当前位置: 首页 > news >正文

Composition API(常用部分)

1. Composition API(常用部分)

文档:

​ https://composition-api.vuejs.org/zh/api.html

1) setup

  • 新的option, 所有的组合API函数都在此使用, 只在初始化时执行一次
  • 函数如果返回对象, 对象中的属性或方法, 模板中可以直接使用

2) ref

  • 作用: 定义一个数据的响应式
  • 语法: const xxx = ref(initValue):
    • 创建一个包含响应式数据的引用(reference)对象
    • js中操作数据: xxx.value
    • 模板中操作数据: 不需要.value
  • 一般用来定义一个基本类型的响应式数据
<template><h2>{{count}}</h2><hr><button @click="update">更新</button>
</template><script>
import {ref
} from 'vue'
export default {/* 在Vue3中依然可以使用data和methods配置, 但建议使用其新语法实现 */// data () {//   return {//     count: 0//   }// },// methods: {//   update () {//     this.count++//   }// }/* 使用vue3的composition API */setup () {// 定义响应式数据 ref对象const count = ref(1)console.log(count)// 更新响应式数据的函数function update () {// alert('update')count.value = count.value + 1}return {count,update}}
}
</script>

3) reactive

  • 作用: 定义多个数据的响应式
  • const proxy = reactive(obj): 接收一个普通对象然后返回该普通对象的响应式代理器对象
  • 响应式转换是“深层的”:会影响对象内部所有嵌套的属性
  • 内部基于 ES6 的 Proxy 实现,通过代理对象操作源对象内部数据都是响应式的
<template><h2>name: {{state.name}}</h2><h2>age: {{state.age}}</h2><h2>wife: {{state.wife}}</h2><hr><button @click="update">更新</button>
</template><script>
/* 
reactive: 作用: 定义多个数据的响应式const proxy = reactive(obj): 接收一个普通对象然后返回该普通对象的响应式代理器对象响应式转换是“深层的”:会影响对象内部所有嵌套的属性内部基于 ES6 的 Proxy 实现,通过代理对象操作源对象内部数据都是响应式的
*/
import {reactive,
} from 'vue'
export default {setup () {/* 定义响应式数据对象*/const state = reactive({name: 'tom',age: 25,wife: {name: 'marry',age: 22},})console.log(state, state.wife)const update = () => {state.name += '--'state.age += 1state.wife.name += '++'state.wife.age += 2}return {state,update,}}
}
</script>

4) 比较Vue2与Vue3的响应式(重要)

vue2的响应式

  • 核心:
    • 对象: 通过defineProperty对对象的已有属性值的读取和修改进行劫持(监视/拦截)
    • 数组: 通过重写数组更新数组一系列更新元素的方法来实现元素修改的劫持
Object.defineProperty(data, 'count', {get () {}, set () {}
})
  • 问题
    • 对象直接新添加的属性或删除已有属性, 界面不会自动更新
    • 直接通过下标替换元素或更新length, 界面不会自动更新 arr[1] = {}

Vue3的响应式

  • 核心:
    • 通过Proxy(代理): 拦截对data任意属性的任意(13种)操作, 包括属性值的读写, 属性的添加, 属性的删除等…
    • 通过 Reflect(反射): 动态对被代理对象的相应属性进行特定的操作
    • 文档:
      • https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Proxy
      • https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Reflect
new Proxy(data, {// 拦截读取属性值get (target, prop) {return Reflect.get(target, prop)},// 拦截设置属性值或添加新属性set (target, prop, value) {return Reflect.set(target, prop, value)},// 拦截删除属性deleteProperty (target, prop) {return Reflect.deleteProperty(target, prop)}
})proxy.name = 'tom'   
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"

相关文章:

Composition API(常用部分)

1. Composition API(常用部分) 文档: ​ https://composition-api.vuejs.org/zh/api.html 1) setup 新的option, 所有的组合API函数都在此使用, 只在初始化时执行一次函数如果返回对象, 对象中的属性或方法, 模板中可以直接使用2) ref 作用: 定义一个数据的响应式语法: cons…...

驱动插入中断门示例代码

驱动插入中断描述符示例代码 最近做实验&#xff0c;每次在应用层代码写测试代码的时候都要手动挂一个中断描述符&#xff0c;很不方便所以就想着写个驱动挂一个中断门比较省事 驱动测试效果如下&#xff1a; 下面的代码是个架子&#xff0c;用的时候找个驱动历程传递你要插…...

