Node.js里面 Path 模块的介绍和使用

Node.js path 模块提供了一些用于处理文件路径的小工具,我们可以通过以下方式引入该模块:
var path = require("path")
方法描述
| 序号 | 方法 & 描述 |
|---|---|
| 1 | path.normalize(p) 规范化路径,注意'..' 和 '.'。 |
| 2 | path.join([path1][, path2][, ...]) 用于连接路径。该方法的主要用途在于,会正确使用当前系统的路径分隔符,Unix系统是"/",Windows系统是"\"。 |
| 3 | path.resolve([from ...], to) 将 to 参数解析为绝对路径。 |
| 4 | path.isAbsolute(path) 判断参数 path 是否是绝对路径。 |
| 5 | path.relative(from, to) 用于将相对路径转为绝对路径。 |
| 6 | path.dirname(p) 返回路径中代表文件夹的部分,同 Unix 的dirname 命令类似。 |
| 7 | path.basename(p[, ext]) 返回路径中的最后一部分。同 Unix 命令 bashname 类似。 |
| 8 | path.extname(p) 返回路径中文件的后缀名,即路径中最后一个'.'之后的部分。如果一个路径中并不包含'.'或该路径只包含一个'.' 且这个'.'为路径的第一个字符,则此命令返回空字符串。 |
| 9 | path.parse(pathString) 返回路径字符串的对象。 |
| 10 | path.format(pathObject) 从对象中返回路径字符串,和 path.parse 相反。 |
属性
| 序号 | 属性 & 描述 |
|---|---|
| 1 | path.sep 平台的文件路径分隔符,'\\' 或 '/'。 |
| 2 | path.delimiter 平台的分隔符, ; or ':'. |
| 3 | path.posix 提供上述 path 的方法,不过总是以 posix 兼容的方式交互。 |
| 4 | path.win32 提供上述 path 的方法,不过总是以 win32 兼容的方式交互。 |
实例
创建 main.js 文件,代码如下所示:
var path = require("path");// 格式化路径console.log('normalization : ' + path.normalize('/test/test1//2slashes/1slash/tab/..'));// 连接路径console.log('joint path : ' + path.join('/test', 'test1', '2slashes/1slash', 'tab', '..'));// 转换为绝对路径console.log('resolve : ' + path.resolve('main.js'));// 路径中文件的后缀名console.log('ext name : ' + path.extname('main.js'));
代码执行结果如下:
$ node main.jsnormalization : /test/test1/2slashes/1slashjoint path : /test/test1/2slashes/1slashresolve : /web/com/1427176256_27423/main.jsext name : .js相关文章:
Node.js里面 Path 模块的介绍和使用
Node.js path 模块提供了一些用于处理文件路径的小工具,我们可以通过以下方式引入该模块: var path require("path") 方法描述 序号方法 & 描述1path.normalize(p) 规范化路径,注意.. 和 .。2path.join([path1][, path2][,…...
【Linux】Centos7配置JDK
1.启动虚拟机、Xshell、Xftp 2.在Xshell中新建一个会话,用于连接到虚拟机中 3.因为虚拟机里自带有JDK,所以需要先卸载自带的JDK 3.1.查询已安装的 jdk 列表 rpm -qa | grep jdk3.2.将查询到的全部删除 yum -y remove XXX(上面查询到的 j…...
pytorch中统计一个数在tensor中出现了几次
pytorch中统计一个数在tensor中出现了几次 在PyTorch中,可以使用torch.eq()函数配合torch.sum()来统计某个数值在Tensor中出现的次数。torch.eq()函数会返回一个新的Tensor,其中对于每个元素来说,如果和指定的数值相等,则该位置为…...
a-auto-complete 请求后端数据做模糊查询,解决下拉框选择选不上,不回显的问题
a-auto-complete 请求后端数据做模糊查询,解决下拉框选择选不上,不回显的问题 记录一个a-auto-complete卡bug卡了两天,找不到哪里的问题下拉框选择选不上,不回显,最后终于解决了。 我还对下拉框显示的内容做了小调整。…...
Leetcode—724. 寻找数组的中心下标【简单】
2024每日刷题(129) Leetcode—724. 寻找数组的中心下标 实现代码 class Solution { public:int pivotIndex(vector<int>& nums) {int sum accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);int prefix 0;for(int i 0; i < nums.size(); i) {i…...
C语言 | Leetcode C语言题解之第72题编辑距离
题目: 题解: static inline int Min(const int a, const int b, const int c) {int min (a < b) ? a : b;return (min < c) ? min : c; }int minDistance(char * word1, char * word2){int m strlen(word1), n strlen(word2);int dp[m 1][n…...
AI视频教程下载:零代码创建AI智能体、AI Agents和ChatGPT的Gpts
这门课程专注于提示工程的掌握,教你以精确的方式引导GPT,利用它们的生成能力产生卓越的AI驱动结果。一步一步地,你将学会创建多样化的GPT军团——每个都设计来满足特定的专业需求。 从提供个性化职业变更指导的职业教练AI,到以惊…...
