React组件(一):生命周期
文章目录
- 组件的生命周期
- 生命周期的阶段
- 1、组件创建阶段
- 2、组件运行阶段
- 3、组件销毁阶段
- 组件生命周期的执行顺序
组件的生命周期
在组件创建、到加载到页面上运行、以及组件被销毁的过程中,总是伴随着各种各样的事件,这些在组件特定时期,触发的事件统称为组件的生命周期。
生命周期的阶段
组件生命周期分为三个阶段,下面分别来讲解。
1、组件创建阶段
组件创建阶段的生命周期函数,有一个显著的特点:创建阶段的生命周期函数,在组件的一辈子中,只执行一次。
- getDefaultProps
初始化 props 属性默认值。
- getInitialState
初始化组件的私有数据。因为 state 是定义在组件的 constructor 构造器当中的,只要new 了 class类,必然会调用 constructor构造器。
- componentWillMount()
组件将要被挂载。此时还没有开始渲染虚拟DOM。
在这个阶段,不能去操作DOM元素,但可以操作属性、状态、function。相当于 Vue 中的Create()函数。
- render()
第一次开始渲染真正的虚拟DOM。当render执行完,内存中就有了完整的虚拟DOM了。
意思是,此时,虚拟DOM在内存中创建好了,但是还没有挂在到页面上。
在这个函数内部,不能去操作DOM元素,因为还没return之前,虚拟DOM还没有创建;当return执行完毕后,虚拟DOM就创建好了,但是还没有挂在到页面上。
- componentDidMount()
当组件(虚拟DOM)挂载到页面之后,会进入这个生命周期函数。
只要进入到这个生命周期函数,则必然说明,页面上已经有可见的DOM元素了。此时,组件已经显示到了页面上,state上的数据、内存中的虚拟DOM、以及浏览器中的页面,已经完全保持一致了。
当这个方法执行完,组件就进入都了 运行中 的状态。所以说,componentDidMount 是创建阶段的最后一个函数。
在这个函数中,我们可以放心的去 操作 页面上你需要使用的 DOM 元素了。如果我们想操作DOM元素,最早只能在 componentDidMount 中进行。相当于 Vue 中的 mounted() 函数
2、组件运行阶段
有一个显著的特点,根据组件的state和props的改变,有选择性的触发0次或多次。
- componentWillReceiveProps()
组件将要接收新属性。只有当父组件中,通过某些事件,重新修改了 传递给 子组件的 props 数据之后,才会触发这个钩子函数。
- shouldComponentUpdate()
判断组件是否需要被更新。此时,组件尚未被更新,但是,state 和 props 肯定是最新的。
- componentWillUpdate()
组件将要被更新。此时,组件还没有被更新,在进入到这个生命周期函数的时候,内存中的虚拟DOM还是旧的,页面上的 DOM 元素也是旧的。(也就是说,此时操作的是旧的 DOM元素)
- render
此时,又要根据最新的 state 和 props,重新渲染一棵内存中的 虚拟DOM树。当 render 调用完毕,内存中的旧DOM树,已经被新DOM树替换了!此时,虚拟DOM树已经和组件的 state 保持一致了,都是最新的;但是页面还是旧的。
- componentDidUpdate
此时,组件完成更新,页面被重新渲染。此时,state、虚拟DOM 和 页面已经完全保持同步。
3、组件销毁阶段
一辈子只执行一次。
- componentWillUnmount: 组件将要被卸载。此时组件还可以正常使用。
组件生命周期的执行顺序
1、Mounting:
-
constructor()
-
componentWillMount()
-
render()
-
componentDidMount()
2、Updating:
-
componentWillReceiveProps(nextProps):接收父组件传递过来的属性
-
shouldComponentUpdate(nextProps, nextState):一旦调用 setState,就会触发这个方法。方法默认 return true;如果 return false,后续的方法就不会走了。
-
componentWillUpdate(nextProps, nextState)
-
render()
-
componentDidUpdate(prevProps, prevState)
3、Unmounting:
- componentWillUnmount()
相关文章:
React组件(一):生命周期
文章目录 组件的生命周期生命周期的阶段1、组件创建阶段2、组件运行阶段3、组件销毁阶段 组件生命周期的执行顺序 组件的生命周期 在组件创建、到加载到页面上运行、以及组件被销毁的过程中,总是伴随着各种各样的事件,这些在组件特定时期,触…...

金格iWebOffice控件在新版谷歌Chrome中不能加载了怎么办?
金格iWebOffice控件是由江西金格网络科技有限责任公司开发的中间件软件,主要用于在浏览器中直接编辑Word、Excel、PowerPoint等Office文档,曾经是一款优秀国产的WebOffice插件。 由于2022年Chrome等浏览器取消支持PPAPI接口,导致这款金格iWe…...