1 论文笔记:Efficient Trajectory Similarity Computation with ContrastiveLearning

2022CIKM 1 intro 1.1 背景 轨迹相似度计算是轨迹分析任务&#xff08;相似子轨迹搜索、轨迹预测和轨迹聚类&#xff09;最基础的组件之一现有的关于轨迹相似度计算的研究主要可以分为两大类&#xff1a; 传统方法 DTW、EDR、EDwP等二次计算复杂度O(n^2)缺乏稳健性 会受到非…...

如何做一个基于 Python 的搜索引擎?

怎么做一个基于 python 的搜索引擎&#xff1f; 1、确定搜索引擎范围和目标用户 在决定做一个基于Python的搜索引擎之前&#xff0c;首先需要确定搜索引擎的范围和目标用户。搜索引擎的范围可以包括新闻、商品、音乐等&#xff0c;不同的领域需要不同的数据来源和处理方式。同…...

Python报错:KeyError: ‘820‘

Python报错&#xff1a;KeyError: ‘820’ 问题描述 原因 操作的表格列名是数字 NIRdata[820] Rdata[630]以上是出错行&#xff0c;dataframe的这种索引方式不支持用数字。 解决方案 先修改列名为字符 然后将出错行改为对应列名 NIRdata[nir] Rdata[r]...

【kubernetes】kubernetes中的Deployment使用

1 Why need Deployment? K8S中Pod是用户管理工作负载的基本单位&#xff0c;Pod通常通过Service进行暴露&#xff0c;因此&#xff0c;通常需要管理一组Pod&#xff0c;RC和RS主要就实现了一组Pod的管理工作&#xff0c;其中&#xff0c;RC和RS的区别在于&#xff0c;RS提供更…...

百度2024校招机器学习、数据挖掘、自然语言处理方向面试经历

本文介绍2024届秋招中&#xff0c;百度的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题、代码题目等。 8月初参与了百度提前批的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位面试&#xff0c;所在部门是搜索方向的。一面结束之后就知道凉了&#xff0c;…...

RabbitMQ原理(二):SpringAMQP编程

文章目录 3.SpringAMQP3.1.导入Demo工程3.2.快速入门3.1.1.消息发送3.1.2.消息接收3.1.3.测试3.3.WorkQueues模型3.3.1.消息发送3.3.2.消息接收3.3.3.测试3.3.4.能者多劳3.3.5.总结3.4.交换机类型3.5.Fanout交换机3.5.1.声明队列和交换机3.5.2.消息发送3.5.3.消息接收3.5.4.总结…...

什么是SQL注入(SQL Injection)?如何预防它

什么是 SQL 注入&#xff08;SQL Injection&#xff09;&#xff1f;如何预防它&#xff1f; SQL注入&#xff08;SQL Injection&#xff09;是一种常见的网络安全漏洞&#xff0c;攻击者通过在应用程序的输入中插入恶意SQL代码来执行未经授权的数据库操作。SQL注入攻击可能导…...

metrology

创建模型&#xff1a;create_metrology_model 设置图像大小&#xff1a;set_metrology_model_image_size 添加测量模型&#xff1a;add_metrology_object_rectangle2_measure 设置对象参数&#xff1a;set_metrology_object_param 设置模型参数&#xff1a;set_metrology_model…...

UE学习记录06----根据Actor大小自适应相机位置

背景&#xff1a; staticMesh 会根据业务需要随时变化&#xff0c;然后通过staticMesh的大小自适应相机位置&#xff0c;捕捉画面用来预览该模型&#xff0c;使模型在画布中不会太大导致显示不全&#xff0c;也不会太小 参考&#xff1a; UE实现相机聚焦物体功能_右弦GISer的…...

Go-Python-Java-C-LeetCode高分解法-第八周合集

前言 本题解Go语言部分基于 LeetCode-Go 其他部分基于本人实践学习 个人题解GitHub连接&#xff1a;LeetCode-Go-Python-Java-C 欢迎订阅CSDN专栏&#xff0c;每日一题&#xff0c;和博主一起进步 LeetCode专栏 本文部分内容来自网上搜集与个人实践。如果任何信息存在错误,欢迎…...

数据结构--并查集

一、并查集的概念 并查集是一种树型的数据结构&#xff0c;用于处理一些不相交集合&#xff08;disjoint sets&#xff09;的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。 最裸并查集&#xff1a; 合并元素a和元素b 所在的集合。查询元素a和元素b 是否属于同一组。是否在一个…...

Leetcode 224. 基本计算器

文章目录 题目代码&#xff08;10.1 首刷看解析&#xff09; 题目 Leetcode 224. 基本计算器 代码&#xff08;10.1 首刷看解析&#xff09; class Solution { public:int calculate(string s) {stack<int> sk; // 存储正负号sk.push(1);int sign 1;int res 0;int i…...

