1.引入包中的全部方法 import math._ //引入包中所有方法,与java中的*类似 2.表示集合元素 val a = (1 to 10).filter(_%2==0).map(_*2) //表示集合元素 for(i <- a) println(i) 表示集合元素的元素内容,并进行计算 3.表示元组内容 val t = Tuple2(1,2) println(t._1) //打印元组内容 4.模糊匹配 val value = a //模糊匹配 val result = value ma…

Scala中_(下划线)的常见用法 地址:https://www.jianshu.com/p/0497583ec538…

golang中_有两种作用,一种用在import中,比如这样 import _ "github.com/go-sql-driver/mysql" 表示并不需要导入整个包,只是执行这个包里面所有的init函数.另一个作用就是作为变量的占位符,比如req, _ := http.NewRequest(....),这里http.NewRequest返回的是两个参数,但是如果我并不需要用到error参数时,就可以用_线代替. 但是这里就有一种特殊情况了,例如,response, err := C…

_ 下划线 vue mixins 混入 变量前有下划线 变量不起作用…

一.demo代码 @JSONField注解属性字段上与set.get方法上.使用@Data注解(lombok插件安装最下方),对属性“笔名”[pseudonym]手动重写setter/getter方法 import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField; import lombok.Data; @Data…

1.作为“通配符”,类似Java中的*.如import scala.math._ 2.:_*作为一个整体,告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理!例如val s = sum(1 to 5:_*)就是将1 to 5当作参数序列处理. 3.指代一个集合中的每个元素.例如我们要在一个Array a中筛出偶数,并乘以2,可以用以下办法:a.filter(_%2==0).map(2*_).又如要对缓冲数组ArrayBuffer b排序,可以这样:val bSorted = b.sorted(_4.在元…

下划线这个符号几乎贯穿了任何一本Scala编程书籍,并且在不同的场景下具有不同的含义,绕晕了不少初学者.正因如此,下划线这个特殊符号无形中增加Scala的入门难度.本文希望帮助初学者踏平这个小山坡. 1. 用于替换Java的等价语法 由于大部分的Java关键字在Scala中拥有了新的含义,所以一些基本的语法在Scala中稍有变化. 1.1 导入通配符 *在Scala中是合法的方法名,所以导入包时要使用_代替. //Java import java.util.*; //Scala import j…

From:   http://congli.iteye.com/blog/2169401 1.作为“通配符”,类似Java中的*.如import scala.math._ 2.:_*作为一个整体,告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理!例如val s = sum(1 to 5:_*)就是将1 to 5当作参数序列处理. 3.指代一个集合中的每个元素.例如我们要在一个Array a中筛出偶数,并乘以2,可以用以下办法: a.filter(_%2==0).map(2*_). 又如要对缓冲数组Ar…

在工作中写测试用例代码生成的时候,函数命令考虑采用参数文件的名称来命名,但是发现文件命名是驼峰的写写法,所以想按照字符串中的大写字母做分割,每个单词前面添加下划线,主要考虑采用正则的模式来匹配,替换然后咋对字符串拼接下. case_name = "testAdvanceRepayRequest" re.sub("[A-Z]", lambda x: "_" + x.group(0).lower(), case_name)…

Underscores in Python https://shahriar.svbtle.com/underscores-in-python Underscores in Python This post discusses the use of the _ character in Python. Like with many things in Python, we’ll see that different usages of _ are mostly (not always!) a m…