今天,给大家推荐一个GitHub上的一个热门项目——chinese-xinhua ,一个新华字典数据库,截至今日,该项目已经获得了 8200+ 个「star」以及 1900+ 个「fork」。可能是知道的太少了
这个数据库收录了包括14032条歇后语,16142个汉字,31648个成语。(GitHub项目地址: https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua )
该数据库的所有数据都放在data/ 目录,对性能没需求的话,可以直接使用作者的新华字典 API 。下面,我们一起来详细了解一下这个数据库
项目结构
该数据库的项目结构如下:
数据库介绍
成语
词语
汉字
API接口
GET、POST均可,返回数据格式为JSON。下面将以GET做示例
直接请求 成语 ,则需要两个参数:
type=idiom 表示需要请求成语
word=兴高采烈 表示请求的成语
示例,如请求兴高采烈的成语,返回结果如下:
当你请求的是成语时,返回的结果包括:成语的来源、成语的解释、成语的拼音、用成语造的句子以及成语的首字母缩写。
直接请求 拼音首字母缩写 ,需要两个参数:
type=idiom 表示需要请求成语
word=xgcl 表示请求的成语拼音首字母缩写
请求 歇后语 ,同样需要两个参数
type=xiehouyu 表示需要请求歇后语
riddle=王婆 表示请求的歇后语的语面。可以模糊匹配
请求歇后语,结果会返回带有你输入的关键词的所有歇后语。
请求 汉字 ,需要两个参数
type=word 表示需要请求汉字
word=吴 表示请求的是
感兴趣的可以到GitHub上看看,果然是最怕程序员有文化。
一、 GitHub是一个源代码的在线托管平台,提供了版本控制和协同工作功能。
二、GitHub使用步骤:
步骤一、创建一个知识库
在GitHub里,知识库总是用来组织某一个特定的项目。知识库可以包含文件夹,文件,图片,音频,视频,数据表或数据集--任何你的项目需要的文件都可以。
步骤二、创建一个分支
分支是同时对一个知识库或者说项目进行工作进行版本区分的方式。
默认的情况每一个知识库都会有一个master分支,这是所在项目的主分支,可以理解为项目的生产环境或正式环境。
步骤三、修改并提交
目前就在 readme-edits 分支里,这是 master的一个拷贝。接下来来进行一些修改。
在GitHub要把修改和提交叫作commits。每一次的commit 都需要一个commit message,用来说明这次修改的目的。Commit
messages保存了所有修改的日志,这样别人可以看出来这个项目作了哪些修改和为什么要做这些修改。
步骤四、创建一个合并请求
合并请求是GitHub进行团队协作的核心,当创建一个合并请求的时候,所做的就是提议将修改合并到别的分支中去。合并请求时会显示两个分支的不同之处,通过绿色和红色来标识新增或删除。
步骤五、合并请求
在这最后一步我们要做的就是把你修改过的分支readme-edits合并到master分支中去。
点击 Merge pull request按钮。
点击Confirm merge。
点击 Delete branch 按钮来删除已经不需要的分支。
全局搜索利用全局搜索,可以使用完整的搜索语法在所有 GitHub 中搜索。
在 GitHub 中搜索的屏幕截图。
搜索结果是全面的,包括从代码到问题再到市场(甚至到用户)的所有内容。 这是跨多个结果类型和存储库查找提及的关键术语的最佳方法。
全局搜索结果的屏幕截图。
备注
筛选器子句 is:pr 筛选从问题/拉取请求存储返回的问题。 某些筛选器子句(如 is:pr)仅受某些搜索提供程序的支持,并被其他提供程序忽略。 例如,代码搜索提供程序不支持该子句,因此将忽略该子句并以任何方式返回相同的代码结果。
在我们的方案中,对当前存储库范围使用全局搜索是查找提及术语“sidebar”的代码和提交的不错方法。 也可能会得到关于问题和拉取请求的点击率,尽管在全局搜索结果视图中进一步筛选它们没那么容易。
要创建复杂的全局搜索,请尝试高级搜索。
上下文搜索
上下文搜索在某些选项卡上可用,例如“问题”和“拉取请求”。 这些搜索限定在当前存储库范围内,并且只返回该类型的结果。 限定此范围的好处是,用户界面可以公开已知的特定于类型的筛选器,如作者、标签、项目等。
存储库中上下文搜索的屏幕截图。
在当前存储库中查找内容时,首选使用上下文搜索。 在我们的方案中,这将是查找提及“边栏”的搜索结果的一个好方法,然后可以通过使用筛选器下拉列表轻松优化。
使用搜索筛选器
使用完整的搜索语法有无限种方法进行搜索。 但是,大多数搜索仅使用一些常见的筛选器。 虽然通常可从上下文搜索下拉列表中获取这些筛选器,但有时直接键入它们会更方便。GitHub 上有两种可用的搜索方法:页面顶部的全局搜索和某些存储库选项卡上可用的范围搜索。 它们以相同的方式支持相同的语法和函数,但存在一些关键区别。
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