Рубрика: sublime

JavaScript charset в браузере

browser, charset, chrome, firefox, javascript, sublime

Согласно стандарту HTML5, стандартная кодировка страницы — UTF-8. А вот с JavaScript всё сложнее.

Пусть у нас есть какой-то JSON. Напишем функцию, которая его возвращает:

function getOutlineJson() {
  return {
      "title" : "Элемент1"
  };
}

Сохраняем в отдельный файл, привязываем через <script>. Пытаемся вывести в консоль:

document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
  console.log(getOutlineJson());
});

В консоли будет JSON с полями на неведомом языке. Хотя, как подтверждает view.encoding() в консоли Sub­lime, все файлы — в UTF-8.

А если добавить вывод чего-то кириллического прямо на экран?

document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
  console.log("проверка консоли");
  console.log(getOutlineJson());
});

Внезапно, кодировка починилась. Видимо, кодировка выставляется по первому вызову.

Лечится мета-тегом:

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" />

Проверено в Fire­fox и Chrome.

WordCount в Sublime

optimisation, python, sublime

Sub­lime чудесен. Можно сказать, что проблема отсутствия под lin­ux-ом Notepad++ успешно решена.

Правда был вопрос – насколько можно его использовать для написания всяких текстов. А чтобы в программе писали тексты, она должна уметь подсчитывать символы.

Соответствующий плагин нашёлся сразу, но он не умел посчитывать количество символов. Решил допилить, а заодно разобраться, что у этих плагинчиков внутри.

В результате – целый вечер открытий и удивительных экспериментов. Удивился встроенной консоли, попутно оптимизировал код и исправил баг с полем read_time в настройках.

Обновлённый код успешно merged и залит в основную ветку.

А удивил меня сам алгоритм подсчёта. Их там целых два, причём первый закомментирован:

#=====1
# wrdRx = Pref.wrdRx
# """counts by counting all the start-of-word characters"""
# # regex to find word characters
# matchingWrd = False
# words = 0
# for ch in content:
# # # test if this char is a word char
# isWrd = wrdRx(ch)
# if isWrd and not matchingWrd:
# words = words + 1
# matchingWrd = True
# if not isWrd:
# matchingWrd = False
#=====2
wrdRx = Pref.wrdRx
words = len([x for x in content.replace('n', ' ').split(' ') if False == x.isdigit() and wrdRx(x)])

На первый вгляд, алгоритм 1 должен работать лучше и экономней. Фактически, перед нами нечто наподобие state machine, и его сложность не больше o(n). В то время как второй алгоритм создаёт кучу новых элементов только для того, чтобы их пересчитать.

На самом деле алгоритм 2 отрабатывает намного быстрее, чем 1. Например, чтобы подсчитать количество слов в “Петербургских трущобах” Крестовского, 2-ому нужно порядка 1 сек., а первому – 2.

Вот вам и оптимизация.