实验6分类汇总
设计性实验 (1)查询每门课程的平均分,包括课程号和平均分。 SELECT Cno AS 课程号, AVG(Degree) AS 平均分 FROM Score065 GROUP BY Cno;(2)查询每门课程的平均分,包括课程号、课程名和平均分。 SELECT c.Cno AS 课程号, c.Cname AS 课程名, AVG(sc.Degree) AS 平均分 FROM …...

如何通过交流沟通实现闭环思考模式不断实现自身强效赋能-250517
感谢一直以来和我交流沟通的朋友们。 闭环思考 文字部分(25-05-04)这一天是青年节,在这一天与青年朋友交流这个是事先规划好的: “可以猜一猜,博士会被撤销吗?导师会被处理吗?千万不要回复,放心里,过段时间看结果,看看自己预估社会能力如何。 观察社会新闻,可以用…...

Python 3.11详细安装步骤(包含安装包)Python 3.11详细图文安装教程
文章目录 前言Python 3.11介绍Python 3.11安装包下载Python 3.11安装步骤 前言 作为当前最热门的编程语言之一,Python 3.11 不仅拥有简洁优雅的语法,还在性能上实现了飞跃,代码运行速度提升显著。无论是初入编程的小白,还是经验丰…...
[深度解析] 服务器内存(RAM)演进之路(2025):DDR5 vs HBM vs CXL 内存技术与选型指南
更多服务器知识,尽在hostol.com 嘿,各位服务器“发烧友”和技术决策者们!咱们在聊服务器配置的时候,CPU(大脑)、硬盘(仓库)、带宽(道路)这些“大件儿”总是备…...
C语言输入函数对比解析
目录 C语言输入函数全家福(和它们的秘密)fgetsgetsscanfgetcharfscanf函数对比表灵魂总结 哈哈,看来你正在和C语言的输入函数们玩“大家来找茬”!放心,我会用最接地气的方式给你讲明白,保证比看《甄嬛传》还…...
【Java-EE进阶】SpringBoot针对某个IP限流问题
目录 简介 1. 使用Guava的RateLimiter实现限流 添加Guava依赖 实现RateLimiter限流逻辑 限流管理类 控制器中应用限流逻辑 2. 使用计数器实现限流 限流管理类 控制器中应用限流逻辑 简介 针对某个IP进行限流以防止恶意点击是一种常见的反爬虫和防止DoS的措施。限流策…...

一个指令,让任意 AI 快速生成思维导图
大家好,我是安仔,一个每天都在压榨 AI 的躺平打工人。 今天分享一个 AI 办公小技巧,让你用一个指令让 AI 生成思维导图。 DeepSeek、Kimi、豆包都可以哈 ~ KimiXMind 安仔经常用 XMind 来绘制思维导图,但是 AI 是没…...
随言随语(十二):盖章
给自己的机器学习生涯做个总结盖个章,讲述下如何跟机器学习擦肩而过的,鉴于当前深度学习和大模型已经走出来的路及理论知识的入门难度,可能以后跟机器学习前沿科技就再没有交集了; 最近也看了马占凯的《ChatGPT:人类新…...

FPGA图像处理(六)------ 图像腐蚀and图像膨胀
默认迭代次数为1,只进行一次腐蚀、膨胀 一、图像腐蚀 1.相关定义 2.图像腐蚀效果图 3.fpga实现 彩色图像灰度化,灰度图像二值化,图像缓存生成滤波模块(3*3),图像腐蚀算法 timescale 1ns / 1ps // // Des…...
Spring三级缓存的作用与原理详解
在Spring框架中,Bean的创建过程涉及到了三级缓存机制。这个机制主要是为了提高单例模式下bean实例化和依赖注入的效率。本文将深入探讨Spring中的三级缓存,以及其在bean生命周期中的重要作用。 首先,让我们理解什么是三级缓存。Spring中的三…...

LVDS系列12:Xilinx Ultrascale系可编程输入延迟(二)
本节讲解Ultrascale IDELAYE3的参数; IDELAYE3参数: REFCLK_FREQUENCY:如果使用COUNT模式,保持300MHz的默认值即可; 如果使用TIME模式,则该值与IDELAYCTRL参考时钟要匹配; DELAY_SRC&#…...

ARM (Attention Refinement Module)
ARM模块【来源于BiSeNet】:细化特征图的注意力,增强重要特征并抑制不重要的特征。 Attention Refinement Module (ARM) 详解 ARM (Attention Refinement Module) 是 BiSeNet 中用于增强特征表示的关键模块,它通过注意力机制来细化特征图&…...

国产免费工作流引擎star 6.5k,Warm-Flow升级1.7.2(新增案例和修复缺陷)
文章目录 主要更新内容项目介绍功能思维导图设计器流程图演示地址官网Warm-Flow视频 主要更新内容 [feat] 开启流程实例,新增流程定义是否存在校验[feat] 新增合同签订流程案例[feat] 新增企业采购流程案例[update] mybatis-plus逻辑删除,删除值和未删除…...

