
 if(end==-1)
 {
  AfxMessageBox("没找到你要的'结束'标记^^");
  return false;
 }
 
 resource.Delete(start,end-start+secondToken.GetLength());
 //擦掉标记和标记之间的数据(当然这个程序里是字符串)
 return true;
}
到此,程序就完成了.
-----------------------------------------------------------------------
其中学到了些东东:
I.在MFC框架程序中怎么定义全局变量和全局函数
  [1]在"程序名.h"中声明变量或函数
     extern int m_fileCout;
     extern bool FilteText(CString&,CString,CString,CString);
     注意:声明和定义不是一个概念,声明表示你要定义这个变量或函数,但是还并没有
         分配内存空间这个变量或函数需要在外部定义看[2]
  [2]在"程序名.cpp"中定义变量或函数
     int m_fileCout;
     bool FilteText(CString&,CString,CString,CString){...}
II.要同时选择打开多个文件,在构造CFileDialog是,要设置OFN_ALLOWMULTISELECT
   标记,并且,要设置字符缓冲区,存放获取的文件名,注意这两行
   CString str(" ", 1024);
   dlg.m_ofn.lpstrFile=str.GetBuffer(1024);
   dlg.m_ofn.nMaxFile=1024;//最小256
   并且注意设置m_ofn.nMaxFile值;(--感谢Cr群里Alon的帮助:) )
IIV.在想一个文件写数据的时候,只调用write函数的话,是把数据附加到文件的末尾,如
   果要擦除以前的数据,再写进新数据,如下
    m_file[i].SetLength(0);//设置文件长度0
    m_file[i].SeekToBegin();//定位到文件开始位置
    m_file[i].Write((LPCTSTR)text,text.GetLength());

OK,就这样了,睡觉去了^^
-----------------------------------------------------------------


                                                    vigor
                                                  2004.11.8

Verilog除法器(32位无符号+带符号) 32位无符号除法器设计 恢复余数法: 恢复余数除法的基本思路是从“部分余数”中减去除数,如果结果为负(不够减),则恢复原来的部分余数,商0. 寄存器使用: reg_r 存放被除数a reg_b 存放除数b reg_r 存放余数(初始清零) 具体做法: 做减法时,减数是reg_b中的除数,被减数是reg_r中的余数左移一位,最低位由reg_q(被除数)的最高位补充。为了能够判断相减结果的正... 阅读详情

相关推荐

ArcGIS栅格数据像元值与坐标值提取及Excel导出全流程解析

本文详细解析了使用ArcGIS将栅格数据批量提取像元值与坐标值并导出至Excel的全流程。通过“栅格转点”、“添加XY坐标”和“表转Excel”三大核心步骤,无需编程即可自动化处理遥感、环境等领域的空间数据,有效提升数据分析效率。

zeta9的博客 365

【微信小程序开发小白零基础入门】微信小程序文件API【建议收藏】

微信小程序文件API 文章目录微信小程序文件API一、 保存文件二、 获取文件信息三、 获取本地文件列表四、 获取本地文件信息五、 删除本地文件六、 打开文档 一、 保存文件 二、 获取文件信息 三、 获取本地文件列表 四、 获取本地文件信息 五、 删除本地文件 六、 打开文档 ...

智慧云工具箱的博客 3436

Python爬虫实战:用BeautifulSoup和Pandas轻松抓取去哪儿网景点数据(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用Python的BeautifulSoup和Pandas库构建一个高效的旅游数据爬虫,从去哪儿网抓取景点数据。内容涵盖环境准备、网页结构分析、核心代码实现、反爬策略以及数据清洗与存储,提供完整代码示例,帮助开发者快速掌握数据采集技术。

river的博客 357

微信小程序7 文件和数据缓存api

文件 wx.saveFile(OBJECT) 保存文件到本地。 wx.chooseImage({ success: function(res) { var tempFilePaths = res.tempFilePaths wx.saveFile({ tempFilePath: tempFilePaths[0], success: fu

onepunchmen00的博客 3139

xhs私信协议分析

之前分析过xhs的shield算法,今天再聊聊xhs的私信,文章仅供学习参考研究交流,如有侵权请联系删帖。经过抓包分析发现私信接口并不是走的http协议,而是socket协议。而要获取socket包则需要使用wireshark软件1、protobuf的包体中的序号7,多次验证后发现文字信息的需要需要固定成12、protobuf的包体中的序号12,多次验证后发现文字信息的需要需要固定成1后续有时间的话,再研究一下视频和图片格式的私信协议,这次就分析到这里吧。

