当前位置: 首页 > news >正文

设计模式之中介者模式在前端的应用

文章目录

  • 中介者模式在前端的应用场景
    • 1.实现组件之间的松耦合
    • 2. 实现异步请求的协同
    • 3. 实现事件驱动的编程模型
    • 4. 实现复杂交互的协调
  • 总结

在这里插入图片描述

中介者模式在前端的应用场景

中介者模式是一种常见的设计模式,它可以将对象之间的通信集中处理,从而提高系统的可维护性和灵活性。在前端开发中,中介者模式也有很多应用场景,本文将介绍其中一些。

1.实现组件之间的松耦合

在前端开发中,我们经常需要使用组件库来构建用户界面。这些组件通常都是相互独立的,但又需要协同工作才能完成复杂的任务。这时候就可以使用中介者模式来实现组件之间的松耦合。

假设我们正在开发一个包含多个表单的页面,每个表单都有各自的校验逻辑。如果我们不使用中介者模式,那么每个表单都需要自己处理校验结果,并且需要与其他表单进行通信。这样会导致代码量增加,且难以维护。

使用中介者模式,我们可以创建一个表单校验器的中介者,让所有表单都通过中介者进行校验。这样每个表单只需要负责自己的校验逻辑,校验结果也只需要传递给中介者,而不需要和其他表单直接通信。这种方式可以减少代码耦合度,使得代码更易于维护和扩展。

2. 实现异步请求的协同

在前端开发中,我们经常需要进行异步请求来获取数据或者提交表单。这些请求通常都是相互独立的,但又需要协同工作才能完成复杂的任务。这时候就可以使用中介者模式来实现异步请求的协同。

假设我们正在开发一个在线购物网站,用户可以将商品添加到购物车、填写订单信息并提交订单。如果我们不使用中介者模式,那么这些操作之间很难协调,有可能会出现数据不一致或者订单无法提交等问题。

使用中介者模式,我们可以创建一个订单管理器的中介者,让所有操作都通过中介者进行协调。当用户添加商品到购物车时,中介者可以更新购物车中的商品数量;当用户填写订单信息时,中介者可以根据购物车中的商品计算出订单金额;当用户提交订单时,中介者可以将订单信息发送到后端并更新页面状态。这种方式可以使得异步请求之间协调更加顺畅,避免了出现数据不一致或者订单无法提交等问题。

3. 实现事件驱动的编程模型

在前端开发中,我们经常需要使用事件来处理用户操作或者响应异步请求。这些事件通常都是相互独立的,但又需要协同工作才能完成复杂的任务。这时候就可以使用中介者模式来实现事件驱动的编程模型。

假设我们正在开发一个音乐播放器,用户可以点击播放按钮来播放歌曲、点击下一首按钮来切换歌曲等操作。如果我们不使用中介者模式,那么每个操作都需要自己处理事件,并且需要与其他操作进行通信。这样会导致代码量增加,且难以维护。

使用中介者模式,我们可以创建一个播放器的中介者,让所有操作都通过中介者进行协调。当用户点击播放按钮时,中介者可以控制音乐的开始播放;当用户点击暂停按钮时,中介者可以控制音乐的暂停;当用户点击下一首按钮时,中介者可以切换歌曲并更新页面状态。这样每个操作只需要负责自己的逻辑,事件也只需要传递给中介者,而不需要和其他操作直接通信。这种方式可以提高代码的可维护性和灵活性。

4. 实现复杂交互的协调

在前端开发中,我们经常需要处理复杂的交互,比如拖拽、联想搜索等。这些交互通常需要多个组件协同工作才能完成。这时候就可以使用中介者模式来实现复杂交互的协调。

假设我们正在开发一个图形化流程编辑器,用户可以通过拖拽来添加节点、连接节点之间的连线等。如果我们不使用中介者模式,那么每个操作都需要自己处理交互,并且需要与其他操作进行通信。这样会导致代码量增加,且难以维护。

使用中介者模式,我们可以创建一个编辑器的中介者,让所有操作都通过中介者进行协调。当用户拖拽一个节点时,中介者可以检测到节点位置的变化并更新其他相关节点的位置;当用户连接两个节点时,中介者可以创建一个连线并更新页面状态。这样每个操作只需要负责自己的逻辑,交互也只需要传递给中介者,而不需要和其他操作直接通信。这种方式可以提高代码的可维护性和灵活性。

