Punycode.js 技术文档
2024-12-24 02:32:59作者:柯茵沙
1. 安装指南
Punycode.js 可以通过 npm 进行安装:
npm install punycode --save
在 Node.js 环境中,请注意以下几点:
注意:用户模块不会隐藏核心模块。例如,
require('punycode')仍然会导入已经弃用的核心模块,即使你执行了npm install punycode。 使用require('punycode/')来导入用户模块,而不是核心模块。
const punycode = require('punycode/');
2. 项目的使用说明
Punycode.js 是一个强大的 Punycode 转换器,完全遵循 RFC 3492 和 RFC 5891。以下是如何使用该项目的基本说明:
转换 Unicode 字符串到 Punycode 字符串
punycode.encode('mañana'); // 'maana-pta'
punycode.encode('☃-⌘'); // '--dqo34k'
转换 Punycode 字符串到 Unicode 字符串
punycode.decode('maana-pta'); // 'mañana'
punycode.decode('--dqo34k'); // '☃-⌘'
将 Punycode 编码的域名或电子邮件地址转换为 Unicode
punycode.toUnicode('xn--maana-pta.com'); // 'mañana.com'
punycode.toUnicode('xn----dqo34k.com'); // '☃-⌘.com'
punycode.toUnicode('джумла@xn--p-8sbkgc5ag7bhce.xn--ba-lmcq'); // 'джумла@джpумлатест.bрфa'
将 Unicode 编码的域名或电子邮件地址转换为 Punycode
punycode.toASCII('mañana.com'); // 'xn--maana-pta.com'
punycode.toASCII('☃-⌘.com'); // 'xn----dqo34k.com'
punycode.toASCII('джумла@джpумлатест.bрфa'); // 'джумла@xn--p-8sbkgc5ag7bhce.xn--ba-lmcq'
3. 项目API使用文档
以下是项目提供的 API 文档:
punycode.decode(string): 将 Punycode 字符串的 ASCII 符号转换为 Unicode 符号字符串。punycode.encode(string): 将 Unicode 符号字符串转换为 Punycode 字符串的 ASCII 符号。punycode.toUnicode(input): 将 Punycode 字符串表示的域名或电子邮件地址转换为 Unicode。仅转换输入中的 Punycoded 部分。punycode.toASCII(input): 将小写的 Unicode 字符串表示的域名或电子邮件地址转换为 Punycode。仅转换输入中的非 ASCII 部分。punycode.ucs2.decode(string): 创建一个包含字符串中每个 Unicode 符号的数值代码点值的数组。punycode.ucs2.encode(codePoints): 创建一个基于数值代码点值数组的字符串。punycode.version: 表示当前 Punycode.js 版本号的字符串。
4. 项目安装方式
请参考安装指南部分,使用 npm 进行项目安装:
npm install punycode --save
然后在 Node.js 或现代浏览器环境中按照使用说明使用项目提供的 API。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
383
457
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++
894
680
暂无简介
Dart
804
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
353
210
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
146
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (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
1.37 K
781