佛系更新... 3485

从SD更新字库到FLASH,再用LCD显示

用Flash当字库存储载体。思路是先将要用到的字库文件存在SD卡,然后存储到Flash,LCD显示时候从Flash中读取 还挺顺利的,移植的原子的程序,自己稍加修改,主要是我的液晶屏函数,Flash读写函数,还有存储文件的flash地址不一样。一晚上搞定,大小字体都OK。挺高兴哈哈。这几天忙工作事情有点耽搁了学习进展嘿嘿 在text.c的showstr函数中char的字体颜色随意设置的,可以显...

weixin_30505751的博客 914

微信小程序API_文件操作API_数据缓存API

#微信小程序(14)API(3)#文件操作API #数据缓存API

LOVEcao_YU的博客 1497

抖音用户评论和ID的采集方法

随着5G时代的普及,各大运营商的套餐纷纷推出,使得流量成本进一步降低。同时5G线路高宽带、低延迟的技术特性和手机普及,让视频用户访问量快速增加。 由于大量的视频工具和拍摄APP的提供,让短视频的拍摄、制作包括发行都变得更加简单便捷,越来越多的普通人可以投入视频创作,创造了更丰富的互联网内容,视频作者从视频推广中能获取粉丝和推广收益。 目前抖音就是目前最重要的短视频平台之一,要及时获取上面的用户评论和ID,需要结合爬虫代理实现采集方案,下面的代码就能快速采集相关信息: package htmlunit; i

ssbt_2020的博客 6787

微信小程序学习笔记(9)--------API

小程序API

zsp45212的专栏 6758

结合qtdesigner,用pyqtgraph在界面上绘制波形图(一)

思路:先画图,然后在qtdesigner上放一个容器,给这个容器添加一个布局,然后把图当作一个Widget放入布局中。二、PyUIC把test.ui转换成test.py,再新建一个load_test.py写脚本。就这么简单,基础部分就完成了。也可以给它添加样式,我知道的样式不算多,但会继续写。一、随便拖进来一个容器控件,我拖了一个Widget。要想把波形图显示在界面上,核心思想其实很简单。三、load_test.py的代码。

learninger_lt7的博客 1803

最强AI插件Augment,适配idea、vscode,对标cursor!

Augment是一款新兴的AI辅助编码工具,能够无缝集成到IDEA和VS Code等主流IDE中,直接对标专业AI编码工具Cursor。其核心优势包括多IDE适配、无缝集成、代码理解与生成以及对话式编程体验。Augment通过插件形式保留原IDE功能和快捷键习惯,降低学习成本,同时提供深度理解项目上下文和生成高质量代码的能力。此外,Augment还具备审查变更、检查点、代理与代理自动等核心功能,支持从简单配置更改到复杂功能实现的各种开发任务。Augment代表了AI辅助编程工具的新方向,通过增强开发者熟悉的

todoitbo的博客 1万+

微信小程序API 文件

wx.saveFile(OBJECT)保存文件到本地。OBJECT参数说明:参数类型必填说明tempFilePathString是需要保存的文件的临时路径successFunction否返回文件的保存路径,res = {savedFilePath: '文件的保存路径'}failFunction否接口调用失败的回调函数completeFunction否接口调用结束的回调函数(调用成功、失败都会执行)...

Blue的博客 3618

【Go语言实战】(2) Gin+Vue 电子商城

618来!!不用纠结去哪里剁手了!直接自己安排一个商场不香吗??

面向生活编程 4827

Js去掉特殊字符

//去掉特殊符号的方法 String.prototype.TextFilter=function(){ var pattern=new RegExp("[`~%!@#^=''?~!@#¥……&amp;——‘”“'?*()(),,。.、]"); //[]内输入你要过滤的字符 var rs=""; for(var i=0;i&lt;this.length;i++){ rs+=this.sub...

