如何将字符串中的 UNICODE 字符转换为其字符串表示形式?
How to convert UNICODE characters within a string, to their string representation?
基本上我有这些字符串
var String1 = 'Concepciu00f3n';
var String2 = 'u00d1eembucu00fa';
我想将它们转换回来,使它们看起来像这样:
var String1 = 'Concepción';
var String2 = 'Ñeembucú';
我已经搜索了很多,但我还没有在 js 中找到解决方案
编辑:这就是数据在我的数据库中的存储方式
$.ajax({
url: 'inc/datos-graficos-data',
dataType : "json",
type: 'POST',
data: {
q: 'guardar_grafico',
id: id,
headers: headers,
datos: save_data,
meta: editor,
tipo: tipo_grafico,
array: selectedRows,//This is the array with all the strings that gets saved with unicodes
excel: excel_format
},
async: false,
beforeSend: function() {
//$("#ventasGrafico").html("<img src='images/loading.gif'>");
},
success: function(json) {
$('#modal_parseo').modal('hide');
//SWAL
Swal.fire(
'Exito!',
json,
'success'
).then((result) => {
// Reload the Page
location.reload();
});
},
cache: true
});
这是我的 selectedRows 数组在通过 ajax 发送之前的样子,请注意“agrupacion”键上的一些值是带有特殊字符的字符串,例如“Asunción”或“Ñeembucú”。
const selectedRows = [
{agrupacion: 'Asunción', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 105.1, col2016: 108, col2017: 112.2, col2018: 106.9},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 103, col2016: 106.7, col2017: 115, col2018: 106.8},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 107.2, col2016: 109.3, col2017: 109.4, col2018: 107.1},
{agrupacion: 'Concepción', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 77.8, col2016: 79.4, col2017: 82.9, col2018: 74.3},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 76.4, col2016: 80.2, col2017: 81.3, col2018: 71.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 79.3, col2016: 78.5, col2017: 84.6, col2018: 77.2},
{agrupacion: 'San Pedro', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 76.8, col2016: 77.7, col2017: 77.2, col2018: 70.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 77.2, col2016: 79.1, col2017: 79.8, col2018: 69.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 76.3, col2016: 76.3, col2017: 74.5, col2018: 70.9},
{agrupacion: 'Cordillera', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 77.9, col2016: 77.5, col2017: 75.6, col2018: 67.5},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 76.4, col2016: 78.1, col2017: 73.7, col2018: 67.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 79.5, col2016: 76.7, col2017: 77.6, col2018: 67.5},
{agrupacion: 'Guairá', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 67.8, col2016: 64.8, col2017: 67.3, col2018: 63.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 66.6, col2016: 65.9, col2017: 66.5, col2018: 63.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 69, col2016: 63.7, col2017: 68.2, col2018: 62.9},
{agrupacion: 'Caaguazú', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 75, col2016: 74.5, col2017: 76.5, col2018: 73.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 75.3, col2016: 73.4, col2017: 75.4, col2018: 72.6},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 74.7, col2016: 75.7, col2017: 77.6, col2018: 73.9},
{agrupacion: 'Caazapá', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 63.6, col2016: 56.6, col2017: 59.8, col2018: 57.1},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 63.9, col2016: 55.6, col2017: 59.6, col2018: 57.4},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 63.2, col2016: 57.5, col2017: 59.9, col2018: 56.8},
{agrupacion: 'Itapúa', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 74.3, col2016: 69.6, col2017: 66.2, col2018: 63.7},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 73.6, col2016: 69.1, col2017: 67.7, col2018: 65.4},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 75.2, col2016: 70.1, col2017: 64.7, col2018: 62},
{agrupacion: 'Misiones', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 79.4, col2016: 74.6, col2017: 79.2, col2018: 72.9},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 81.3, col2016: 72.7, col2017: 77.9, col2018: 72.9},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 77.4, col2016: 76.5, col2017: 80.5, col2018: 72.9},
