利用一下Chat-GPT写两段处理字符串的简单样例ABAP程序。这样可以大大提高工作效率。Chat-GPT的能力真是让人震撼。

我让Caht-GPT写两段ABAP 程序,第一段程序要求如下:

      判读字符串里面是否含有特殊字符,这里说的特殊字符不包括键盘上能够输入的字符,如果有这样的特殊字符则输出来。

DATA: lv_string TYPE string VALUE '你的字符串',lv_result TYPE string.REPLACE ALL OCCURRENCES OF REGEX '[^\x20-\x7E]' IN lv_string WITH '' INTO lv_result.WRITE: / 'Original String:', lv_string.
WRITE: / 'String after removing special characters:', lv_result.

第二段程序要求如下: 

写一段 Find 语句的样例 ABAP 代码 ,查找 response 是否有 “行号"字段,结果返回 查找到的位置P1,同时再查找 response 是否有 ”不存在“”字段,如果找到,结果返回 查找到的位置P2,然后输出 response 字符串中 p1 和P2 之间的字符串。

DATA: lv_response TYPE string,lv_position1 TYPE i,lv_position2 TYPE i,lv_substring TYPE string.lv_response = '这是一个包含行号和不存在字段的示例response字符串。'FIND FIRST OCCURRENCE OF '行号' IN lv_response MATCH OFFSET lv_position1.
IF sy-subrc = 0.WRITE: / '找到"行号"字段,位置为:', lv_position1.
ELSE.WRITE: / '未找到"行号"字段.'.
ENDIF.FIND FIRST OCCURRENCE OF '不存在' IN lv_response MATCH OFFSET lv_position2.
IF sy-subrc = 0.WRITE: / '找到"不存在"字段,位置为:', lv_position2.
ELSE.WRITE: / '未找到"不存在"字段.'.
ENDIF.IF lv_position1 IS NOT INITIAL AND lv_position2 IS NOT INITIAL.lv_substring = lv_response+lv_position1(lv_position2 - lv_position1).WRITE: / 'response字符串中p1和P2之间的字符串为:', lv_substring.
ENDIF.

 以上代码其实我们自己写出来应该不难。但写出来估计得要半小时吧,但指令写好好让Chat-GPT写一两分钟就完成任务。然后参考这些代码,可以大大提高效率。

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