总结

中介者模式是一种非常有用的设计模式,它可以将对象之间的通信集中处理,从而提高系统的可维护性和灵活性。在前端开发中,中介者模式有很多应用场景,比如实现组件之间的松耦合、实现异步请求的协同、实现事件驱动的编程模型、实现复杂交互的协调等。通过使用中介者模式,我们可以让代码更加简洁、清晰,从而提高开发效率和代码质量。

相关文章:

设计模式之中介者模式在前端的应用

文章目录中介者模式在前端的应用场景1.实现组件之间的松耦合2. 实现异步请求的协同3. 实现事件驱动的编程模型4. 实现复杂交互的协调总结中介者模式在前端的应用场景 中介者模式是一种常见的设计模式,它可以将对象之间的通信集中处理,从而提高系统的可维…...

2023年还能入行程序员吗?工作3年以上的黑马老学员怎么说?

很多人觉得,毕业3年,不过是毕业第1年的重复,键盘Ctrl、C和V键磨损更严重了。妥妥属于光涨年龄,不涨经验;只涨体重,不涨工资…… 他们不理解,为什么同样的起跑线,有人发展神速&#…...

接收机的噪声来源与噪声分析

噪声分类 射频接收机中的噪声主要可以分为两类:内部噪声和外部噪声。 内部噪声 内部噪声主要来自于接收机内部的放大器、混频器、本振等元件所产生的噪声。根据不同的产生机制,内部噪声可以分为以下几类: a. 电感噪声:由于电感…...

Android FrameWork——SystemServer

Android系统在启动的时候有两个非常重要的进程,一个是Zygote,另一个就是system_server。SystemServer是系统用来启动service的入口,比如我们常用的AMS,WMS,PMS等等都是由它创建的。 system_server进程的启动 system_…...

婴儿推车ASTMF883测试

1.cpc认证是总称,cpc认证下边有很多的标准,常见的有ASTM F963(铅含量)、CPSIA(邻苯8P)、ASTM F833(婴儿车)等; 2.婴儿车ASTM认证是什么 2019年8月2日,美国消…...

射频接收机概述

接收机架构 射频接收机架构是指电子设备中用于接收无线电信号的部分。它通常由前置放大器、中频放大器、混频器、局部振荡器和带通滤波器等组成。以下是一个基本的射频接收机架构: 前置放大器:前置放大器的作用是放大接收天线接收到的微弱无线电信号&am…...

实验三Numpy知识点总结

熟悉和使用NumPy模块 import numpy as np一、完成下列数组操作与运算。 (1)创建2行4列的数组arr_a,数组中的元素为0至7,要求用arange()函数创建。 arr_anp.arange(8) arr_a.resize(2,4) print(arr_a)[[0 1 2 3][4 5 6 7]]&…...

Code Review时学到的技巧之isAssignableFrom

🍊 Java学习:Java从入门到精通总结 🍊 深入浅出RocketMQ设计思想:深入浅出RocketMQ设计思想 🍊 绝对不一样的职场干货:大厂最佳实践经验指南 📆 最近更新:2023年4月1日 &#x1…...

IP协议以及相关技术

这里写目录标题前言正文IP基本认识IP的作用IP和MAC的关系IP地址的基础知识IP地址定义IP地址分类(IPv4)无分类IP地址CIDR子网掩码IPv6基础知识相关技术DNS域名解析ARPDHCPNATICMPIGMP总结参考连接前言 大家好,我是练习两年半的Java练习生,今天我们来讲一…...

SpringBoot 项目使用 Sa-Token 完成登录认证

一、设计思路 对于一些登录之后才能访问的接口(例如:查询我的账号资料),我们通常的做法是增加一层接口校验: 如果校验通过,则:正常返回数据。如果校验未通过,则:抛出异…...

javaScript 蓝桥杯----梅楼封的一天

目录一、介绍二、目标1.函数入参要求:2.出参要求:三、输出示例1.示例一2.示例二3.示例三4.示例四5.示例五四、待完善代码五、知识点1.正则表达式2.split方法3.test方法4.match方法5.matchAll方法6.slice方法7.replace() 方法8.repeat方法六、答案一、介绍…...

