面试题-React(三):什么是JSX?它与常规JavaScript有什么不同?
在React的世界中,JSX是一项引人注目的技术,它允许开发者在JavaScript中嵌套类似HTML的标签,用于描述UI组件的结构。本篇博客将通过丰富的代码示例,深入探索JSX语法,解析其在React中的用法和优势。
一、JSX基础语法
在React项目中,你会经常看到类似HTML的代码块,这就是JSX。以下是一些常见的JSX语法示例:
- 基本元素:
const element = <h1>Hello, JSX!</h1>;
- 表达式插值:
const name = "Alice";
const element = <p>Hello, {name}!</p>;
- 条件渲染:
const isLoggedIn = true;
const element = isLoggedIn ? <p>Welcome back!</p> : <p>Please log in.</p>;
- 列表渲染:
const items = ['Apple', 'Banana', 'Orange'];
const list = (<ul>{items.map(item => <li key={item}>{item}</li>)}</ul>
);
- 注释写法
{/* 这是注释 */}
- 书写规范
- JSX的顶层只能有一个根元素,所以我们很多时候会在外层包裹一个div元素,如:
const root = (<div><h1>标题</h1><div>内容</div></div>
)
- JSX中的标签可以是单标签,也可以是双标签,如果是单标签,必须以/>结尾;
const root = (<div><h1>标题</h1><br/><div>内容</div></div>
)
二、JSX插入不同类型的值
- number/string/array直接显示
const number = 123
const str = "hello world"
const arr = ["red", "yellow", "blue"]const root = (<div><p>{number}</p><p>{str}</p><p>{arr}</p></div>
)

- null/undefined/boolean会显示为空
const number = 123
const str = "hello world"
const arr = ["red", "yellow", "blue"]
const nul= null,
const und= undefined,
const bool= trueconst root = (<div><p>{number}</p><p>{str}</p><p>{arr}</p><p>{nul}</p><p>{und}</p><p>{bool}</p><p>结尾</p></div>
)

三、JSX与常规JavaScript的区别
1. 标签嵌套:
JSX允许在JavaScript中嵌套HTML标签,与常规JavaScript中操作DOM的方式相比,更加直观。
2. 插值表达式:
使用花括号{}将JavaScript表达式插入到JSX中,这使得动态渲染变得非常便捷。
3. 类名和属性命名:
在JSX中,使用className代替HTML中的class,使用htmlFor代替for,避免与JavaScript关键字冲突。
四、为何React使用JSX?
1. 可读性:
JSX语法类似HTML,使代码更易读、易懂,提高了开发团队的协作效率。
2. 简洁性:
JSX简化了创建React元素的过程,相比手动使用React.createElement,代码更加清晰简洁。
3. 静态类型检查:
配合静态类型检查工具(如TypeScript、Flow),JSX可以帮助开发者在编码时捕获类型错误。
4. 更自然的开发体验:
JSX让开发者可以在JavaScript中更自然地描述UI结构,类似于在HTML中编写代码。
相关文章:
面试题-React(三):什么是JSX?它与常规JavaScript有什么不同?
在React的世界中,JSX是一项引人注目的技术,它允许开发者在JavaScript中嵌套类似HTML的标签,用于描述UI组件的结构。本篇博客将通过丰富的代码示例,深入探索JSX语法,解析其在React中的用法和优势。 一、JSX基础语法 在…...
纯前端实现图片上传七牛云
首先安装下依赖: npm install qiniu-js crypto-js 然后封装一下 uploaderHelper.ts import * as qiniu from qiniu-js; // ts-ignore import CryptoJS from crypto-js// 请求接口上传图片 export function uploadFile(file: File) {const uptoken getToken(你的…...
win10+wsl2+Ubuntu20.2+Pycharm+WSL解释器
目的:创建一个ubuntu系统下的python解释器,作为win平台下的pycharm的解释器。 这样做的好处是可以直接在win系统里操作文件,相比于linux方便一点,而且也不用对wsl的子系统进行迁移。 一、安装前准备 1. 设置-Windows更新-window…...
EL与JSTL
目录 EL EL语法 EL运算符 JSTL JSTL标签分类 JSP脚本:代码结构混乱、脚本与HTML 混合易出错、代码不易维护。 EL表达式:优化程序代码,增加程序可读性。 EL EL语法 EL表达式 ${ EL 表达式 } EL操作符 操作符“ . ” 获取对象的属性&a…...