{agrupacion: 'Paraguarí', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 67.2, col2016: 66, col2017: 63.5, col2018: 62.7},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 67.7, col2016: 67.2, col2017: 65, col2018: 62.3},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 66.7, col2016: 64.8, col2017: 62, col2018: 63.1},
{agrupacion: 'Alto Paraná', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 98.9, col2016: 92.8, col2017: 94.2, col2018: 92.3},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 97, col2016: 93.4, col2017: 94.3, col2018: 92.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 100.8, col2016: 92.2, col2017: 94.2, col2018: 92.1},
{agrupacion: 'Central', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 87, col2016: 85.2, col2017: 90.3, col2018: 83.5},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 86.6, col2016: 84.5, col2017: 90.6, col2018: 83.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 87.5, col2016: 86, col2017: 90, col2018: 83.4},
{agrupacion: 'Ñeembucú', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 68.4, col2016: 67, col2017: 70.3, col2018: 69.9},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 63.9, col2016: 69.8, col2017: 69.7, col2018: 65.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 73.1, col2016: 64.1, col2017: 70.9, col2018: 74.5},
{agrupacion: 'Amambay', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 98, col2016: 100.4, col2017: 100.8, col2018: 95.1},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 99.8, col2016: 100.5, col2017: 101.9, col2018: 97.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 96.1, col2016: 100.3, col2017: 99.6, col2018: 92.5},
{agrupacion: 'Canindeyú', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 79.5, col2016: 82.3, col2017: 85, col2018: 82.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 77.6, col2016: 79.9, col2017: 82.2, col2018: 82.1},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 81.5, col2016: 84.7, col2017: 88, col2018: 82.4},
{agrupacion: 'Presidente Hayes', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 82, col2016: 81.8, col2017: 87.5, col2018: 78},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 82.9, col2016: 78.6, col2017: 88.5, col2018: 81.3},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 81.1, col2016: 85.2, col2017: 86.4, col2018: 74.6},
{agrupacion: 'Boquerón', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 99.3, col2016: 103.7, col2017: 97.6, col2018: 111.1},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 98.2, col2016: 107.4, col2017: 100.8, col2018: 112.3},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 100.4, col2016: 99.8, col2017: 94.3, col2018: 109.8},
{agrupacion: 'Alto Paraguay', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 83, col2016: 75.2, col2017: 88.7, col2018: 81.6},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 88, col2016: 77, col2017: 92, col2018: 90.1},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 77.7, col2016: 73.4, col2017: 85.2, col2018: 72.9}];
datos-graficos-data.php 文件:
<?php
$q = $_REQUEST['q'];
switch ($q) {
case 'guardar_grafico':
$db = DataBase::conectar();
$id = $_REQUEST['id'];//ID
$froala = $db->clearText($_REQUEST['meta']);
$tipo_grafico = $db->clearText($_REQUEST['tipo']);
$tipo_excel = $db->clearText($_REQUEST['excel']);
$datos_grafico = $_REQUEST['datos'];//OBJECT ARRAY
$cabecera_grafico = $_REQUEST['headers'];//ARRAY HEADER EX=[2015,2016,2017,ETC]
$array = $_REQUEST['array'];//ARRAY OF SELECTED DATA
$json_encoded_array = json_encode($array); //JSON_ENCODE TO STORE IN DB
//IRRELEVANT CODE HERE
//UPDATE DATA, THIS IS WHERE THAT ARRAY IS SAVED
$db->setQuery("UPDATE indicadores SET
datos='$froala',
tipo_excel='$tipo_excel',
tipo_grafico='$tipo_grafico',
datos_grafico='$json_encoded_array'
WHERE id_indicador=$id");
if(!$db->alter()){
echo "Error: ". $db->getError();
$db->rollback(); //REVERT CHANGES
exit;
}
$db->commit();
echo json_encode('Data saved successfully');
break;
}
请将您的问题改为以下...
“如何将 UNICODE 值转换为字符串中的 UNICODE 字符?”
如果这是个问题,那么我认为你可以构建这样的东西......
在 JavaScript 中创建一个对象,其中包含整个 Unicode table 的所有 key/value 对。这是linkhttps://unicode-table.com/en/
所有 Unicode 字符都应以“U+”开头,然后是“U+”之后的四个字母数字字符。以下代码适用于在字符串中查找多个 Unicode。
您必须手动创建整个 Unicode table 作为 JavaScript 对象或 .json 并将其导入到您的应用程序中。json。无论哪种方式,以下代码都可以工作......
