html 空白汉字占位符　

最新推荐文章于 2025-07-02 22:47:35 发布
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　可以看作一个空白的汉字


  == 普通的英文半角空格

  ==   ==   == no-break space （普通的英文半角空格但不换行）

　 == 中文全角空格 （一个中文宽度）

  ==   == en空格 （半个中文宽度）

  ==   == em空格 （一个中文宽度）

  == 四分之一em空格 （四分之一中文宽度）

相比平时的空格（ ），nbsp拥有不间断（non-breaking）特性。即连续的nbsp会在同一行内显示。即使有100个连续的nbsp，浏览器也不会把它们拆成两行。


前端开发：基于移动端的占位符（空状态）使用
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前言 在基于移动端的前端开发的时候，需要做到仿原生app的功能效果，尤其是UI布局，以及操作流程和方式，都应该跟移动端原生开发的时候保持高度相似。本篇博文分享一个关于基于移动端的前端开发的时候，无数据时候的占位符（空状态）使用的方法。 本文分享两种占位符的使用方式，一种是直接通过使用Vant的Empty组件，另外一种是自己实现自定义占位符组件。 一、Vant自带的Empty组件 首先来讲一下基于Vant的占位符（空状态）组件，Vant的占位符组件使用起来很简单，直...
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目录阅读前必读（不看会错过一个亿）一、字符串操作1.1 capitalize() 方法——字符串首字母转换为大写1.2 casefold() 方法——所有大写字符转换为小写1.3 center() 方法——字符串居中填充1.4 count() 方法——统计字符串出现次数1.5 encode() 方法——编码字符串1.6 decode() 方法——解码字符串1.7 endswith() 方法——是否以指定子字符串结尾、startswith() 方法1.8 find() 方法——字符串首次出现的索引位置(rfi
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是 HTML 中常用的特殊字符实体，主要用于插入空格、防止换行和占位。虽然它非常实用，但在现代开发中，建议优先使用 CSS 来控制布局和间距，以保持代码的清晰和语义化。
全角半角空格在网页中占位符和编码&emsp；&ensp；
最新发布
07-02 695
这两种空格在主流的苹果浏览器和安卓浏览器中一般都能正常显示并实现自动换行功能，能基本达到和原来的汉字、半角字母相应的占位效果。不过，由于不同浏览器对字体渲染方式不同，以及字体本身的差异，可能会导致。相当于一个中文字符宽度，在中文排版场景中，其宽度基本能保持稳定，受字体影响相对较小，更易与汉字等保持一致的排版效果7。和全角空格是三种不同宽度的空格实体，它们在排版中的作用和宽度各不相同。在苹果浏览器（Safari）和安卓浏览器中通常是通用的，但它们的兼容性不如。，且在不同浏览器中的显示宽度可能会略有差异。
空格占位符 对齐
Howst的专栏
07-26 1万+
  == 普通的英文半角空格   ==   ==   == no-break space （普通的英文半角空格但不换行） 　 == 中文全角空格 （一个中文宽度）   ==   == en空格 （半个中文宽度）   ==   == em空格 （一个中文宽度）  
HTML空格占位符
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  == 普通的英文半角空格  ==   ==   == no-break space （普通的英文半角空格但不换行）　 == 中文全角空格 （一个中文宽度）  ==   == en空格 （半个中文宽度）  ==   == em空格...
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1. （常用） 不换行空格，全称No-Break Space，它是按下space键产生的空格。空格不会累加（只显示一个）。使用html表示才会累加，该空格占据宽度受字体影响。 2.  半角空格，全称En Space，en为em宽度的一半（em类似于px受设置不同为20px=1em或其他自定义大小）。占据0.5个中文宽度，不受字体影响。 3、&em...
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  == 普通的英文半角空格   ==   ==   == no-break space （普通的英文半角空格但不换行） 　 == 中文全角空格 （一个中文宽度）   ==   == en空格 （半个中文宽度）   ==   == em空格 （一个中文宽度）   == 四分之一em空格 （四分之一中文宽度） 相比平时的空格
HTML占位符之“空格”
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1.&nbsp；（常用） 不换行空格，全称No-Break Space，它是按下space键产生的空格。空格不会累加（只显示一个）。使用html表示才会累加，该空格占据宽度受字体影响。 2.&ensp； 半角空格，全称En Space，en为em宽度的一半（em类似于px受设置不同为20px=1em或其他自定义大小）。占据0.5个中文宽度，不受字体影响。 3、&emsp； ...