谷粒商城笔记+踩坑(18)——购物车

目录 一、环境搭建 1.1、购物车模块初始化 1.2、动静资源处理 1.3、页面跳转配置 二、数据模型分析 2.1、购物车需求 2.1.1、离线购物车和在线购物车需求、数据库选择redis 2.1.2、购物车数据结构 2.2、模型类抽取,Cart和CartItem 2.3、Redis依赖和配置、…...

进阶C语言:指针笔试题

在学习完进阶C指针之后,可以来做一些笔试题来进行提升、巩固,小编在这里给大家分享几道比较有意思的笔试题 目录 一、笔试题1: 二、笔试题2 三、笔试题3: 四、笔试题4: 五、笔试题5: ​编辑 六、笔试题…...

基于SSM(jsp)的宿舍管理系统

带项目源码和数据库文件 MySQL 导入即可用 可作为毕设参考 框架:SSM 1.1功能需求 本系统的设计目的是为了让老师可以随时随地的关注学生的在校情情况,方便老师对学生在校情况的添加、修改、删除和查询,实时关注学生的安全问题。该系统能…...

Java Web应用开发——作业四

一.单项选择题(共3题,30.0分) 1 如何获取一个 Cookie[]( ) A、 request.getCookies() B、 request.getCookie() C、 response.getCookies() D、 response.getCookie() 正确答案: A 2 ( )隐…...

基于ASP的反垃圾邮件管理系统的设计与实现

随着Internet的迅速普及,电子邮件以其快捷、方便、低成本的特点逐渐成为人们进行信息交流的主要媒介之一,但是随之而来的垃圾邮件也越来越泛滥。垃圾邮件占用了有限的存储、计算和网络资源,耗费了用户大量的处理时间,影响和干扰了…...

2010年9月计算机二级JAVA笔试试题及答案

一、选择题(每小题2分,共70分) 下列各题A)、B)、C)、D)四个选项中,只有一个选项是正确的。请将正确选项填涂在答题卡相应位置上,答在试卷上不得分。 (1&…...

博客让谷歌或是百度收录

参考以下大佬的博客教程 Hexo框架(六):SEO优化及站点被搜索引擎收录设置 | 你真是一个美好的人类 第一步 安装百度和 Google 的站点地图生成插件: npm install hexo-generator-baidu-sitemap --save npm install hexo-generator-sitemap --save 然后来…...

机器学习分类算法评价指标

一. 分类评价指标 对机器学习算法的性能进行评估时,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价指标,这就是算法评价指标。分类算法的评价指标一般有准确率,精确率,召回率,F1-score&a…...

Socks5代理服务器示例详解

Go语言中变量的声明和JavaScript很像,使用var关键字,变量的声明、定义有好几种形式 变量和常量 // 声明并初始化一个变量 var m int 10 // 声明初始化多个变量 var i, j, k 1, 2, 3 // 多个变量的声明(注意小括号的使用) var(no intname string ) //…...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage)&#xff1a…...

Chapter03-Authentication vulnerabilities

文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下,越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是,一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧?面对生疏的日语交流环境,即便提前恶补了…...

CTF show Web 红包题第六弹

提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框,很难让人不联想到SQL注入,但提示都说了不是SQL注入,所以就不往这方面想了 ​ 先查看一下网页源码,发现一段JavaScript代码,有一个关键类ctfs…...

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes(简称K8s)中,Ingress是一个API对象,它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress,你可…...

相机Camera日志实例分析之二:相机Camx【专业模式开启直方图拍照】单帧流程日志详解

【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了: 这一篇我们开始讲: 目录 一、场景操作步骤 二、日志基础关键字分级如下 三、场景日志如下: 一、场景操作步骤 操作步…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统,可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析:自动解析Markdown文档结构PPT模板分析:分析PPT模板的布局和风格智能布局决策:匹配内容与合适的PPT布局自动…...

BLEU评分:机器翻译质量评估的黄金标准

BLEU评分:机器翻译质量评估的黄金标准 1. 引言 在自然语言处理(NLP)领域,衡量一个机器翻译模型的性能至关重要。BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 作为一种自动化评估指标,自2002年由IBM的Kishore Papineni等人提出以来,…...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...

大数据治理的常见方式

大数据治理的常见方式 大数据治理是确保数据质量、安全性和可用性的系统性方法,以下是几种常见的治理方式: 1. 数据质量管理 核心方法: 数据校验:建立数据校验规则(格式、范围、一致性等)数据清洗&…...