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JSP项目国际化词条统计

news 2025/7/12 23:36:36

国际化字条匹配并导出为excel格式

需求

将jsp页面里的key值，就是<spring:message code="gsyezer_Single_crystal"/>里的gsyezer_Single_crystal。和对应的字条对应上，并以excel表格形式输出。

jsp页面key值示例

<label for=""><spring:message code="xhb_comp_type"/><!-- 组件类型--></label>
<select name="" class="sys_select one_key_moduleType"><option value="1"><spring:message code="gsyezer_Single_crystal"/><!-- 单晶--></option><option value="2"><spring:message code="gsyezer_Polycrystalline"/><!-- 多晶--></option><option value="3"><spring:message code="gsyezer_film"/><!-- 薄膜--></option>
</select>

对应字条文件示例

xhb_comp_type=组件类型
gsyezer_Single_crystal=单晶
gsyezer_Polycrystalline=多晶
gsyezer_film=薄膜
gsyezer_Material_name=物料名称
gsyezer_Product_specification=产品规格
gsyezer_Material_type=物料类型
gsyezer_Brand=品牌
......

输出excel表格示例

在这里插入图片描述

python实现

import re
import pandas as pd
# 读取 
with open('D:\\desktop\\workSpace\\index.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:content = f.read()
# 匹配
pattern = r'spring:message code=\"(.*?)\"'
matches = re.findall(pattern, content)# 读取lang文件
with open("D:\\desktop\\workSpace\\lang.txt", "r", encoding = "UTF-8") as f:content1 = f.readlines()
# 匹配
pattern1 = re.compile(r"(\w+)=(.*)")
matches1 = []
for line in content1:match1 = pattern1.search(line)if match1:for i in matches:if i == match1.group(1):key, value = i, match1.group(2)matches1.append((value, key))
# 去重
df = pd.DataFrame(matches1, columns=["字条", "对应国际化key"])
df = df.drop_duplicates()
# 输出
df.to_excel("D:\\desktop\\workSpace\\index.xlsx", index=False)
#需要两个包:pandas、openpyxl
#pip install pandas 
#pip install openpyxl

代码解释

打开名为 “C:\Users\yxj\Desktop\workSpace\index.txt” 的文件，并读取文件内容到变量 content 中。

with open('D:\\desktop\\workSpace\\index.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:content = f.read()

使用正则表达式 r’spring:message code=“(.*?)”’ 在 content 中查找匹配的字符串。匹配结果保存在列表 matches 中。

pattern = r'spring:message code=\"(.*?)\"'
matches = re.findall(pattern, content)

打开名为 “C:\Users\yxj\Desktop\workSpace\lang.txt” 的文件，并逐行读取文件内容到列表 content1 中。

with open("D:\\desktop\\workSpace\\lang.txt", "r", encoding = "UTF-8") as f:content1 = f.readlines()

使用正则表达式 r"(\w+)=(.*)" 对 content1 中的每一行进行匹配。匹配的结果保存在列表 matches1 中。

pattern1 = re.compile(r"(\w+)=(.*)")
matches1 = []

对于每个 matches 中的元素，遍历 matches1 中的每一行。如果匹配成功，将匹配的结果以 (value, key) 的形式添加到 matches1 中。

for line in content1:match1 = pattern1.search(line)if match1:for i in matches:if i == match1.group(1):key, value = i, match1.group(2)matches1.append((value, key))

使用 pandas 库将 matches1 转换为数据框 df，并设置列名为 “字条” 和 “对应国际化key”。

df = pd.DataFrame(matches1, columns=["字条", "对应国际化key"])

去除数据框中的重复行。

df = df.drop_duplicates()

将数据框保存为名为 “C:\Users\yxj\Desktop\workSpace\index.xlsx” 的 Excel 文件，其中不包含索引列。

df.to_excel("D:\\desktop\\workSpace\\index.xlsx", index=False)

在js中嵌套引入的国际化字条

import re
import pandas as pdwith open('D:\\desktop\\workSpace\\mainjs.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:content = f.read()
# 待匹配的字符串
text = " spring_lang.oss_Analysis_installationTime,"a = '(?<=spring_lang.).*?(?=,|\s|\'|\"|\)|;)'# pattern = r"quick\s+brown\s+(\w+)\s+jumps"matches = re.findall(a, content)
# print(matches)pattern1 = re.compile(r"(\w+)=(.*)")with open('D:\\desktop\\workSpace\\langjsp.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:# 以数组的形式读入 数组2lines = f.readlines()
result = []
for key in matches:for line in lines:if re.search(key, line):result.append(re.findall(r'code="(.+?)"', line)[0])
# result就是key值
# print(result)
# 读取真正的lang包
with open("D:\\desktop\\workSpace\\lang.txt", "r", encoding = "UTF-8") as f:content1 = f.readlines()
# print(content1)
pattern1 = re.compile(r"(.*)=(.*)")matches1 = []
for line in content1:match = pattern1.search(line)if match:# print(match)for i in result:if i == match.group(1):key, value = i, match.group(2)matches1.append((value, key))print(result)
df = pd.DataFrame(matches1, columns=["字条", "对应国际化key"])
df = df.drop_duplicates()# 将 DataFrame 输出到 Excel 文件中
df.to_excel("D:\\desktop\\workSpace\\index.xlsx", index=False)

使用时需要创建以下几个目录
在这里插入图片描述

index.txt为jsp页面
index.xlsx为输出字条与对应的key值
lang.txt为语言包
langjsp.txt为存储封装过的lang的jsp文件
mainjs.txt为有引用国际化字条的js文件

格式

index.txt

<div><div class="sys_tab_box mb_15"><ul class="sys_tab_list flex_center"><li authport="2-2-1"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getInvPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5">&#xe6b8;</i><spring:message code="update_common_inv_sn"/><!-- 逆变器--></a></li><li authport="2-2-2"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getDatalogPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5">&#xe6a5;</i><spring:message code="device_datalog"/><!-- 数据采集器--></a></li><li class="curr" authport="2-2-3"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getMeterPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5">&#xe6b6;</i><spring:message code="work_meter"/><!-- 智能电表--></a></li><li authport="2-2-4"><a href="<%=request.getContextPath()%>/plantbC/plantDevice/getEnvPage" class="fs_18"><i class="iconfont mr_5">&#xe6a8;</i><spring:message code="work_env"/><!-- 环境监测仪--></a></li></ul></div>

lang.txt

#################################      汉语: 2014-11-12     ########################################
login_login=监控/运维OSS登录
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login_newUser=注 册
login_forgetPass=忘记密码？

langjsp.txt

NO:"<spring:message code="service_question_xuhao"/>",//序号
devSer:"<spring:message code="service_question_deviceOrder"/>",//设备序列号
subArrayName:"<spring:message code="asd_Subarray_name"/>",//子阵名称
faultStrNum:"<spring:message code="sdf_Fault_string"/>",//故障组串数
strNum:"<spring:message code="sdf_Total_number_strings"/>",//组串总数
DiagnosisTime:"<spring:message code="new_Diagnosis_time"/>",//诊断时间
new_mission_name:"<spring:message code="new_mission_name"/>",//任务名称
xhb_notice:"<spring:message code="new_prompt"/>",//提示
xhb_details:"<spring:message code="tigo_details"/>",//详情

mainjs.txt

var b = compareTime2(minMaxtimeList,minMaxtimeList2);//true为交集
if(b){oComFn.sysAlert(spring_lang.there_is_a_conflict_in_the_time_interval_selected_by_Fengguping);//峰谷平所选时间区间有冲突，请重选！return false;
}else{return true;
}