要求用#coding=utf-8开头
06-13
<think>我们已知文件路径为&#39;src/step1/human_evolution.txt&#39;文件内容格式示例（假设，具体以实际文件为准）：SpeciesHeight(m)Mass(kg)Brainvolume(cm³)LivedwhenHomohabilis1.1455102.1-1.5myaHomoerectus1.555-709351.8-0.2mya...等我们需要创建一个嵌套字典humans，其结构为：humans={&#39;Homohabilis&#39;:{&#39;Height(m)&#39;:&#39;1.1&#39;,&#39;Mass(kg)&#39;:&#39;45&#39;,&#39;Brainvolume(cm³)&#39;:&#39;510&#39;,&#39;Livedwhen&#39;:&#39;2.1-1.5mya&#39;},&#39;Homoerectus&#39;:{&#39;Height(m)&#39;:&#39;1.5&#39;,&#39;Mass(kg)&#39;:&#39;55-70&#39;,&#39;Brainvolume(cm³)&#39;:&#39;935&#39;,&#39;Livedwhen&#39;:&#39;1.8-0.2mya&#39;},...}然后以表格形式输出。步骤：1.以#coding=utf-8开头2.打开文件，读取内容3.跳过第一行（标题行），但要注意第一行是列名，我们需要用第一行作为内层字典的键4.由于数据之间可能有多个空格或制表符，我们可以用正则表达式分割或者先按行分割，再用多个空白分割5.构建字典6.按照表格形式输出（输出表头和每行数据）注意：文件中的分隔符可能是多个空格或制表符，因此我们可以使用re.split(&#39;\s{2,}&#39;,line)来分割每一行（至少两个空白字符）参考用户给的引用[1]中使用了正则表达式re.split(&#39;\s{2,}&#39;,i)，这里也可以用类似方法。由于具体文件内容未知，我们假设每行数据由多个空白分隔。输出表格时，我们需要对齐各列。我们可以先确定每列的最大宽度，然后使用字符串的format方法或ljust方法。但是，由于题目要求“以类似于文件中的表格形式输出”，我们可以按照原文件的格式输出，即每列固定宽度。由于题目没有要求动态计算列宽，我们可以设定每列的宽度（或者根据数据计算）来输出。这里为了简单，我们根据表头和数据计算每列的最大宽度。具体步骤：1.读取文件所有行2.第一行作为表头，用正则分割得到列名（注意：第一列是“Species”，其余是后面的属性）3.创建一个空字典humans4.从第二行开始，处理每一行：用正则分割，至少两个空白字符，得到一个列表第一个元素是物种名称，后面的依次是height,mass,brainvolume,livedwhen注意：有可能某些数据中有空格（如“55-70”没有空格，但有些数据可能有空格？），但题目给出的例子是空格分隔的多个列，因此我们按多个空白分割，且数据中不应该有连续多个空白（除非缺失，但题目没有提到缺失值）5.构建内层字典，用表头第2到5列作为键（注意：第一行分割后，第一个是"Species"，后面四个分别是四个属性）6.将内层字典赋值给humans[物种名称]输出时：先输出表头：四个列名，每列宽度可以设定为每列中最长字符串的长度（包括表头和数据）然后输出分隔线（用横线）然后遍历每个物种，输出每行数据但是，注意：题目要求输出的字典结构，但是输出形式是表格，所以我们需要打印表格，而不是直接打印字典。由于原始文件有5列（包括物种名称），所以我们在输出表格时，第一列是物种名称，然后是四个属性。我们计算每列的最大宽度：列0（物种）：所有物种名称的最大长度和表头“Species”的长度列1（身高）：所有height数据的最大长度和表头“Height(m)”的长度列2（体重）：所有mass数据的最大长度和表头“Mass(kg)”的长度列3（脑容量）：所有brainvolume数据的最大长度和表头“Brainvolume(cm³)”的长度列4（存在时间）：所有livedwhen数据的最大长度和表头“Livedwhen”的长度然后按照计算出的宽度打印每列。但是，由于我们读取文件时已经将数据存入了字典，而字典是无序的，所以我们需要按顺序输出？题目没有要求顺序，可以按读取顺序或字典顺序。但原文件有顺序，我们可以按读取行的顺序存储物种名称。因此，我们可以用一个列表来记录物种名称的顺序。另一种方法是：我们读取文件时，按行读取，然后按行处理，同时将物种名称按顺序存储在一个列表中，然后输出时按照这个列表的顺序输出。这样，输出顺序就和文件一致了。具体代码结构：步骤：1.打开文件，读取所有行2.提取表头行（第一行），分割得到列名3.初始化一个空字典humans和一个空列表species_order（用于记录物种顺序）4.从第二行到文件末尾，遍历每一行：如果该行不是空行，则用正则表达式分割（分割符为至少2个空白字符）如果分割后的列表长度等于5（因为有5列），那么：物种名称=分割后[0]将物种名称添加到species_order列表humans[物种名称]={列名[1]:分割后[1],列名[2]:分割后[2],列名[3]:分割后[3],列名[4]:分割后[4]}5.计算每列的最大宽度（包括表头和各行的对应列数据）初始化每列的最大宽度为0对于表头，列0到4，计算每个表头字符串的长度，更新每列最大宽度对于每个物种（按照species_order顺序）：对于第0列（物种名称），更新最大宽度第1到4列，分别用内层字典的值来更新（注意：我们按顺序取，即列1对应列名[1]的值，等等）6.