Linux基础命令汇总

用户管理 su 切换用户&#xff1a;su 用户名 logname 显示当前用户的登录用户名&#xff1a;logname useradd 创建用户&#xff1a;useradd 用户名创建用户时指定用户的主组&#xff1a;useradd -g 组名 用户名 usermod 添加附属组&#xff1a;usermod -G 组…...

JAVA 获得特定格式时间

0 背景 我们有时要获取时间&#xff0c;年月日时分秒周几&#xff0c;有时要以特定的格式出现。这时就要借助 SimpleDateFormat 或者 DateTimeFormatter。有时要某个月份有多少天需要借助 Calendar。所以有必要了解一些知识。 1 SimpleDateFormat simpledateFormat 线程不安全…...

问题: 视频颜色问题,偏绿

参考 什么是杜比视界&#xff1f; - https://www.youtube.com/watch?vldXDQ6VlC7g 【哈士亓说】07&#xff1a;HDR、杜比视界究竟是个啥&#xff1f;为什么这个视频还不是HDR视频&#xff1f; - https://www.youtube.com/watch?vrgb9Xg3cJns 正文 视频应该是 杜比视界 电…...

智能文字识别技术——AI赋能古彝文保护

前言 人工智能在古彝文古籍保护方面具有巨大的潜力和意义。通过数字化、自动化和智能化的手段&#xff0c;可以更好地保护和传承古彝文的文化遗产&#xff0c;促进彝族文化的传承和发展。 文章目录 前言一、古彝文是什么&#xff1f;1.1古彝文的背景1.2古彝文古籍保护背景 二、…...

Linux压缩和解压命令大全:tar、gzip和zip完整教程

文章目录 linux中的压缩和解压命令简介什么是压缩和解压为什么要使用压缩和解压命令压缩命令tar命令创建.tar文件压缩目录压缩多个文件或目录 gzip命令压缩文件压缩后删除原文件压缩整个目录 zip命令创建.zip文件压缩文件或目录设置压缩级别 解压命令tar命令解压.tar文件解压到…...

Vue3 reactive和ref详解

reactive Vue3.0中的reactive reactive 是 Vue3 中提供的实现响应式数据的方法。在 Vue2 中响应式数据是通过 defineProperty 来实现的&#xff0c;在 Vue3 中响应式数据是通过 ES6 的 Proxy来实现的。reactive 参数必须是对象 (json / arr)如果给 reactive 传递了其它对象 默…...

【WiFi帧结构】

文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成&#xff1a;MAC头部frame bodyFCS&#xff0c;其中MAC是固定格式的&#xff0c;frame body是可变长度。 MAC头部有frame control&#xff0c;duration&#xff0c;address1&#xff0c;address2&#xff0c;addre…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略&#xff0c;并且实现了基本的选区操作&#xff0c;还调研了自绘选区的实现。那么相对的&#xff0c;我们还需要设计编辑器的选区表达&#xff0c;也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围&#xff0c;就是以模型选区为基准来…...

解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南

在构建现代Web应用程序时&#xff0c;与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式&#xff08;如直接编写SQL语句与psycopg2交互&#xff09;赋予了我们精细的控制权&#xff0c;但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时&#xff0c;这种方式的开发效率和可…...

Mac软件卸载指南,简单易懂!

刚和Adobe分手&#xff0c;它却总在Library里给你写"回忆录"&#xff1f;卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散&#xff1f;总是会有残留文件&#xff0c;别慌&#xff01;这份Mac软件卸载指南&#xff0c;将用最硬核的方式教你"数字分手术"&#xff0…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题

音乐发烧友深有体会&#xff0c;玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖&#xff0c;水电偏冷&#xff0c;风电偏空旷。至于太阳能发的电&#xff0c;则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉&#xff0c;近两年家里的音响声音越来越冷&#xff0c;听起来越来越单薄&#xff1f; —…...

C++.OpenGL (14/64)多光源(Multiple Lights)

多光源(Multiple Lights) 多光源渲染技术概览 #mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .erro…...

NXP S32K146 T-Box 携手 SD NAND(贴片式TF卡):驱动汽车智能革新的黄金组合

在汽车智能化的汹涌浪潮中&#xff0c;车辆不再仅仅是传统的交通工具&#xff0c;而是逐步演变为高度智能的移动终端。这一转变的核心支撑&#xff0c;来自于车内关键技术的深度融合与协同创新。车载远程信息处理盒&#xff08;T-Box&#xff09;方案&#xff1a;NXP S32K146 与…...

使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统

现在&#xff0c;通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战&#xff0c;比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...