汽车之家,如何在“以旧换新”浪潮中大展拳脚?
北京车展刚刚落幕,两重利好正主导汽车市场持续升温:新能源渗透率首破50%,以及以旧换新详细政策进入落地期。 图源:中国政府网 在政策的有力指引下,汽车产业链的各个环节正经历着一场深刻的“连锁反应”。在以旧换新的…...
图神经网络(GNNs)在时间序列分析中的应用
时间序列数据是记录动态系统测量的主要数据类型,由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的丰富信息至关重要。随着图神经网络(GNNs)的最近进展,基于GNN的方法在时…...
Qt QShortcut快捷键类详解
1.简介 QShortcut是一个方便的工具类,用于在应用程序中创建快捷键。通过设置快捷键和关联的处理函数,可以实现快速执行某个操作的功能。 // 创建一个快捷键,关联到MyWidget类的keyPressEvent()函数 QShortcut *shortcut new QShortcut(QKe…...
003 redis分布式锁 jedis分布式锁 Redisson分布式锁 分段锁
文章目录 Redis分布式锁原理1.使用set的命令时,同时设置过期时间2.使用lua脚本,将加锁的命令放在lua脚本中原子性的执行 Jedis分布式锁实现pom.xmlRedisCommandLock.javaRedisCommandLockTest.java 锁过期问题1乐观锁方式,增加版本号(增加版本…...
Jackson工具,java对象和json字符串之间的互相转换
一、maven依赖引入jackson <dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>2.12.5</version></dependency>jackson-databind依赖见下: <depend…...
【设计模式】之装饰器模式
系列文章目录 【设计模式】之模板方法模式 【设计模式】之责任链模式 【设计模式】之策略模式 【设计模式】之工厂模式(三种) 前言 今天给大家介绍23种设计模式中的装饰器模式。🌈 一、什么是装饰器模式 装饰器模式(Decora…...
leetcode_46.全排列
46. 全排列 题目描述:给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 示例 1: 输入:nums [1,2,3] 输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]示例 2&#…...
【牛客】[HNOI2003]激光炸弹
原题链接:登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 目录 1. 题目描述 2. 思路分析 3. 代码实现 1. 题目描述 2. 思路分析 二维前缀和板题。 注意从(1,1)开始存即可,所以每次输入x,y之后,要x,y。 因为m的范围最大为…...
Docker与Harbor:构建企业级私有Docker镜像仓库
目录 引言 一、本地私有仓库 (一)基本概述 (二)搭建本地私有仓库 1.下载registry镜像 2.启动容器 3.上传本地镜像 4.客户端下载镜像 二、Harbor简介 (一)什么是 Harbor (二ÿ…...
推荐几个傻瓜式短视频去水印在线网站
在数字化时代,短视频已成为信息传播的重要方式之一。随着TikTok、Instagram Reels、抖音等平台的流行,短视频的制作和分享成为了日常生活的一部分。然而,在分享或编辑这些短视频时,去除水印成为了一项不可或缺的需求。水印是视频原…...
大模型LLM之SFT微调总结
一. SFT微调是什么 在大模型的加持下现有的语义理解系统的效果有一个质的飞跃;相对于之前的有监督的Pre-Train模型;大模型在某些特定的任务中碾压式的超过传统nlp效果;由于常见的大模型参数量巨大;在实际工作中很难直接对大模型训…...
【RocketMQ问题总结-2】
RocketMQ 消息持久化 Broker通过底层的Netty服务器获取到一条消息后,会把这条消息的内容写入到一个CommitLog文件里去(一个Broker进程就只有一个CommitLog文件,也就是说这个Broker上所有Topic的消息都会写入这个文件)。 同时&…...
掌握Android Fragment开发之魂:Fragment的深度解析(上)
Fragment是Android开发中用于构建动态和灵活界面的基石。它不仅提升了应用的模块化程度,还增强了用户界面的动态性和交互性,允许开发者将应用界面划分为多个独立、可重用的部分,每个部分都可以独立于其他部分进行操作。本文将从以下几个方面深…...
装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战
前言 现在我们有个如下的需求,设计一个邮件发奖的小系统, 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其…...
golang循环变量捕获问题
在 Go 语言中,当在循环中启动协程(goroutine)时,如果在协程闭包中直接引用循环变量,可能会遇到一个常见的陷阱 - 循环变量捕获问题。让我详细解释一下: 问题背景 看这个代码片段: fo…...
中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...
uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖
在前面的练习中,每个页面需要使用ref,onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入,需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...
连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效
在连锁超市冷库运营中,高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术,实现年省电费15%-60%,且不改动原有装备、安装快捷、…...
Java-41 深入浅出 Spring - 声明式事务的支持 事务配置 XML模式 XML+注解模式
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...
零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...
自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...
【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容
目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...
分布式增量爬虫实现方案
之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面,避免重复抓取,以节省资源和时间。 在分布式环境下,增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路:将增量判…...