打印表头用计算出的宽度，左对齐或右对齐（一般左对齐）打印表头7.打印分隔线（用横线，总宽度为各列宽度加上分隔空格数）8.按照species_order中的顺序，依次打印每个物种的每一行数据。注意：列名我们已经在分割表头时得到了，但是要注意我们跳过第一行（标题行）后，第二行开始是数据，而表头是第一行。但是，在计算列宽时，我们考虑表头和各行的数据。由于我们不知道文件的具体内容，所以我们需要考虑字符长度，包括中文字符（utf-8编码），但是中文字符在字符串长度计算时，一个汉字算一个字符，但是在对齐时，汉字和英文字符的宽度不同（终端显示时，一个汉字占两个英文字符宽度）。但题目没有要求严格对齐到终端显示宽度（一般我们按字符数对齐即可，因为大多数终端字体是等宽的，包括中英文等宽字体）。所以，我们按字符串的字符个数来计算和输出。另外，输出表格时，列之间加一个空格（或更多）分割，这里我们用一个空格分割。代码实现如下：</think> # Python字典与字符串练习：物种数据表格处理 以下是满足要求的Python程序，以`#coding=utf-8`开头，从指定文件中读取数据并创建嵌套字典，最后以表格形式输出结果： ```python #coding=utf-8 import re def read_species_data(file_path): """从文件中读取物种数据并构建嵌套字典 Args: file_path (str): 文件路径 Returns: tuple: (表头列表, 嵌套字典, 物种顺序列表) """ with open(file_path, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as file: # 读取表头 header_line = file.readline().strip() headers = re.split(r&#39;\s{2,}&#39;, header_line) # 按多个空格分割表头 headers = [h.strip() for h in headers] # 去除前后空格 # 跳过第二行（表格分隔线） file.readline() humans = {} species_order = [] # 记录物种顺序以保持原始表格顺序 # 处理数据行 for line in file: line = line.strip() if not line: continue # 跳过空行 # 按多个空格分割行数据 data = re.split(r&#39;\s{2,}&#39;, line) species = data[0].strip() # 构建内层字典 species_data = {} for i, value in enumerate(data[1:]): if i < len(headers[1:]): # 确保不越界 species_data[headers[i+1]] = value.strip() humans[species] = species_data species_order.append(species) return headers, humans, species_order def print_species_table(headers, humans, species_order): """以表格形式输出物种数据 Args: headers (list): 表头列表 humans (dict): 嵌套字典 species_order (list): 物种顺序列表 """ # 计算列宽 col_widths = [len(header) for header in headers] for species in species_order: data = humans[species] col_widths[0] = max(col_widths[0], len(species)) # 物种名列宽度 for i, key in enumerate(headers[1:]): col_widths[i+1] = max(col_widths[i+1], len(data[key])) # 输出表头 header_str = "".join([f"{headers[i]:<{col_widths[i]+2}}" for i in range(len(headers))]) print(header_str) # 输出分隔线 separator_len = sum(col_widths) + 2*(len(headers)-1) print("-" * separator_len) # 输出数据行 for species in species_order: data = humans[species] row = [species] for key in headers[1:]: row.append(data[key]) # 格式化输出每行数据 row_str = "".join([f"{row[i]:<{col_widths[i]+2}}" for i in range(len(row))]) print(row_str) # 主程序 if __name__ == "__main__": file_path = &#39;src/step1/human_evolution.txt&#39; headers, humans, species_order = read_species_data(file_path) # 输出嵌套字典（按题目要求） print("\n嵌套字典结构:") for species, data in humans.items(): print(f"{species}: {data}") # 以表格形式输出结果 print("\n表格形式输出:") print_species_table(headers, humans, species_order) ``` ## 程序说明 ### 1. 