SO上有几个关于在Ruby中解析结构化文本的问题，但没有一个适用于我的情况。我是RubyWhoislibrary的作者.该库包含多个解析器，用于解析WHOIS响应并从内容中提取属性。到目前为止，我使用了两种方法:基本解析器的正则表达式(例如whois.aero)StringScanner对于高级解析器(例如whois.nic.it)正则表达式效率不高，因为如果我需要提取15个属性，我需要至少扫描同一个响应15次。StringScanner是一个不错的库，但创建一个高效的扫描器并不是那么简单。我想知道您是否建议使用其他一些Ruby工具来实现WHOIS记录解析器。我正在阅读有关Treeto

我经常使用嵌套数据结构，很多时候我必须从控制台手动分析它们。问题是它们全部打印在一行中。是否有一种简单的方法可以根据{,[,],}和逗号重新构造数据结构的显示，使其看起来像Ruby的pretty_print输出？ 最佳答案 :%s/\([{,]\)/\1\r/gggVG=:setft=ruby呜呜呜 关于ruby-如何将Vim中的"expand"文本转换成一种易于阅读的方式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stacko

Pango语法支持一些纯文本标记。据我所知，这也没有扩展到嵌入图像。环顾四周，我找不到太多现有实现方式，但我之前没有做过pango+cairo工作，所以我可能会错过明显的社区。据我所知，一个合理的方法是只分析一个字符串，提取任何标签，创建cairo图像，然后相应地修改它们周围的pango布局。这看起来也像是以前有人做过的事情。我专门寻找这些问题的答案:pango+cairo是否已经解决了这个问题，我只是误读了文档？以前有没有做过这样的事情，引用在哪里？这是一种合理的方法，还是我应该尝试其他方法，什么？(还要注意我使用的是ruby​​，所以这可能会影响我的选择)

CSSSpriting确实可以提高性能，但它并不是最容易阅读和维护的东西。是否有任何工具可以让我单独对图像进行编码，然后将它们聚合起来并用正确的蒙太奇子集替换HTML？我特别考虑RubyonRails插件，但如果有其他语言的包，我很乐意移植它。 最佳答案 SmartSprites试一试。 关于ruby-on-rails-是否有一个库可以自动进行CSSspriting？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf

我正在使用watir-webdriver并试图检查HTML元素的背景颜色。问题是背景颜色是在CSS中设置的，而不是在HTML标签中设置的。有没有办法使用watir-webdriver读取CSS值？ 最佳答案 是的，使用样式方法例子:require'watir-webdriver'b=Watir::Browser.start'minesweeper.github.com'putsb.div(:id=>'g1minesRemaining100s').style'background-image'

我目前正在将一种算法从Java转换为Ruby，但由于Ruby中缺少整数溢出，我遇到了一些障碍。假设我的值为2663860877，它大于最大整数2147483648。在Java中，它环绕，我应该得到-1631106419。我找到了这段代码，但它似乎不起作用:defforce_overflow(i)ifi2147483647i&0xffffffffelseiendend并且'ing变量不会像您期望的那样强制它为负。 最佳答案 假设32位整数具有二进制补码负数，这应该可行:defforce_overflow_signed(i)force_

我希望我的样式表保持纯css，但我想使用嵌入式ruby​​来包含一些图像的动态路径:.home{background:#FFFurl()no-repeat;}如果我将样式表从.css更改为.css.erb，image_path会得到正确解释，但当我部署到生产环境时，它不会被Assets管道处理。如果我硬编码路径，无论是在生产还是开发中都会出错，因为它们以不同的方式加载Assets。我该如何解决？ 最佳答案 这是有效的:将.erb添加到.css文件并使用ruby/rails代码就可以了。所以我上面的问题中的片段很好。你必须在/conf

我的迁移看起来像这样classCreateQuestionings现在，当我运行$rakedb:migrate:reset时，在我的db/schema.rb中看不到限制:create_table"questionings",force::cascadedo|t|t.text"body",null:falseend我做错了吗还是这是一个错误？顺便说一下，我使用的是rails5.0.0.beta3和ruby​​2.3.0p0。 最佳答案 t.text在PostgreSQL和textdoesn'tallowforsizelimits中生成

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对于体育新闻中文文本的关键字提取，常用的算法包括TF-IDF、TextRank和LDA等。它们的基本步骤如下：1.TF-IDF算法： -将文本进行分词和词性标注处理。-统计每个词在文本中的词频（TF）。-计算每个词在整个语料库中出现的文档频率（DF）和逆文档频率（IDF）。-计算每个词的TF-IDF值，并按照值的大小进行排序，选择排名前几的词作为关键字。2.TextRank算法：-将文本进行分词和词性标注处理。-将分词结果转化成图模型，每个词语为节点，根据词语之间的共现关系建立边。-对图模型进行迭代计算，计算每个节点的PageRank值，表示该节点的重要性。-选择排名前几的节点作为关键字。3.