Bezeichner-Schreibweise erkennen

Ein Bezeichner wie getUserName ist camelCase; UserProfile ist PascalCase; http_status_code ist snake_case; content-type ist kebab-case; und MAX_RETRY_COUNT ist SCREAMING_SNAKE_CASE. Leere, fehlende oder unzulässige Bezeichner scheitern mit invalid_input statt einer stillen leeren Zerlegung. Erfolgreiche API-Aufrufe werden mit $0.002 berechnet; fehlgeschlagene Prüfungen werden nicht berechnet.

Was das Erkennen der Bezeichner-Schreibweise bedeutet und wie jeder Stil erkannt wird

PascalCase, auch UpperCamelCase genannt, beginnt mit einem Großbuchstaben und ist die übliche Form von Typnamen, React-Komponenten und C#-Klassen: HttpServer ist http plus server. snake_case schreibt jeden Buchstaben klein und verbindet Wörter mit einem einzelnen Unterstrich, dem Standard für Python-Funktionen, Ruby-Methoden und viele SQL-Spalten. kebab-case leistet dieselbe Arbeit mit Bindestrichen und erscheint in CSS-Klassen, URL-Slugs und HTTP-Kopfzeilennamen wie content-type. SCREAMING_SNAKE_CASE ist snake_case in durchgehenden Großbuchstaben und bleibt Konstanten und Umgebungsschlüsseln wie MAX_RETRY_COUNT vorbehalten. Dieser Detektor meldet außerdem drei ehrliche Zusätze, denen Umbenennungswerkzeuge täglich begegnen: lower für ein einzelnes Kleinbuchstaben-Token wie user, upper für ein einzelnes Großbuchstaben-Token wie OK, und mixed, wenn Unterstriche, Bindestriche und innere Großbuchstaben in einem Symbol kombiniert sind, zum Beispiel get_userName. Klein geschriebene, durch Unterstriche getrennte Teile sind snake_case; dieselben Teile in Großbuchstaben sind SCREAMING_SNAKE_CASE. Führende Unterstriche für Privatheit oder Python-Dunder werden entfernt, bevor der Stil benannt wird, sodass _foo_bar snake_case bleibt und __init__ snake_case bleibt, während der zurückgegebene Bezeichner weiterhin die ursprüngliche Schreibung widerspiegelt.

Eingabevertrag, Wortzerlegung und Fehlerverhalten

Die Länge ist auf viertausendsechsundneunzig Zeichen begrenzt: ein längeres Einfügen scheitert mit einer ausdrücklichen Grenzmeldung statt eines stillen Schnitts. Der Bezeichner muss mit einem Buchstaben, einem Unterstrich oder einem Dollarzeichen beginnen und danach nur ASCII-Buchstaben, Ziffern, Unterstriche oder Bindestriche verwenden. Führende oder nachgestellte Bindestriche und aufeinanderfolgende Bindestriche werden abgelehnt, weil sie in den Sprachen, für die dieses Werkzeug gebaut ist, keine zulässigen Namen sind. Mindestens ein Buchstabe ist erforderlich: ein Token nur aus Ziffern oder Symbolen hat keine Namensschreibweise, die erkannt werden könnte. Es gibt keine sprachspezifische Titelschreibung und keinen Teilerfolg, der Token ohne Hinweis verwirft. Senden Sie per POST einen JSON-Körper mit einem Pflichtfeld, text, das den zu prüfenden Bezeichner enthält. Die Aliasse identifier, name, value und input werden akzeptiert, damit Tabellen, Abfragezeichenfolgen und typisierte Formulare denselben Vertrag ohne Umbenennung einer Spalte nutzen können. Der Wert muss nach dem Zuschneiden eine nicht leere Zeichenkette sein; Zahlen, Wahrheitswerte, Objekte und Felder werden abgelehnt, damit ein verwechselter JSON-Körper nicht zum Wort true oder zu einem Objektdump wird. Bei Erfolg liefert der Körper fünf stabile Felder. identifier spiegelt die zugeschnittene Eingabe wider, damit Sie prüfen können, was klassifiziert wurde. case_style ist eines von camelCase, PascalCase, snake_case, kebab-case, SCREAMING_SNAKE_CASE, lower, upper oder mixed. words ist das geordnete Feld kleingeschriebener Token nach Schnitten an Unterstrichen, Bindestrichen, einer Kante von Kleinbuchstabe oder Ziffer zu Großbuchstabe, einem Akronym gefolgt von einem Titlecase-Wort sowie Buchstabe-Ziffer- oder Ziffer-Buchstabe-Kanten, sodass XMLHttpRequest zu xml, http und request wird und getUser2FA zu get, user, 2 und fa. word_count ist die Länge dieses Feldes. readable fügt die Wörter mit einfachen Leerzeichen für Beschriftungen und Protokolle zusammen. Fehlendes text, eine leere Zeichenkette und ein unzulässiger Zeichensatz scheitern mit invalid_input unter Nennung des Feldes; diese Fehlschläge werden nicht berechnet.

Wo Umbenennungswerkzeuge, Linter und Migrationen einen Schreibweisen-Detektor nutzen

Eine Umbenennungs-Refaktorierung ist unsicher, wenn das Werkzeug annimmt, jedes Symbol sei bereits camelCase. Dokumentationsgeneratoren machen aus der lesbaren Phrase Überschriften und Barrierefreiheitsbeschriftungen und kennen weiterhin die ursprüngliche Konvention für Querverweise. Eine fehlgeschlagene Prüfung wird nicht berechnet. Halten Sie Anfragen auf einen Bezeichner, heften Sie das Feld words in Tests fest, und Sie erhalten eine reproduzierbare Klassifikation für Umbenennungspipelines, Lint-Regeln und Unterrichtsprüfungen, ohne einen eigenen Parsergenerator aufzustellen. Oberflächen-Codebasen mischen React-Komponenten in PascalCase, Hooks in camelCase, CSS-Module in kebab-case und Umgebungskonstanten in SCREAMING_SNAKE_CASE; ein Detektor, der sowohl den Stil als auch die Wörter liefert, lässt einen Codemod getUserName als get_user_name oder GetUserName neu aufbauen, ohne dass ein Mensch auf jede Datei zeigt. Serverseitige Migrationen stehen vor derselben Spaltung zwischen Python-Funktionen in snake_case, HTTP-Kopfzeilen in kebab-case und Java-Typen in PascalCase, wenn ein OpenAPI-Dokument, ein ORM-Modell und ein Client-SDK ausgerichtet bleiben müssen. Stil-Linter und Prüfroboter können eine Funktion kennzeichnen, die als Http_Server ankam, statt zu raten, ob der Verfasser snake_case oder PascalCase meinte. Lehrkräfte und Plattformen für Programmiergespräche können eine Studentin oder einen Studenten bitten, den Stil von zehn Bezeichnern zu nennen, und die Antwort gegen dieses Orakel bewerten statt gegen ein Tabellenmakro, das UserID und user_id als dieselbe Zeichenkette behandelt. Weil die Umsetzung reines Parse der Stufe A ist, kostet jeder erfolgreiche Aufruf den veröffentlichten Grundpreis $0.002 ohne Modelltoken und ohne ausgehendes Netz, und der kostenlose Browserweg stimmt Byte für Byte mit der API auf demselben Modul überein.