Vue底层原理解析:从数据响应到虚拟DOM更新的全过程

对 Vue 中虚拟 DOM 的理解及其原理 阅读详情

正文:

  1. 数据双向绑定

    • Vue通过数据劫持实现数据的双向绑定。具体来说,Vue使用了ES5 Object.defineProperty()方法来拦截数据的读取和修改,当数据发生变化时,Vue可以通知相关的视图进行更新。
    • 本节将详细介绍Vue是如何通过数据劫持实现数据的响应式,并讨论Vue的侦测机制和响应式系统的工作原理。 
      • 数据劫持:

        • Vue通过数据劫持来实现数据的响应式,即当数据发生变化时,Vue能够自动更新相关的视图。

        • 具体来说,Vue在初始化时,会对data对象中的每个属性使用Object.defineProperty方法进行劫持。该方法允许我们定义属性的get和set方法,从而在访问或修改属性时进行拦截和监听。

        • 在数据劫持过程中,Vue通过将每个属性转换为getter和setter函数,实现以下功能:

      • Getter函数:

        • 当访问数据属性时,Vue会自动记录相关的依赖关系,将当前的Watcher对象添加到依赖列表中,以便在数据发生改变时可以得到通知。

      • Setter函数:

        • 当修改数据属性时,Vue会触发setter函数,从而监听到属性的变化。在setter函数中,Vue会通知相关的Watcher对象,告知它们数据发生了变化,需要进行更新。

      • 通过数据劫持和依赖追踪机制

        • Vue能够实现高效的数据响应式系统。当数据发生变化时,Vue能够自动检测到变化,并触发相关的更新操作,以更新绑定了该数据的视图。

          需要注意的是,Vue只会对在初始化时存在的属性进行数据劫持,对于新增的属性,需要使用Vue.set方法或直接通过赋值的方式来添加。这是因为Vue只能劫持已经存在的属性,无法劫持动态新增的属性。

      • 总结:

        • Vue通过数据劫持和依赖追踪机制实现了数据的响应式。通过Object.defineProperty方法的get和set函数,Vue能够自动追踪数据的依赖关系,并在数据变化时实现视图的更新。这一机制使得Vue成为一个强大的前端框架,能够高效地处理数据变化并保持视图的同步更新。

  2. 模板编译

    • Vue的模板语法是Vue应用的核心,通过Vue的模板编译器将模板转换为渲染函数。
    • Vue的模板编译过程包括模板解析、静态优化和生成渲染函数这三个主要步骤。以下是具体的解析过程:

      • 模板解析:

        • Vue的模板编译从解析模板开始。解析器会遍历模板字符串,将模板分解为一系列的标签、属性和文本节点。
        • 解析器会根据HTML规范解析模板,并构建一个抽象的语法树(AST),表示模板的结构和各个节点之间的关系。
      • 静态优化:

        • 静态优化是为了提高渲染性能和减少运行时的开销。在这个阶段,Vue会进行一系列的静态分析和优化操作。
        • 静态分析主要包括标记静态节点(Static Node)和静态根节点(Static Root)等。静态节点是指在模板渲染过程中不会发生变化的节点,包括纯文本节点和没有绑定数据的元素节点等。静态根节点是指整个模板中不会发生变化的节点,这些节点及其子节点的更新可以被跳过,从而提高渲染性能。
        • 静态优化还包括对静态节点的提升操作,将静态节点提升为常量,减少渲染时的计算量。
      • 生成渲染函数:

        • 一旦模板解析和静态优化完成,下一步就是将AST转换为渲染函数。
        • 渲染函数是一个纯JavaScript函数,它接收一个参数,返回一个虚拟DOM(Virtual DOM)。
        • 渲染函数的生成过程是将AST递归地转换为可执行的JavaScript代码。在转换过程中,渲染函数会根据AST节点的类型(标签、文本、动态绑定等)生成相应的代码片段,并结合数据和指令进行拼接和处理。
        • 生成的渲染函数可以直接执行,产生最终的虚拟DOM,用于渲染到真实的DOM上。
      • 总结:

        Vue的模板编译过程包括模板解析、静态优化和生成渲染函数三个主要步骤。模板解析将模板字符串解析成抽象的语法树(AST),静态优化提高渲染性能和减少开销,生成渲染函数将AST转换为可执行的JavaScript代码。通过模板编译,Vue能够将模板转换为可执行的渲染函数,并实现高效的视图更新。
  3. 虚拟DOM与Diff算法