数据结构 程序会创建嵌套字典`humans`，结构符合题目要求： - 外层键：物种名称 - 内层字典键：表头信息（Height(m)、Mass(kg)、Brain volume(cm³)、Lived when） 例如： ```python humans[&#39;homo neanderthalensis&#39;][&#39;mass&#39;] # 输出应为&#39;55-70&#39; ``` ### 2. 关键技术点 1. **正则表达式处理**： - 使用`re.split(r&#39;\s{2,}&#39;, line)`分割连续的空格，处理不规则分隔符 - 确保能正确解析包含³等特殊字符的数据 2. **动态列宽计算**： ```python col_widths = [len(header) for header in headers] for species in species_order: # 更新每列的最大宽度... ``` 自动计算列宽确保表格对齐美观 3. **保持原始顺序**： ```python species_order = [] # ... species_order.append(species) ``` 使用列表记录物种顺序，保证输出与源文件一致 ### 3. 输出示例 程序会输出两种格式： 1. **嵌套字典结构**（便于查看数据结构） 2. **表格形式**（与源文件格式相似），例如： ``` Species Height(m) Mass(kg) Brain volume(cm³) Lived when --------------------------------------------------------------------------- Homo habilis 1.1 45 510 2.1-1.5 mya Homo erectus 1.5 55-70 935 1.8-0.2 mya ... ``` ## 相关问题 1. **如何处理数据文件中缺失值的情况？** 如果文件中某些字段缺失，可以在数据处理阶段添加判断逻辑： ```python # 在read_species_data函数中添加 if i < len(data) - 1: species_data[headers[i+1]] = data[i+1].strip() else: species_data[headers[i+1]] = "N/A" # 标记缺失值 ``` 2. **如何将嵌套字典转换为Pandas DataFrame？** 可以使用以下方法转换： ```python import pandas as pd # 将嵌套字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame.from_dict(humans, orient=&#39;index&#39;) # 重置索引使物种名称成为单独列 df.reset_index(inplace=True) df.rename(columns={&#39;index&#39;: &#39;Species&#39;}, inplace=True) ``` 3. **如何扩展程序以支持数据分析和可视化？** 在获取数据后可以： - **数据清洗**：将字符串转换为数值范围 ```python def parse_range(range_str): if &#39;-&#39; in range_str: parts = range_str.split(&#39;-&#39;) return float(parts[0]), float(parts[1]) return float(range_str), float(range_str) ``` - **数据分析**：计算平均值/比较不同物种 - **数据可视化**：使用Matplotlib/Seaborn创建图表 4. **如何改进表格输出以适应终端显示限制？** 可以添加以下增强功能： ```python # 在print_species_table函数中添加 max_width = 80 # 终端最大宽度 # 如果表格总宽度超过最大值，自动调整列宽 ``` 5. **如何使程序处理不同分隔符的文件？** 可增加分隔符检测逻辑： ```python def detect_delimiter(first_line): if &#39;\t&#39; in first_line: return &#39;\t&#39; if &#39;,&#39; in first_line: return &#39;,&#39; if &#39;;&#39; in first_line: return &#39;;&#39; return r&#39;\s{2,}&#39; # 默认为多个空格 ``` [^1]: Python正则表达式参考: https://docs.python.org/3/library/re.html [^2]: Python字符串格式化参考: https://docs.python.org/3/library/string.html#format-specification-mini-language
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