Javascript中定义类

JS宏进阶:函数、对象和类(三) 在 ES6 中,可以使用 class 关键字来定义一个类。类的定义包括类名、构造函数 (constructor)和方法。// 直接定义// 构造函数// 方法//表达式定义// 输出: Hello, CharlieES6 引入的类语法使得 JavaScript 的面向对象编程更加直观和易于理解。尽管 JavaScript 的底层仍然是基于原型的继承机制,但类的语法提供了一个更简洁的抽象层,使得开发者可以更方便地定义和使用类。注意点:类的声明不会被提升,类必须先定义后声明,否则会报错。 阅读详情
今天工作需要,又要封装一些类,总觉得还有些东西理解的不够,今天看了下面文章,感觉透彻了,分享给大家。


Javascript本身并不支持面向对象,它没有访问控制符,它没有定义类的关键字class,它没有支持继承的extend或冒号,它也没有用来支持虚函数的virtual,不过,Javascript是一门灵活的语言,下面我们就看看没有关键字class的Javascript如何实现类定义,并创建对象。


一:定义类并创建类的实例对象
在Javascript中,我们用function来定义类,如下:

function Shape()
{
var x = 1 ;
var y = 2 ;
}


你或许会说,疑?这个不是定义函数吗?没错,这个是定义函数,我们定义了一个Shape函数,并对x和y进行了初始化。不过,如果你换个角度来看,这个就是定义一个Shape类,里面有两个属性x和y,初始值分别是1和2,只不过,我们定义类的关键字是function而不是class。

然后,我们可以创建Shape类的对象aShape,如下:

var aShape = new Shape();



二:定义公有属性和私有属性
我们已经创建了aShape对象,但是,当我们试着访问它的属性时,会出错,如下:
aShape.x = 1 ;


这说明,用var定义的属性是私有的。我们需要使用this关键字来定义公有的属性
function Shape()
{
this .x = 1 ;
this .y = 2 ;
}


这样,我们就可以访问Shape的属性了,如。
aShape.x = 2 ;


好,我们可以根据上面的代码总结得到:用var可以定义类的private属性,而用this能定义类的public属性。

三:定义公有方法和私有方法

在Javascript中,函数是Function类的实例,Function间接继承自Object,所以,函数也是一个对象,因此,我们可以用赋值的方法创建函数,当然,我们也可以将一个函数赋给类的一个属性变量,那么,这个属性变量就可以称为方法,因为它是一个可以执行的函数。代码如下:

function Shape()
{
var x = 0 ;
var y = 1 ;
this .draw = function ()
{
// print; 
};
}


我们在上面的代码中定义了一个draw,并把一个function赋给它,下面,我们就可以通过aShape调用这个函数,OOP中称为公有方法,如:
aShape.draw();


如果用var定义,那么这个draw就变成私有的了,OOP中称为私有方法,如
function Shape()
{
var x = 0 ;
var y = 1 ;
var draw = function ()
{
// print; 
};
}

这样就不能使用aShape.draw调用这个函数了。



三:构造函数
Javascript并不支持OOP,当然也就没有构造函数了,不过,我们可以自己模拟一个构造函数,让对象被创建时自动调用,代码如下:
function Shape()
{
var init = function ()
{
// 构造函数代码 
};

init();
}


在Shape的最后,我们人为的调用了init函数,那么,在创建了一个Shape对象是,init总会被自动调用,可以模拟我们的构造函数了。


四:带参数的构造函数
如何让构造函数带参数呢?其实很简单,将要传入的参数写入函数的参数列表中即可,如

function Shape(ax,ay)
{
var x = 0 ;
var y = 0 ;
var init = function ()
{
// 构造函数 
x = ax;
y
 = ay;
};

init();
}


这样,我们就可以这样创建对象:
var aShape = new Shape( 0 , 1 );



五:静态属性和静态方法
在Javascript中如何定义静态的属性和方法呢?如下所示

function Shape(ax,ay)
{
var x = 0 ;
var y = 0 ;
var init = function ()
{
// 构造函数 
x = ax;
y
 = ay;
};

init();
}
Shape.count
 = 0 ; // 定义一个静态属性count,这个属性是属于类的,不是属于对象的。 
Shape.staticMethod = function (){}; // 定义一个静态的方法


有了静态属性和方法,我们就可以用类名来访问它了,如下
alert ( aShape.count );
aShape.staticMethod();

注意:静态属性和方法都是公有的,目前为止,我不知道如何让静态属性和方法变成私有的~



六:在方法中访问本类的公有属性和私有属性

在类的方法中访问自己的属性,Javascript对于公有属性和私有属性的访问方法有所不同,请大家看下面的代码
function Shape(ax,ay)
{
var x = 0 ;
var y = 0 ;
this .gx = 0 ;
this .gy = 0 ;
var init = function ()
{
x
 = ax; // 访问私有属性,直接写变量名即可 
y = ay;
this .gx = ax; // 访问公有属性,需要在变量名前加上this. 
this .gy = ay;
};

init();
}


七:this的注意事项
根据笔者的经验,类中的this并不是一直指向我们的这个对象本身的,主要原因还是因为Javascript并不是OOP语言,而且,函数和类均用function定义,当然会引起一些小问题。
this指针指错的场合一般在事件处理上面,我们想让某个对象的成员函数来响应某个事件,当事件被触发以后,系统会调用我们这个成员函数,但是,传入的this指针已经不是我们本身的对象了,当然,这时再在成员函数中调用this当然会出错了。
解决方法是我们在定义类的一开始就将this保存到一个私有的属性中,以后,我们可以用这个属性代替this。我用这个方法使用this指针相当安全,而且很是省心~
我们修改一下代码,解决this问题。对照第六部分的代码看,你一定就明白了
function Shape(ax,ay)
{
var _this = this ; // 把this保存下来,以后用_this代替this,这样就不会被this弄晕了 
var x = 0 ;
var y = 0 ;
_this.gx
 = 0 ;
_this.gy
 = 0 ;
var init = function ()
{
x
 = ax; // 访问私有属性,直接写变量名即可 
y = ay;
_this.gx
 = ax; // 访问公有属性,需要在变量名前加上this. 
_this.gy = ay;
};

init();
}



以上我们聊了如何在Javascript中定义类,创建类的对象,创建公有和私有的属性和方法,创建静态属性和方法,模拟构造函数,并且讨论了容易出错的this。
关于Javascript中的OOP实现就聊到这里,以上是最实用的内容,一般用Javascript定义类,创建对象用以上的代码已经足够了。当然,你还可以用mootools或prototype来定义类,创建对象。我用过mootools框架,感觉很不错,它对Javascript的类模拟就更完善了,还支持类的继承,有兴趣的读者可以去尝试一下。当然,如果使用了框架,那么在你的网页中就需要包含相关的js头文件,因此我还是希望读者能够在没有框架的情况下创建类,这样,代码效率较高,而且你也可以看到,要创建一个简单的类并不麻烦~
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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逆乾坤
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