正则替换换行符和把 br 替换成换行符_asdaggfrtras的博客-程序员宅基地

今天在修过模版的时候，需要用到将br替换为换行符，一般\r\n就可以了，如果少些一个兼容性就出现问题了
正则替换换行符和把 替换成换行符效果可以看下具体51搜索展示http://www.51bt.cc，结合Xunsearch全文检索技术，可以达到毫秒级的数据搜索

例子：str = str.replace(/\r\n/g," ");//把换行符替换成 ，注意：\r\n为正则表达式的快捷方式不能用/r/n或\/r\/n

str = str.replace(/<br\/>g,"\r\n");//注意：/为正则表达式的保留字必须在前面用\转义

另外说明一点：

/n或者是/r/n 或者是/r 都可能是换行符，要看你的系统是windows还是Unix/Linux或者是mac的系统
另外用/s+在windows下也可以替换，但/s+还会匹配其他的字符的，不是安全的做法。

脚本之家补充：

在实际应用中，你不能保证客户输入的是 也可以是 等组合。那么我们就需要使用下面的代码了，提供兼容性

复制代码代码如下:
dxycode=dxycode.replace(/<br\s*\/?>/gi,"\r\n");

本文链接：https://blog.csdn.net/asdaggfrtras/article/details/34837135

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

联想小新i1000拆机图解_小白晒小白：Lenovo 联想小新 I1000 笔记本电脑_weixin_39860952的博客-程序员宅基地

小白晒小白：Lenovo 联想小新 I1000 笔记本电脑2014-12-24 14:14:24206点赞103收藏246评论小编注：此篇文章来自即可瓜分10万金币，周边好礼达标就有，邀新任务奖励无上限，点击查看活动详情听说萌妹子们都开始收圣诞节礼物了？好吧，既然没收到，就自己给自己送礼物咯，大学时候用的那台老笔记本已经开始不听使唤了，咬咬牙还是决定换一台(虽然双十一的信用卡才刚还完 )。对于妹...

对问卷数据进行线性分析_case study 没有线性关系_羊城迷鹿的博客-程序员宅基地

引入包library(dplyr)library(ggplot2)library(tidyr)绘制时间序列图原始数据:可以看到日期是字符串形式,现在将其转换为数值型menus &lt;- read.csv(file.choose(), stringsAsFactors = FALSE, colClasses = c('factor', 'Date', 'numeri...

深度学习入门之PyTorch学习笔记：深度学习框架_紫芝的博客-程序员宅基地

深度学习入门之PyTorch学习笔记绪论1 深度学习介绍2 深度学习框架2.1 深度学习框架介绍2.1.1 TensorFlow2.1.2 Caffe2.1.3 Theano2.1.4 Torch2.1.5 MXNet2.2 PyTorch介绍2.2.1 什么是PyTorch2.2.2 为何要使用PyTorch绪论深度学习如今已经称为科技领域最炙手可热的技术，帮助你入门深度学习。本文从机器学习与深度学习的基础理论入手，从零开始学习PyTorch以及如何使用PyTorch搭建模型。学习机器学习中的线

小程序内嵌H5网页web-view组件图文教程_小程序使用web-view引入h5页面,如何在顶部展示一个搜索框,使其覆盖自动生成的导航_CaseyWei的博客-程序员宅基地

一、小程序内嵌网页web-view图文教程1) 微信公众平台，登录小程序账号2) 左侧-设置-开发设置-业务域名-配置3) 小程序管理员微信扫码4) 填写小程序业务域名，域名需ICP备案5) 下载校检文件上传至服务器指定目录，保存6) 小程序业务域名配置完成7) 打开微信开发者工具，添加小程序项目8) 进入小程序调试，点击底部导航-外链页page10001,右侧找到...

我在优达的学习之路_优达学院怎么样_Morgan928的博客-程序员宅基地

在2018年1月24号开始了我在优达的机器学习之旅，我在2018年6月4号的时候提前一月半月完成了课程要求，完成了毕业，总共用时不到5个月的时间，平均每天学习在1-2个小时之间。课程特点从总体来说，优达的课程体验还是很棒的。之前学习过其他网站在线课程，有以下几点区别：优达的每个视频都很简洁，不讲废话，用最短的时间把知识点讲清楚，每次一个知识点，然后很多视频后面跟随着配套的测验和练习，...

tensorflow张量的打印_漫山的博客-程序员宅基地

如何打印一个张量`代码如下：import tensorflow as tfx = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))y = tf.Variable(tf.random_normal([1, 3, 3, 2]))with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_init...