【Linux】动态库和静态库
动态库和静态库 软链接硬链接硬链接要注意 自定义实现一个静态库(.a)解决、使用方法静态库的内部加载过程 自定义实现一个动态库(.so)动态库加载过程 静态库和动态库的特点 软链接 命令:ln -s 源文件名 目标文件名 软链接是独立连接文件的,他…...
R语言:联合多指标的ROC曲线
# 加载数据和包rm(list=ls())library(pROC)library(ggplot2)setwd("C:/Users/syy/Desktop/MRI_lab/")data<- read.csv("test1.csv", header = T)data$Groups...
将一个树形结构的数据平铺成一个一维数组(vue3)
一、需求描述 由于自带组件库没有具体完善,无法实现像element-ui这种可以多选选择任意一级的选项,也就是说,选择父级的时候不会联动选择子级的全部 例如: 所以,才会出现【二、案例场景】类似的场景,可以用来多选 ,并可以实现单选父级而不关联子级,选择了将树状数据进…...
OSCS开源安全周报第 56 期:Apache Airflow Spark Provider 任意文件读取漏洞
本周安全态势综述 OSCS 社区共收录安全漏洞 3 个,公开漏洞值得关注的是 Apache NiFi 连接 URL 验证绕过漏洞(CVE-2023-40037)、PowerJob 未授权访问漏洞(CVE-2023-36106)、Apache Airflow Spark Provider 任意文件读取漏洞(CVE-2023-40272)。 针对 NPM 、PyPI 仓库…...
CleanMyMac2024永久版Mac清理工具
Mac电脑作为相对封闭的一个系统,它会中毒吗?如果有一天Mac电脑产生了疑似中毒或者遭到恶意不知名攻击的现象,那又应该如何从容应对呢?这些问题都是小编使用Mac系统一段时间后产生的疑惑,通过一番搜索研究,小…...
软考高级系统架构设计师(一)计算机硬件
【原文链接】软考高级系统架构设计师(一)计算机硬件 1.1 计算机硬件组成 1.1.1 计算机的基本硬件组成 运算器控制器存储器输入设备输出设备 1.1.2 中央处理单元(CPU) 中央处理单元(CPU)的组成 运算器…...
bat文件中自定义cmd命令;执行完退出命令提示符窗口
1. bat中启动cmd命令 start cmd /k " cmd中命令行里自定义的命令 " 2.编写规则 start cmd /k "命令1 & 命令2 & 命令3" (无论前面命令是否成功, 后面都会执行start cmd /k "命令1 && 命令2 && 命令3 " (仅…...
深度学习的经典算法的论文、解读和代码实现
文章目录 CNN网络的经典算法LeNet-5AlexNetVGGInceptionInception-v1(GoogLeNet)BN-Inception ResNetR-CNNR-CNNFast R-CNNFaster R-CNN YOLOYOLO v1YOLO v2YOLO v3YOLO v4 RNN的经典算法RNNGRULSTMEncoder-DecoderAttentionTransformer CNN网络的经典算法 LeNet-5 来源论文&…...
开源TTS+gtx1080+cuda11.7+conda+python3.9吊打百度TTS
一、简介 开源项目,文本提示的生成音频模型 https://github.com/suno-ai/bark Bark是由Suno创建的基于变换器的文本到音频模型。Bark可以生成极为逼真的多语种演讲以及其他音频 - 包括音乐、背景噪音和简单的声音效果。该模型还可以产生非言语沟通,如…...
【私有GPT】CHATGLM-6B部署教程
【私有GPT】CHATGLM-6B部署教程 CHATGLM-6B是什么? ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人。根据官方介绍,这是…...
基于“R语言+遥感“水环境综合评价方法教程
详情点击链接:基于"R语言遥感"水环境综合评价方法教程 一:R语言 1.1 R语言特点(R语言) 1.2 安装R(R语言) 1.3 安装RStudio(R语言) (1)下载地址…...
To_Heart—题解——P6234 [eJOI2019] T形覆盖
link. 突然很想写这篇题解。虽然题目不算难。 考场只有30分是为什么呢?看来是我没有完全理解这道题目吧! 首先很明显的转换是,把 T 型覆盖看成十字形,再考虑最后减去某一块的贡献。 然后然后直接往原图上面放十字形!对于每一个…...
[软件工具]精灵标注助手目标检测数据集格式转VOC或者yolo
有时候我们拿到一个数据集发现是xml文件格式如下: <?xml version"1.0" ?> <doc><path>C:\Users\Administrator\Desktop\test\000000000074.jpg</path><outputs><object><item><name>dog</name>…...
Spring BeanName自动生成原理
先看代码演示 项目先定义一个User类 public class User {private String name;Overridepublic String toString() {return "User{" "name" name \ };}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name name;} }…...