SIMPLE 1万+

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SpringBoot校园二手交易平台开发实践

SpringBoot作为Java领域主流的轻量级框架,通过自动配置和起步依赖显著提升了开发效率。其内嵌容器特性简化了部署流程,丰富的生态体系支持与MyBatis、Redis等组件的无缝集成。在校园二手交易场景中,基于SpringBoot构建的平台能有效解决信息不对称问题,通过商品发布、交易担保等核心模块实现资源高效流转。典型技术实现包括使用Redis保证交易并发安全、WebSocket实现即时通讯、多级缓存架构提升性能等。这类系统特别适合处理毕业季教材流转、新生入学采购等周期性需求,具有显著的社会价值和商业

weixin_34268169的博客 465

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

微信小程序开发笔记

官方文档很详细,建议有问题去官方文档找答案。 未完成的整理 数组push之后,setData是必要的 获取图片,在success函数中获取下一幅图 block request中使用_this var、let、const 区别 如何访问app.js中的全局数据 App():用于注册小程序。App() 必须在 app.js 中调用,必须调用且只能调用一次。不然会出现无法预期的后果。 详见官方文档 // app.js App({ onLaunch (options) { // Do something

Tao_improvement的博客 433

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

【uni-app】小程序与H5压缩图片上传

目录 场景:上传图片过大导致接口响应时间过长 方法:上传前进行图片压缩 微信小程序压缩方法 H5压缩图片方法 简单使用场景 场景:上传图片过大导致接口响应时间过长 方法:上传前进行图片压缩 话不多说直接贴代码 我们先定义一个工具文件,类如utils.js 微信小程序压缩方法 /** * 递归压缩微信图片 * @param url 图片路径 * @param count 已递归次数(有可能压缩不到想要的大小,所以得限制次数) * @param isReturnBa.

徐海东的博客 5305

小程序文件系统之 -- 读写文件

3、小程序怎么访问或写入线上其他用户的接口调用记录?

weixin_46258341的博客 3577

小程序文档整理之 -- API(文件)

文件wx.saveFile(object)wx.getFileInfo(object)wx.getSavedFileList(object)wx.getSavedFileInfo(object)wx.removeSavedFile(object)wx.openDocument(object)

bobobocai的博客 6160

小程序 读取文件

由于小程序的本地代码包是有限制的,程序包过大,不可以直接读取该类型的程序包文件的内容,所以把文件放到服务器上,使用下载获取文件到小程序,得到临时文件地址,并读取文件的内容

随风潜入夜,不白头 5655

微信小程序:文本读写与网络请求

微信小程序:文本读写与网络请求。

a526001650a的专栏 4583

小程序开发API之文件getFileSystemManager()

文件系统 文件系统是小程序提供的一套以小程序和用户维度隔离的存储以及一套相应的管理接口。通过 wx.getFileSystemManager() 可以获取到全局唯一的文件系统管理器,所有文件系统的管理操作通过 FileSystemManager 来调用。 const fs = wx.getFileSystemManager() 文件主要分为两大类: 代码包文件:代码包文件指的是在项目目录中添...

M.Siebel 2万+

微信小程序(五)-api详解

网络发送请求Wx.request(Object)Wx.request发起的是https请求,一个微笑小程序,同时只能有5个网络请求连接上传将本地资源上传到开发者服务器,如:页面通过wx.chooseImage等接口获取到一个本地资源的临时文件路径后,可通过此接口将本地资源上传到指定服务器.客户端发起一个https post请求.其中content-type为multipart/form-data下...

odelia的博客 2444

C/C++学习之C提高-----文件操作,C程序读写文件、配置文件读写案例

1.文件操作(1)按字符写入文件#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stdio.h>void main() { int i = 0; FILE *fp = NULL; char *filename2 = "c:/2.txt";

Daycym的博客 981

关于微信小程序 wx.saveFile()

本人刚开始接触微信前端这一块区域 望写得不好的地方大家能多多包涵 在写这篇文章的时候 微信小程序已经更新到了0.14.140900版本 下面我们一起看看这个坑 关于wx.saveFile() 以下是官方给出的API 于是基于这个我写了一个关于获取手机相册/相机图片关的demo demo中代码可以从我的github上获取到 (在文章的最后我会给出我的github地址) 在模拟

qq_37430448的博客 1万+

SHGetFileInfo的用法

函数原型:WINSHELLAPI DWORD WINAPI SHGetFileInfo( LPCTSTRpszPath, DWORDdwFileAttributes, SHFILEINFO FAR*psfi, UINTcbFileInfo, UINTuFlags);其中,当uFlags使用 SHGFI_ICON时,注意下面一段:Retrieve the handle to the icon that represents the file and the index of the i

学而不思则罔 1290
上一篇: COM组件的使用方法
下一篇: 导入类型库注意先后顺序
Vigorcsdn
博客等级 码龄23年 0粉丝 28原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值