前端二进制数据指南:从 ArrayBuffer 到高级流处理
前端开发中,二进制数据是处理文件、图像、音视频、网络通信等场景的基础。以下是核心概念和用途的通俗解释: 前端二进制数据介绍 1. 什么是前端二进制数据? 指计算机原始的 0 和 1 格式的数据(比如一张图片的底层代码ÿ…...

如何选择高性价比的 1T 服务器租用服务
选择高性价比的 1T 服务器租用服务,可参考以下内容: 1、根据需求选配置 明确自身业务需求是关键。若为小型网站或轻量级应用,数据存储与处理需求不高,选择基础配置服务器即可。如个人博客网站,普通的 Intel Xeon …...

一个可拖拉实现列表排序的WPF开源控件
从零学习构建一个完整的系统 推荐一个可通过拖拉,来实现列表元素的排序的WPF控件。 项目简介 gong-wpf-dragdrop是一个开源的.NET项目,用于在WPF应用程序中实现拖放功能,可以让开发人员快速、简单的实现拖放的操作功能。 可以在同一控件内…...

AI-02a5a6.神经网络-与学习相关的技巧-批量归一化
批量归一化 Batch Normalization 设置合适的权重初始值,则各层的激活值分布会有适当的广度,从而可以顺利的进行学习。那么,更进一步,强制性的调整激活值的分布,是的各层拥有适当的广度呢?批量归一化&#…...

SVGPlay:一次 CodeBuddy 主动构建的动画工具之旅
我正在参加CodeBuddy「首席试玩官」内容创作大赛,本文所使用的 CodeBuddy 免费下载链接:腾讯云代码助手 CodeBuddy - AI 时代的智能编程伙伴 背景与想法 我一直对 SVG 图标的动画处理有浓厚兴趣,特别是描边、渐变、交互等效果能为图标增添许…...

自己手写tomcat项目
一:Servlet的原理 在Servlet(接口中)有: 1.init():初始化servlet 2.getServletConfig():获取当前servlet的配置信息 3.service():服务器(在HttpServlet中实现,目的是为了更好的匹配http的请求方式) 4.g…...

2025年渗透测试面试题总结-安恒[实习]安全工程师(题目+回答)
网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 安恒[实习]安全工程师 一面 1. 自我介绍 2. 前两段实习做了些什么 3. 中等难度的算法题 4. Java的C…...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks ,GAN)
生成对抗网络是深度学习领域最具革命性的生成模型之一。 一 GAN框架 1.1组成 构造生成器(G)与判别器(D)进行动态对抗,实现数据的无监督生成。 G(造假者):接收噪声 ,…...
六、磁盘划分与磁盘配额
目录 1、磁盘划分1.1、什么是磁盘1.2、机械硬盘的结构与关键概念1.3、思考:为什么新买一个1T硬盘,使用时发现可使用容量低于1T1.4、Linux中inode和block1.5、查看超级快信息1.6、磁盘分区与挂载1.6.1、分区工具fdisk与格式化1.6.2、分区工具gdisk与格式化1.7、查看磁盘使用情…...

在WSL中的Ubuntu发行版上安装Anaconda、CUDA、CUDNN和TensorRT
在Windows 11的WSL(Windows Subsystem for Linux)环境中安装Anaconda、CUDA、CUDNN和TensorRT的详细步骤整理: 本文是用cuda12.4与CuDNN 8.9.7 和 TensorRT 9.1.0 及以上对应 一、前言(准备) 确保电脑上有NVIDIA GPU…...
小刚说C语言刷题—1230蝴蝶结
1.题目描述 请输出 n 行的蝴蝶结的形状,n 一定是一个奇数! 输入 一个整数 n ,代表图形的行数! 输出 n 行的图形。 样例 输入 9 输出 ***** **** *** ** * ** *** **** ***** 2.参考代码(C语言版)…...

代码随想录算法训练营第60期第三十九天打卡
大家好,我们今天继续讲解我们的动态规划章节,昨天我们讲到了动态规划章节的背包问题,昨天讲解的主要是0-1背包问题,那么今天我们可能就会涉及到完全背包问题,昨天的题目有一道叫做分割等和子集,今天应该会有…...

计算机网络体系结构深度解析:从理论到实践的全面梳理
计算机网络体系结构深度解析:从理论到实践的全面梳理 本系列博客源自作者在大二期末复习计算机网络时所记录笔记,看的视频资料是B站湖科大教书匠的计算机网络微课堂,祝愿大家期末都能考一个好成绩! 一、常见计算机网络体系结构 …...
Qwen2.5-VL模型sft微调和使用vllm部署
本文的server.py和req.py代码参见:https://github.com/zysNLP/quickllm 配套课程《AIGC大模型理论与工业落地实战》;Deepseek相关课程更新中 1. 安装相关docker镜像:nvcr.io/nvidia/pytorch:25.02-py3 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:…...
python打卡DAY22
##注入所需库 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import random import numpy as np import time import shap # from sklearn.svm import SVC #支持向量机分类器 # # from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier …...