Vue之Vuex

了解Vuex,一个专为Vue.js应用程序设计的状态管理模式。通过集中式存储管理组件状态,Vuex提供可预测的状态变更机制和高级调试功能。掌握state、mutation、action的概念及使用方法。

Vuex 是什么?

        Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。Vuex 也集成到 Vue 的官方调试工具 devtools extension,提供了诸如零配置的 time-travel 调试、状态快照导入导出等高级调试功能。(理解的基础上背过)

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    count: 0
  },
  mutations: {
    increment (state) {
      state.count++
    }
  }
})

每一个 Vuex 应用的核心就是 store(仓库)。store 基本上就是一个容器,它包含着你的应用中大部分的状态 (state)

        我们已经知道了 Vuex 就如同一个全局的管理员一样,帮着我们统一管理着项目的共享数据,那它到底是通过什么样的方式去管理的呢?我们应该如何与这个管理员进行沟通和交流,才能有效的访问和操作这些共享数据呢?

state

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    count: 0
  }
})
// 创建一个 Counter 组件
const Counter = {
  data() { return {} },
  template: `<div>{{ count }}</div>`,
  computed: {
    count () {
      return store.state.count
    }
  }
}

       由于 Vuex 的状态存储是响应式的,从 store 实例中读取状态最简单的方法就是在计算属性中返回某个状态。每当 store.state.count 变化的时候, 都会重新求取计算属性,并刷新界面。如果你把 store.state.count 放在 data 中, store.state.count 的变化是不会主动触发界面刷新的,当然,也不能直接这样:<div>{{ store.state.count }}</div> ,因为在模板中是无法直接访问到 store 对象的,所以这样写无疑会报错。

Vuex 通过 store 选项,提供了一种机制将状态从根组件 “注入” 到每一个子组件中。通过在根实例中注册 store 选项,该 store 实例会注入到根组件下的所有子组件中,且子组件能通过 this.$store 访问到。

 mutation

      只有 mutation 能动 State。你不能直接调用一个 mutation handler。这个选项更像是事件注册:“当触发一个类型为 increment 的 mutation 时,调用此函数。”要唤醒一个 mutation handler,你需要以相应的 type 调用 store.commit 方法

更改 Vuex 的 store 中的状态的唯一方法是提交 mutation。Vuex 中的 mutation 非常类似于事件:每个 mutation 都有一个字符串的 事件类型 (type) 和 一个 回调函数 (handler)。这个回调函数就是我们实际进行状态更改的地方,并且它会接受 state 作为第一个参数。 

       通过提交 mutation 的方式,而非直接改变 store.state.count,是因为我们想要更明确地追踪到状态的变化。这个简单的约定能够让你的意图更加明显,这样你在阅读代码的时候能更容易地解读应用内部的状态改变。此外,这样也让我们有机会去实现一些能记录每次状态改变,保存状态快照的调试工具。有了它,我们甚至可以实现如时间穿梭般的调试体验。

       由于 store 中的状态是响应式的,在组件中调用 store 中的状态简单到仅需要在计算属性中返回即可。触发变化也仅仅是在组件的 methods 中提交 mutation。

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    count: 1
  },
  mutations: {
    // 事件类型 type 为 increment
    increment (state) {
      // 变更状态
      state.count++
    }
  }
})

     我们还可以向 store.commit 传入额外的参数:

mutations: {
  increment (state, n) {
    state.count += n
  }
}

// 调用
store.commit('increment', 10)

      mutation 中的这个额外的参数,官方给它还取了一个高大上的名字:载荷(payload)。。。(从入门到放弃)。

你可以向 store.commit 传入额外的参数,即 mutation 的 载荷(payload)

 Action

      Action 类似于 mutation,不同在于:Action 提交的是 mutation,而不是直接变更状态。Action 可以包含任意异步操作。

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    count: 0
  },
  mutations: {
    increment (state) {
      state.count++
    }
  },
  actions: {
    increment (context) {
      context.commit('increment')
    }
  }
})

        可以看到,Action 函数接受一个 context 参数,注意,这个参数可不一般,它与 store 实例有着相同的方法和属性,但是他们并不是同一个实例。在这里可以使用 context.commit 来提交一个 mutation,或者通过 context.state 和 context.getters 来获取 state 和 getters。Action 通过 store.dispatch 方法触发。还记得 mutation 必须同步执行这个限制么?Action 就不受约束!我们可以在 action 内部执行异步操作。

        Action 通常是异步的,那么如何知道 action 什么时候结束呢?更重要的是,我们如何才能组合多个 action,以处理更加复杂的异步流程?首先,你需要明白 store.dispatch 可以处理被触发的 action 的处理函数返回的 Promise,并且 store.dispatch 仍旧返回 Promise。


 

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值