    • 虚拟DOM是Vue提高渲染性能的关键技术,它将真实的DOM抽象成一个轻量级的JavaScript对象,并通过比较虚拟DOM的变化来最小化对实际DOM的操作。
    • 虚拟DOM是一个抽象的JavaScript对象,描述了DOM节点在内存中的状态。在Vue的虚拟DOM实现中,主要包括以下的几个步骤:

      • 虚拟DOM创建:

        • 在初始化过程中,Vue会根据模板编译生成渲染函数。渲染函数会被执行,并返回一个虚拟DOM节点或节点树。
        • Vue使用节点树来表示整个应用程序的状态。每个节点对应DOM上的一个元素。
      • 虚拟DOM计算:

        • 当数据发生变化时,Vue会重新计算渲染函数的返回值,并将新的虚拟DOM与旧的虚拟DOM进行比较。
        • 对比的过程包括递归地比较两个节点树的节点类型、标签名、属性、子节点等属性。
      • 虚拟DOM更新:

        • 在比较过程中,如果节点不同,则会替换节点或更新节点的属性。如果节点相同,则会继续比较其子节点。
        • 更新完成后,Vue会记录下所有的差异,并将其保存下来。
      • 真实DOM更新:

        • 通过记录下来的差异,Vue会将所有的变更应用到真实的DOM上。
      • 虚拟DOM销毁:

        • 当Vue组件被销毁时,虚拟DOM也会随之销毁。
      • 总结:

        • Vue的虚拟DOM实现包括虚拟DOM创建、虚拟DOM计算、虚拟DOM更新和真实DOM更新等过程。通过虚拟DOM的比较和更新,Vue能够避免不必要的DOM操作,从而大大提高了代码的执行效率和渲染性能。通过虚拟DOM的实现,Vue还可以实现跨平台的组件渲染,并提供更优秀的开发体验。
    • Diff算法:

      在比较算法树并且做出尽可能少的DOM操作时,Diff算法采用的是深度优先搜索来递归比较算法树的节点,并根据两个VNode节点的不同,决定是修改原有的DOM节点还是创建新的DOM节点。
    • patch过程:

      • 在patch过程中,Diff算法将会递归地深度优先遍历算法树的所有节点,从而实现DOM的节点的合并、插入和删除。
      • 如果遍历到一个新节点,Diff算法会根据新节点的类型和属性,创建相应的DOM节点并进行合并操作。
      • 如果遍历到一个旧节点,Diff算法会递归比较新旧节点的children,从而实现节点的精细级别的比较。
      • 对于子节点的比较,Diff算法同样采用类似的方式进行比较,即对于同一个位置的节点,Diff算法会递归比较其子节点的变化,并且根据变化类型的不同,选择适当的操作。
    • 优化技巧:

      • 尽可能合并修改,减少操作,从而避免性能问题。
      • 增加唯一key值的使用,避免全量更新,提升 patch 的效率。
      • 尽可能的使用浅层比较的方式,来降低深度递归的使用。
      • ​​​​​​在大型的应用中,每次对整个DOM树进行更新是一种非常消耗性能的方式。以下是Diff算法的一些常用的优化技巧:
  4. 生命周期与组件通信

    • Vue提供了一组生命周期钩子函数,允许我们在组件的不同阶段执行特定的代码逻辑。
  5. 异步更新策略与性能优化

    • Vue在数据更新时采取了一些异步更新策略,以保证性能的优化。

结论:


通过对Vue底层原理的深入解析,我们可以更好地理解Vue的工作机制和实现原理,为使用Vue构建高性能和可扩展的应用提供重要的指导。同时,对Vue的底层原理的掌握也为我们深入学习和深入理解其他现代JavaScript框架提供了宝贵的经验。希望本文能够帮助读者更好地理解Vue,并掌握构建优秀应用的关键技术。

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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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vue源码学习一之响应式原理及虚拟DOM

@TOC 文章内容输出来源:拉勾教育大前端高薪训练营 在拉钩训练营学习已经有一段时间了,感觉这段时间的收获远比自己独自学习强的多,自己学习的时候经常会因为惰性,无法坚持,在这里有班主任时刻关注你的学习进度(感觉对我这种懒人蛮好的),最重要的是有了一个学习的计划,不用无头苍蝇一样东一点西一点,最后什么都没记住。训练营的课程基本都是 准备工作 Vue 源码的获取 项目地址:https://github.com/vuejs/vue Fork 一份到自己仓库,克隆到本地,可以自己写注释提交到 github 为

weixin_44213825的博客 1084

理解vue的响应式原理、双向绑定原理、虚拟dom

Vue的响应式原理、双向绑定、虚拟DOM之间是一种协同工作的关系,它们共同构成了Vue框架的核心特性,用于实现数据驱动的视图更新

qq_43223007的博客 2154
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戊己庚辛1
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