const objUnicode = {
'00F3': 'ó',
'006E': 'n',
'00D1': 'Ñ',
'00FA': 'ú'
}
//let string1 = 'ConcepciU+00F3n'
//convertUnicode(string1)
let string2 = 'U+00D1eembucU+00FA'
convertUnicode(string2)
function convertUnicode(string) {
let arraySplit = string.split('U+') //split string at U+ which excludes the U+ from the split
let arrayUnicode = [] //empty array to hold the unicode values to be used as keys
let unicode
//extract all unicodes within the string and add to array
arraySplit.forEach((element) => {
if (element === '') {
return
}
unicode = element.slice(0, 4)
arrayUnicode.push(unicode)
})
// loop through all the unicodes in the array and replace orignal string unicode values with string values from objUnicode
arrayUnicode.forEach((element) => {
string = string.replaceAll(`U+${element}`, objUnicode[element])
})
console.log(string)
}
基本上我有这些字符串
var String1 = 'Concepciu00f3n';
var String2 = 'u00d1eembucu00fa';
我想将它们转换回来,使它们看起来像这样:
var String1 = 'Concepción';
var String2 = 'Ñeembucú';
我已经搜索了很多,但我还没有在 js 中找到解决方案
编辑:这就是数据在我的数据库中的存储方式
$.ajax({
url: 'inc/datos-graficos-data',
dataType : "json",
type: 'POST',
data: {
q: 'guardar_grafico',
id: id,
headers: headers,
datos: save_data,
meta: editor,
tipo: tipo_grafico,
array: selectedRows,//This is the array with all the strings that gets saved with unicodes
excel: excel_format
},
async: false,
beforeSend: function() {
//$("#ventasGrafico").html("<img src='images/loading.gif'>");
},
success: function(json) {
$('#modal_parseo').modal('hide');
//SWAL
Swal.fire(
'Exito!',
json,
'success'
).then((result) => {
// Reload the Page
location.reload();
});
},
cache: true
});
这是我的 selectedRows 数组在通过 ajax 发送之前的样子,请注意“agrupacion”键上的一些值是带有特殊字符的字符串,例如“Asunción”或“Ñeembucú”。
const selectedRows = [
{agrupacion: 'Asunción', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 105.1, col2016: 108, col2017: 112.2, col2018: 106.9},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 103, col2016: 106.7, col2017: 115, col2018: 106.8},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 107.2, col2016: 109.3, col2017: 109.4, col2018: 107.1},
{agrupacion: 'Concepción', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 77.8, col2016: 79.4, col2017: 82.9, col2018: 74.3},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 76.4, col2016: 80.2, col2017: 81.3, col2018: 71.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 79.3, col2016: 78.5, col2017: 84.6, col2018: 77.2},
{agrupacion: 'San Pedro', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 76.8, col2016: 77.7, col2017: 77.2, col2018: 70.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 77.2, col2016: 79.1, col2017: 79.8, col2018: 69.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 76.3, col2016: 76.3, col2017: 74.5, col2018: 70.9},
{agrupacion: 'Cordillera', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 77.9, col2016: 77.5, col2017: 75.6, col2018: 67.5},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 76.4, col2016: 78.1, col2017: 73.7, col2018: 67.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 79.5, col2016: 76.7, col2017: 77.6, col2018: 67.5},
{agrupacion: 'Guairá', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 67.8, col2016: 64.8, col2017: 67.3, col2018: 63.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 66.6, col2016: 65.9, col2017: 66.5, col2018: 63.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 69, col2016: 63.7, col2017: 68.2, col2018: 62.9},
{agrupacion: 'Caaguazú', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 75, col2016: 74.5, col2017: 76.5, col2018: 73.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 75.3, col2016: 73.4, col2017: 75.4, col2018: 72.6},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 74.7, col2016: 75.7, col2017: 77.6, col2018: 73.9},
{agrupacion: 'Caazapá', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 63.6, col2016: 56.6, col2017: 59.8, col2018: 57.1},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 63.9, col2016: 55.6, col2017: 59.6, col2018: 57.4},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 63.2, col2016: 57.5, col2017: 59.9, col2018: 56.8},
{agrupacion: 'Itapúa', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 74.3, col2016: 69.6, col2017: 66.2, col2018: 63.7},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 73.6, col2016: 69.1, col2017: 67.7, col2018: 65.4},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 75.2, col2016: 70.1, col2017: 64.7, col2018: 62},
{agrupacion: 'Misiones', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 79.4, col2016: 74.6, col2017: 79.2, col2018: 72.9},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 81.3, col2016: 72.7, col2017: 77.9, col2018: 72.9},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 77.4, col2016: 76.5, col2017: 80.5, col2018: 72.9},
{agrupacion: 'Paraguarí', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 67.2, col2016: 66, col2017: 63.5, col2018: 62.7},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 67.7, col2016: 67.2, col2017: 65, col2018: 62.3},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 66.7, col2016: 64.8, col2017: 62, col2018: 63.1},
