1.dreamweaver 如何批量替换源代码文件
2.一键自动修改和翻新OC源码，自动自动解决苹果审核4.3和马甲问题
3.Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的替换替换数值进行替换操作（附源码和实现效果）
dreamweaver 如何批量替换源代码文件
正则表达式不能提取文件名作为变量，可以试试VBS：
sFolder = "."
Set oFSO = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Set oFolder= oFSO.GetFolder(sFolder)
Set colFiles = oFolder.Files
For Each oFile in colFiles
If Lcase(oFSO.GetExtensionName(oFile)) = "html" The源码源码n
oName = Split(oFile.Name,".")(0)
Set sFile = oFSO.OpenTextFile(oFile, 1)
colLines = sFile.ReadAll
sFile.Close
aryLines = Replace(colLines, "1.jpg", oName & ".jpg")
Set dtFile = oFSO.OpenTextFile(oFile, 2)
dtFile.Write aryLines
dtFile.Close
End If
Next
Set oFSO = Nothing
代码假设文件在同级文件夹，保存为VBS文件放到HTML文件夹，设置双击执行。自动自动如果不在同级文件夹，替换替换java dateformat 源码HI我以作修改。源码源码
一键自动修改和翻新OC源码，设置解决苹果审核4.3和马甲问题
自动修改/翻新/混淆/OC/iOS代码，自动自动自动替换类名，替换替换方法名
由来
网上有很多关于如何混淆iOS源码的源码源码方法，但是设置都不够智能，生成的自动自动方法类名要么千奇百怪，要么aaaabbbxxx这种完全毫无意义的替换替换writesampledata源码名称，要么只能修改单个文件，源码源码多个文件根本无法关联，我就想有什么方法可以像真人一样去修改源码，符合语义，不是胡编烂造的方法名，还可以自动修改相关联的文件, 还能自己自定义单词库，于是就有了这个工具。
演示视频
划重点
1. 该工具可以让你一键翻新代码，但是不是生成完整的xcode项目，需要你自己新建一个xcode项目，然后把翻新的文件拖入到新的项目中。
2. 该工具只要是ipa都可以，不限制OC，proactor源码Swift，Flutter，React Native，H5类app。
3.目前免费使用，免费使用，免费使用，重要的事情说三遍
几个效果展示
使用说明
下载项目，官网下载：IpaGuard官网--IOS 应用程序ipa文件混淆加密保护工具注意：说明中提到的路径均为绝对路径，提到的逗号,都为英文逗号。使用工具运行成功后，需要自己新建OC项目再将修改后的代码与资源文件拖入新建的工程。功能说明：
未来可能添加的elk源码功能：说明文档会不定期更新，如遇到问题先检查是否依照说明文档的定义进行配置。
1. 源文件路径/import_path（必选）
OC项目文件路径包含代码文件与资源文件
如下图
2. 导出路径/export_path（必选）
OC项目导出路径。
注意，本工具并不能帮你生成完整的OC项目，只会生成OC代码文件和复制修改项目内部的资源
3. 直接复制的路径/copy_only_pathes（可选）
直接复制，忽略的文件名，多个路径以,逗号隔开
4. 直接复制的文件名(不包含后缀)/copy_only_names（可选）
直接复制，忽略的文件名，不包含后缀
例：UISheetView.h 只需要输入UISheetView，多个文件用, 逗号隔开（注意全半角，逗号为英文逗号）
5. 不进行修改的文件或文件夹/no_change_pathes（可选）
深度读取，但是不会进行更改，如果引入了其他修改了的banner 源码类，会相应的修改深度读取（说明）：会读取文件内部的类比与项目内其他类进行关联例：xxxx/Classes/Models 不想修改，则输入这个文件夹的绝对路径, 如只输入Models,则所有包含名为Models的文件或文件夹都会标记为只读取不修改，多个文件和类用, 逗号隔开（注意全半角，逗号为英文逗号）
6. 不修改的文件或类的前缀名(区分大小写)/no_change_class_prefix_names（可选）
例：不想所有以MJ开头的类或文件，则输入MJ, 多个文件和类用,逗号隔开（注意全半角，逗号为英文逗号）
7. 不修改的文件后缀名(区分大小写)/no_change_class_prefix_names（可选）
如第六条。Model,Info -->不修改以Model,Info为结尾的文件或类
