引言:探索VBA-Dictionary——跨平台的字典解决方案
2024-05-20 21:16:49作者:鲍丁臣Ursa
引言:探索VBA-Dictionary——跨平台的字典解决方案
在VBA编程中,我们经常遇到需要处理键值对的情况,而Scripting.Dictionary对象成为了首选工具。然而,这个对象在Mac系统上并不兼容,这无疑限制了代码的可移植性。现在,有了VBA-Dictionary,这个问题得到了完美的解决。
项目介绍
VBA-Dictionary是一个精心设计的替代品,它旨在提供与Scripting.Dictionary完全相同的接口和功能,但同时支持Mac和Windows操作系统。无论您是Windows用户还是Mac用户,都可以无缝地使用这个库来实现字典数据结构的操作。
技术分析
VBA-Dictionary的核心在于其精确复制了Scripting.Dictionary的所有方法、属性以及错误处理机制。包括默认的Item属性(Dict("A") = Dict.Item("A")),匹配的比较模式,以及添加、删除、遍历等操作。通过编译语句,VBA-Dictionary甚至能在Windows环境中优先使用原生的Scripting.Dictionary,以提高性能。
此外,对于非字符串键的支持也得到了改进,可以处理数字、布尔值和对象类型。
应用场景
VBA-Dictionary非常适合以下场景:
- 数据存储:存储和检索键值对的数据,比如作为临时内存数据库。
- 映射关系:在处理需要建立一对多或一对一映射关系的问题时,如转换数据或筛选信息。
- 算法实现:在需要使用哈希表或其他字典数据结构的算法中,如快速查找、去重等。
- 跨平台应用:编写可在Windows和Mac上运行的VBA宏时,确保统一的功能体验。
项目特点
- 跨平台兼容:无论在Windows还是Mac环境下,都能正常工作。
- 精良仿制:完全模拟
Scripting.Dictionary的行为,避免代码迁移的麻烦。 - 性能优化:在Windows上能利用
Scripting.Dictionary提升性能。 - 简单易用:导入
Dictionary.cls文件即可立即使用,无需复杂设置。 - 完善文档:清晰的示例代码,易于理解和参考。
VBA-Dictionary不仅解决了跨平台问题,也为开发者提供了更强大、更稳定的字典操作体验。无论是初学者还是经验丰富的开发人员,都将从中受益。立即下载最新版本并尝试在您的项目中引入它吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
663
152
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
659
297
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
254
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
132
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
139
874
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818