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。

复制代码
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。

复制代码
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。

相关推荐
金木讲编程13 小时前
如何创建“国学助手”GPT?
gpt·ai编程
少林码僧20 小时前
2.3 Transformer 变体与扩展:BERT、GPT 与多模态模型
人工智能·gpt·ai·大模型·bert·transformer·1024程序员节
FreeBuf_21 小时前
GPT-4o与GPT-5存在七项零点击攻击漏洞
gpt·chatgpt
小小工匠2 天前
Vibe Coding - 免费使用claude code 、gpt-5、grok-code-fast-1进行氛围编程
gpt·claude code·grok-code-fast1
Ztop2 天前
GPT-5.1 已确认!OpenAI下一步推理升级?对决 Gemini 3 在即
人工智能·gpt·chatgpt
LilySesy2 天前
ABAP+在select的时候,可以A=B A=C B=C这样子JOIN吗?
数据库·sql·ai·excel·sap·abap
LilySesy3 天前
ABAP+WHERE字段长度不一致报错解决
java·前端·javascript·bug·sap·abap·alv
海阔天空0923 天前
ABAP S4 新语法 sql with 的用法demo
abap
L-ololois3 天前
【AI产品】一键比较GPT-5、Claude 4、Gemini 2.5、Deepseek多chatbot
人工智能·gpt
2401_841495643 天前
【自然语言处理】生成式语言模型GPT复现详细技术方案
人工智能·python·gpt·深度学习·语言模型·自然语言处理·transformer