论文阅读_图形图像_U-NET
name_en: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation name_ch: U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 addr: http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-24574-4_28 doi: 10.1007/978-3-319-24574-4_28 date_read: 2023-02-08 date_publi…...
基于热交换算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码
基于热交换算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码 文章目录 基于热交换算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码1.数据介绍2.热交换优化BP神经网络2.1 BP神经网络参数设置2.2 热交换算法应用 4.测试结果:5.Matlab代…...
Qwerty Learner 数据持久化架构深度解析:IndexedDB 异步存储方案技术实现
Qwerty Learner 数据持久化架构深度解析:IndexedDB 异步存储方案技术实现 【免费下载链接】qwerty-learner 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learner 在英语单词记忆与打字训练应用中,数据持久化架构直接影响学习体验的…...
Qwen3.5-35B-A3B-AWQ-4bit开源镜像实战:法律合同关键条款图示定位与文本提取
Qwen3.5-35B-A3B-AWQ-4bit开源镜像实战:法律合同关键条款图示定位与文本提取 1. 引言:当AI遇到法律合同 想象一下,你是一位法务人员,面前摆着一份长达50页的PDF合同。老板急着要你找出所有关于“违约责任”的条款,并…...
Ubuntu20.04.2LTS下AutoDock4-GPU的编译优化与性能调优实战
1. 环境准备与CUDA版本选择 在Ubuntu20.04.2LTS上部署AutoDock4-GPU之前,最关键的就是搭建合适的CUDA环境。我遇到过不少因为CUDA版本不匹配导致的编译失败问题,这里分享几个实用经验。 首先检查你的GPU型号和驱动版本。以我的NVIDIA RTX 2080 Ti为例&am…...
手把手教你用深信服备份系统做整机恢复:从PXE到U盘启动的保姆级避坑指南
深信服整机恢复实战:PXE与U盘启动的深度避坑手册 当服务器突然宕机,硬盘彻底损坏时,整机恢复能力就是IT工程师的救命稻草。深信服备份系统的裸机恢复功能,能在没有操作系统的"裸机"上直接还原整个系统环境——但实际操作…...
N诺机试题
2.整除(末尾无空格用printf“ ”)#include<stdio.h>int main(){int count0;for(int i100;i<1000;i){if(i%50&&i%60){printf("%d",i);count;if(count%100) printf("\n");else printf(" "); }}return 0;…...
OpenClaw成本优化方案:nanobot轻量镜像替代高价API实测
OpenClaw成本优化方案:nanobot轻量镜像替代高价API实测 1. 为什么需要关注OpenClaw的成本问题 去年冬天,当我第一次用OpenClaw完成邮件自动回复的完整流程时,既兴奋又心疼。兴奋的是它真的能像人类一样读取邮件、分析内容、生成回复&#x…...
STM32上如何用串口BREAK中断优雅处理DMX与RDM协议(附完整代码)
STM32串口BREAK中断实现DMX/RDM协议双模通信实战指南 舞台灯光控制系统对实时性和可靠性有着近乎苛刻的要求。作为行业标准的DMX512协议及其扩展协议RDM,承载着数以万计舞台灯具的控制指令。传统基于STM32的软件轮询检测方案常面临响应延迟、误触发等问题࿰…...
QT程序从Windows到ARM开发板:手把手教你解决交叉编译中的屏幕适配问题
QT程序从Windows到ARM开发板:手把手教你解决交叉编译中的屏幕适配问题 在嵌入式开发领域,QT框架因其跨平台特性和丰富的UI组件库而广受欢迎。然而,当我们将QT程序从熟悉的Windows环境迁移到ARM开发板时,往往会遇到各种意想不到的挑…...
PyTorch 2.8 + CUDA 12.4镜像实战教程:适配10核CPU+120GB内存的完整配置
PyTorch 2.8 CUDA 12.4镜像实战教程:适配10核CPU120GB内存的完整配置 1. 镜像概述与环境准备 1.1 核心特性介绍 这个深度优化镜像基于RTX 4090D 24GB显卡和CUDA 12.4驱动构建,专为高性能深度学习任务设计。主要特点包括: 硬件适配&#…...
大模型赋能多尺度空间智能:从具身感知到地球系统建模的跨学科探索
1. 大模型如何重构空间智能的认知框架 当AlphaGo击败人类棋手时,我们惊叹于AI的策略能力;但当大语言模型开始理解三维空间关系时,这标志着机器认知的质变。空间智能的本质是理解物体间的相对位置、距离和运动规律,这种能力对人类而…...
