MyEclipse/Eclipse安装Spket对ExtJS 4.1语法提示

  最近在研究ExtJS 4.1,看了网上的教程说如何安装Spket并添加ExtJS语法提示,很多人都说确实能装上。

但是我却怎么也装不上。用了一个下午。终于搞明白了真正地原因。接下来写这篇文章给大家分享一下。

  步骤:

    1.下载文件:Spket Plugin 1.6.23或以上版本ExtJS 4.1 、 SDK.jsb3

      版本很重要,我之前就是因为版本问题导致没有语法提示。

    2.解压Spket插件到:

      a、MyEclipse解压到dorpins目录,目录结构如下:

        

          PS:有些版本的MyEclipse是把features和plugins两个目录里面的文件直接放在dropins下。

      b、Eclipse可以解压到安装目录下,覆盖features和plugins两个目录,目录结构如下:

        

    3.启动Eclipse/MyEclipse,软件会自动安装插件。首次运行有错误提示,不用管。

      打开"Windows-->Preferences",你会发现左边导航栏多出一个"Spket"。这时候插件算是基本安装完成。

    4.解压ExtJS 4.1:

      首先把我们下载回来的ExtJS 4.1解压到一个常用目录,因为以后都要用到!

      这里我们假设目录为"D:\extjs"。你可以只解压中三个文件夹:src、build、pkgs

    5.替换Build目录:

      接下来把SDK.jsb3解压覆盖到"D:\extjs\Bulid"目录里面的同名文件。

      因为SDK.jsb3里面写的路径出错了,所以之前我一直都搞不出语法提示。

      这个文件是我根据源文件修正原来错误路径搞出来的。

      相对路径就是SDK.jsb3存放的路径。具体就是替换以下几个东西:

        a.  把 "platform 替换成 "../src

        b.  "src 替换成 "../src

        c.  "src/src替换成 "src

      PS:千万别删"D:\extjs"目录里面的任何东西。否则同样没语法提示!

    6.接着"Windows-->Preferences"

      在弹出窗口左边导航栏依次找到"Spket-->JavaScript Profiles"

      在右边点击 "New"  ,名字随便写

      选中刚才新建的 Profiles ,接着点右边的 "Add Library"  ,选择"ExtJS"

      选中刚才新建的 Library,接着点右边的  "Add File",进入你解压并覆盖的目录(D:\extjs\Bulid)选择"SDK.jsb3"

      重新选中刚才 Profiles ,点 "Default"

    7.再重启一下Eclipse/MyEclipse就大功告成了。

      给新手说说使用方法:在你想要编辑的JS文件点鼠标右键"Open With-->Spket JavaScript Editor",编辑时按"Alt+/"或"Ctrl+Space"就会有语法提示了。

 

安装完成的效果:


内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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