8. 只修改类名的文件名或类名/only_change_clsname_names（可选）
深度读取，只修改类名，不修改内部属性与方法，这个优先级最低，如果之前的条件包含了本参数中的路径，则不生效
9. 只修改类名的文件夹/文件路径/only_change_clsname_pathes（可选）
深度读取，只修改类名，不修改内部属性与方法的文件名，这个优先级最低，如果之前的条件包含了本参数中的路径 则不生效
. 动词词库路径/verbwords_path（可选）
提供单词数组json文件路径 修改的命名逻辑为ABAB型，A为动词，B为名词，例：getMessage
. 名词词库路径/nounwords_path（可选）
提供单词数组json文件路径 修改的命名逻辑为ABAB型，A为动词，B为名词，例：getMessage
. 类名前缀/class_prefix（可选）
给每个类添加的前缀例：MJExtension-> MJ 为前缀， SD_ScrollView-> SD_ 为前缀
. 属性名前缀/property_prefix（可选）
给每个属性添加的前缀例：property(nonatomic, strong) UIViewMJView-> MJ 为前缀， property(nonatomic, strong) UIView SD_View-> SD_ 为前缀
. 需要过滤的方法路径/filter_methods_path（可选）
把你需要过滤的方法写入一个文本文件，然后将该文本路径填入到此项输入框注意事项:其他说明：本工具已经过滤了大多数常用系统方法，大部分情况下不需要配置此项。
. 类名和属性名后缀路径/property_subfix_path（可选）
给每个属性添加的后缀，需要一个配置json文件路径json格式：注意：key一定要与上面一直，否则系统无法读取，工具会遍历数组，为对应的类匹配后缀，在配置改文件时，包含相同字符串的类，需要将类名更长的类放在前面，不然匹配结果会达不到预期。例如：UITableView与UIView，配置时需要将UITableView放在View之前，如上面的例子。
. 为方法名添加介词/add_preposition（可选）
工具内置了所有介词，可选择性添加例：getMessage添加介词后-> getAMessage or getTheMessage具体介词完全随机添加
. 修改分类/change_category（可选）
工具会自动识别分类，可选择是否修改
. 将原代码行作为注释写入/add_original_comments（可选）
由于本工具不保证修改后百分百不报错，将修改过原属性声明和方法名作为注释写入，方便在重建工程后报错与原工程进行对照，建议设置
. 修改方法内部局部变量名/change_local_property（可选）
定义在方法内部的局部变量，可选择是否修改
. 综合配置路径（可选）
json配置文件路径，内部必须为字典，key为说明条目标题后面的英文请注意：配置文件优先级高于输入框输入的规则，配置文件存在时, 输入框输入的配置不生效例：(可直接复制修改)
关于bug
虽然工具本身经过了完整的商业项目的考验，但由于每个人的代码风格不一样，工具不可避免会出现解析不了的情况，开发者建议过滤C语言的文件，与第三方库，减少出错的可能性，还是无法运行成功，你可以发isssue至客服邮箱或根据报错Log自行删减项目文件，其中利弊，自行斟酌。
Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）
实现功能：
本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame（Excel）中的某列数值进行替换操作，并提供相关源码和实现效果，旨在帮助您掌握数据处理技巧。
代码分为以下两种情况：
1、将A列的数值进行直接替换，例如将A列中的1替换为，3替换为，4替换为
代码示例：
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 直接替换A列数值
df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
2、将A列的数值进行替换为新的数值（新建新的一列），例如新建E列，将A列中替换为1
代码示例：
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建新列并替换A列数值
df['E'] = df['A'].replace({ :1})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
实现效果：
上述代码执行后，将对原始数据文件进行处理，将指定列的特定数值替换为新的数值，并生成更新后的数据文件。通过替换操作，您可以快速调整数据，满足数据分析和处理需求。