require.js 简洁入门

本文从实用角度出发,介绍require.js在前端开发中的作用,包括其为何存在、如何使用以及实际应用案例。通过示例,解释如何将代码分割成模块并进行依赖管理,旨在提高开发效率和代码可维护性。

原文地址:http://blog.sae.sina.com.cn/archives/4382

前言

提到require.js大多数人会说提到模块化开发,AMD等等,其实require.js并没有这么多复杂的概念,这里我就希望排除这些概念,从实用的角度来简单说一下require.js是干什么的,我们要怎么用它。

1.为什么要用require.js

大多数前端开发者都用过jquery,那么用jquery之前我们首先要把jquery加载进页面,然后在之后的js之中才可以使用$,这里面我们知道了两个道理,一个是我们不能把所有js代码都放到一个文件里,有些东西可以单独提出来成为一个模块,比如jquery。另外一个道理,一部分js是依赖另一部分js的,比如$依赖jquery文件的载入。其实require.js主要做的事情就是这两点。

当你的js项目足够大,足够复杂,依赖的库足够多,你完全需要这样一种工具去做这些js的管理,否则你的项目扩展性很差,结构很糟糕,要找到想修改的地方会很困难。

其实其他很多编程语言都已经在代码里实现了类似的功能,比如这段python。

很好理解,我们导入了web对象,然后就可以在接下来的代码里使用web.database

2.怎么用require.js?

首先页面要载入require.js,这个没办法用它自己依赖

 

既然使用require这种模式的目的是把文件分割成可理解的小块,那么我们的js文件也要分割成一个一个部分,称之为模块,官方api实例中的目录结构是这样的:

  • www/
    • index.html
    • js/
      • app/
        • sub.js
      • lib/
        • jquery.js
        • canvas.js
      • app.js

 

这里是一个app应用,但是普通页面开发也可以借鉴的是这个概念,就是把js根据功能和目的分开放,库文件放到一起,子模块放到一起,入口js再来选择性载入。
这里注意一下,模块化开发的目的是方便开发者理解和提高效率,如果读者认为没有必要完全则不需要硬去这么做,为了使用什么概念或者方法反而增加了开发成本的事情不要做。

定义模块

jquery这类的库文件先不提,我们说自己怎么定义一个模块,就是sub.js文件里

如果我们定义的东西里面有依赖,比如用到jquery,我们可以这样

思考一下,这里的概念是这样的,第一个参数,数组里的东西是我接下来要依赖的模块,后面的回调函数的参数,依次就是前面数组里的对象的传递。

调用模块

还记得上面那个目录结构吗,我们依然摘取官网的实例, app.js是项目的入口,内容如下

require.config 配置文件,这里定义了baseUrl等

接下来我们require调用,注意这里是调用,上面是定义define,不过看到代码发现和之前类似,同样是第一个参数是依赖对象的数组,回调里会执行,参数是之前依赖的对象。

3.举个栗子

实践是检验真理的唯一标准,光看别人实践也没用,自己动手做一遍胜读十年书。我自己写了一个简单的例子,读者如果感兴趣也可以自己写一个

我有一个中间模块,我把他叫做sth,这个模块放在 sth.js 里面,如下

这里面require了另外两个子模块,part1和part2,并把他们的方法拿出来放到中间块里面并且返回
我们来看下part1,part2长啥样,首先他们都是part1.js 和part2.js文件,require.js里认为你载入的都是js脚本文件,所以统一省略.js

然后我们在主文件里,比如index.html,main.js…调用 sth

我们假设这里还有另外一个check对象,如果check为真则执行sth.f1
,否则执行sth.f2 想一下,f1,f2其实是在两个文件里面。

这里只是我虚构一个假的例子,实际应用中要根据自己的实际需求去设计构思自己的项目,再次提醒,不要为了用而用。

最后

好了骚年们,对require.js感兴趣了吗,那就去这里疯狂的看吧
http://requirejs.org/


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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