{agrupacion: 'Alto Paraná', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 98.9, col2016: 92.8, col2017: 94.2, col2018: 92.3},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 97, col2016: 93.4, col2017: 94.3, col2018: 92.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 100.8, col2016: 92.2, col2017: 94.2, col2018: 92.1},
{agrupacion: 'Central', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 87, col2016: 85.2, col2017: 90.3, col2018: 83.5},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 86.6, col2016: 84.5, col2017: 90.6, col2018: 83.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 87.5, col2016: 86, col2017: 90, col2018: 83.4},
{agrupacion: 'Ñeembucú', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 68.4, col2016: 67, col2017: 70.3, col2018: 69.9},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 63.9, col2016: 69.8, col2017: 69.7, col2018: 65.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 73.1, col2016: 64.1, col2017: 70.9, col2018: 74.5},
{agrupacion: 'Amambay', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 98, col2016: 100.4, col2017: 100.8, col2018: 95.1},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 99.8, col2016: 100.5, col2017: 101.9, col2018: 97.5},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 96.1, col2016: 100.3, col2017: 99.6, col2018: 92.5},
{agrupacion: 'Canindeyú', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 79.5, col2016: 82.3, col2017: 85, col2018: 82.2},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 77.6, col2016: 79.9, col2017: 82.2, col2018: 82.1},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 81.5, col2016: 84.7, col2017: 88, col2018: 82.4},
{agrupacion: 'Presidente Hayes', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 82, col2016: 81.8, col2017: 87.5, col2018: 78},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 82.9, col2016: 78.6, col2017: 88.5, col2018: 81.3},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 81.1, col2016: 85.2, col2017: 86.4, col2018: 74.6},
{agrupacion: 'Boquerón', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 99.3, col2016: 103.7, col2017: 97.6, col2018: 111.1},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 98.2, col2016: 107.4, col2017: 100.8, col2018: 112.3},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 100.4, col2016: 99.8, col2017: 94.3, col2018: 109.8},
{agrupacion: 'Alto Paraguay', col2015: 0, col2016: 0, col2017: 0, col2018: 0},
{agrupacion: 'Total', col2015: 83, col2016: 75.2, col2017: 88.7, col2018: 81.6},
{agrupacion: 'Hombre', col2015: 88, col2016: 77, col2017: 92, col2018: 90.1},
{agrupacion: 'Mujer', col2015: 77.7, col2016: 73.4, col2017: 85.2, col2018: 72.9}];
datos-graficos-data.php 文件:
<?php
$q = $_REQUEST['q'];
switch ($q) {
case 'guardar_grafico':
$db = DataBase::conectar();
$id = $_REQUEST['id'];//ID
$froala = $db->clearText($_REQUEST['meta']);
$tipo_grafico = $db->clearText($_REQUEST['tipo']);
$tipo_excel = $db->clearText($_REQUEST['excel']);
$datos_grafico = $_REQUEST['datos'];//OBJECT ARRAY
$cabecera_grafico = $_REQUEST['headers'];//ARRAY HEADER EX=[2015,2016,2017,ETC]
$array = $_REQUEST['array'];//ARRAY OF SELECTED DATA
$json_encoded_array = json_encode($array); //JSON_ENCODE TO STORE IN DB
//IRRELEVANT CODE HERE
//UPDATE DATA, THIS IS WHERE THAT ARRAY IS SAVED
$db->setQuery("UPDATE indicadores SET
datos='$froala',
tipo_excel='$tipo_excel',
tipo_grafico='$tipo_grafico',
datos_grafico='$json_encoded_array'
WHERE id_indicador=$id");
if(!$db->alter()){
echo "Error: ". $db->getError();
$db->rollback(); //REVERT CHANGES
exit;
}
$db->commit();
echo json_encode('Data saved successfully');
break;
}
请将您的问题改为以下...
“如何将 UNICODE 值转换为字符串中的 UNICODE 字符?”
如果这是个问题,那么我认为你可以构建这样的东西......
在 JavaScript 中创建一个对象,其中包含整个 Unicode table 的所有 key/value 对。这是linkhttps://unicode-table.com/en/
所有 Unicode 字符都应以“U+”开头,然后是“U+”之后的四个字母数字字符。以下代码适用于在字符串中查找多个 Unicode。
您必须手动创建整个 Unicode table 作为 JavaScript 对象或 .json 并将其导入到您的应用程序中。json。无论哪种方式,以下代码都可以工作......
const objUnicode = {
'00F3': 'ó',
'006E': 'n',
'00D1': 'Ñ',
'00FA': 'ú'
}
//let string1 = 'ConcepciU+00F3n'
//convertUnicode(string1)
let string2 = 'U+00D1eembucU+00FA'
convertUnicode(string2)
function convertUnicode(string) {
let arraySplit = string.split('U+') //split string at U+ which excludes the U+ from the split
let arrayUnicode = [] //empty array to hold the unicode values to be used as keys
let unicode
//extract all unicodes within the string and add to array
arraySplit.forEach((element) => {
if (element === '') {
return
}
unicode = element.slice(0, 4)
arrayUnicode.push(unicode)
})
// loop through all the unicodes in the array and replace orignal string unicode values with string values from objUnicode
arrayUnicode.forEach((element) => {
string = string.replaceAll(`U+${element}`, objUnicode[element])
})
console.log(string)
}