签到模块反思

本文分享了开发每日签到模块时的关键技巧,包括日期判断避免误判24小时、字符串切割去除特定标签内容,并强调了分省市区ID缓存的重要性。通过实例解析了如何有效提升用户体验和代码效率。
刚刚开发完【每日签到】模块,虽然是调用别人的接口,还是有收获。

1、判断是否为昨天时,而不是是否过了24小时。
要SimplyDateFormat为“yyyy-MM-dd”去掉时分秒;否则会判断是否为过了24小时,即若2011-08-26号早8点打卡,要等到过了24小时后的2011-08-27的8点后才能再一次打卡,而不是2011-08-27的00点就可以打卡。
public static boolean signIned(Date date){
try {
if (date == null) {
return false;
}
Date today = new Date();
//去掉时分秒
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");

String d1 = sdf.format(today);
String d2 = sdf.format(date);
Date date1 = sdf.parse(d1);
Date date2 = sdf.parse(d2);
long durationMillis = date1.getTime() - date2.getTime();

Long day = 1000 * 60 * 60 * 24L;
Long millis = durationMillis / day;
if (millis > 0) {
return false;
}
return true;
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}


2、做字符串切割时,如遇到<a>这种,先将传来的字符串做如>替换>的替换工作,再做分割工作。
从www传来的文本如<a href="http://www.baidu.com">百度</a>,现只用到<a>标签里的内容即汉字。
/**
* 提取<a>标签中的内容
* */
public static String clearUrl(String content) {

if (content != null) {
content = content.replaceAll(">", ">");
content = content.replaceAll("<", "<");
if(content.indexOf("<a") != -1){
String bb = content.split("<a")[1];
//如下判断错了,不应该是bb.lastIndexOf,应该是indexOf。否则当遇到<a><a></a></a>的情况截取出的字符串不对了。
if(bb != null && bb.indexOf(">") != -1 && bb.lastIndexOf("</a>") != -1){
return bb.substring(bb.indexOf(">")+4, bb.lastIndexOf("</a>"));
}
}
}
return content;
}


3、关于分省市区id取值的放入缓存时,一定要按各个省市区id拼接缓存的key值。否则每个省市都用一个key取值,都是一样的数据。
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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