React Hooks的使用

React Hooks 全解: 常用 Hooks 及使用场景详解 React 中常用的 10 个 Hooks,包括 useState、useEffect、useContext、useReducer、useCallback、useMemo、useRef、useLayoutEffect、useImperativeHandle 和 useDebugValue。这些 Hooks 涵盖了状态管理、副作用处理、性能优化、DOM 操作等各个方面,为开发者提供了强大的工具,大幅提高了开发效率和代码质量。让我们一起探索 React Hooks 的强大功能,提升您的 React 开发水平。 阅读详情

目录

一、React Hooks的使用

1、React的组件

2、函数组件和类组件的区别

3、React Hooks出现的原因

4、React Hooks的基本思想

5、React Hooks的钩子函数

(1)四种常用的钩子函数


一、React Hooks的使用

1、React的组件

React的组件创建方式,一种是类组件,一种是纯函数组件

(1)类组件:class 类名 extends React.Component{}

(2)函数组件:function 函数名([参数]){}

2、函数组件和类组件的区别

(1)函数组件没有状态(state),类组件有

(2)函数组件没有生命周期,类组件有(挂载、更新、销毁)

(3)函数组件没有this,类组件有

注意:函数组件更适合做UI展示,类组件更适合做复杂的业务逻辑组件

3、React Hooks出现的原因

类组件功能齐全但代码很重,函数组件很轻量但是没有状态、this等功能。为了解决这个问题(代码轻量、还要有状态管理),React团队就推出了React Hooks(加强版的函数组件--实现状态管理)

4、React Hooks的基本思想

组件尽量写成纯函数的(函数组件),若需要外部功能或特殊的需求,使用"钩子"将外部功能钩进来即可

5、React Hooks的钩子函数

React Hooks 的意思是,组件尽量写成纯函数,如果需要外部功能和副作用,就用钩子把外部代码"钩"进来。而React Hooks 就是我们所说的“钩子”。

(1)四种常用的钩子函数

不同的钩子为函数引入不同的外部功能,React Hooks约定,钩子一律使用use前缀命名。所以,自己定义的钩子都要命名为useXXX。

        ① useState():状态钩子

  • useState():状态钩子。纯函数组件没有状态,useState()用于为函数组件引入状态
  • 该函数的返回值为具有2个单元的一维数组,数组的第一个单元存放的是状态属性,
  • 第二个单元存放的是修改状态属性值的函数,函数名以set后面跟属性名(采用小驼峰命名法)
import React,{ useState } from "react";

const NewCount = ()=> {
    const [ count,setCount ] = useState(0)
    const addCount= ()=> {
        let newCount = count;
        setCount(newCount +=1)
    }
   return (
       <>
           <p> { count }</p>
           <button onClick={ addCount }>Count++</button>
       </>
   )
}
export default NewCount;

        count相当于一个状态属性,setCount相当于内组件里面的this.setState,useState(0),将0赋给count,useState里面的参数就是状态属性里面的初始值

在useState()中,它接受状态的初始值作为参数,例如上例中计数的初始值(0),它返回一个数组,其中数组第一项为一个变量,指向状态的当前值,类似this.state;第二项是一个函数,用来更新状态,类似setState。函数的命名,约定为set前缀加状态的变量名。

        ② useContext()

  • useContext():共享状态钩子。作用就是可以做状态的分发,在React16.X以后支持,避免了react逐层通过Props传递数据。
  • 第一步:创建全局的Context,const AppContext = React.createContext([初始化参数])
  • 第二步:通过全局的Context进行状态值的共享
  • <AppContext.Provider value={{属性名:值}}>
        <组件1 />
        <组件2 />
    </AppContext>

  

import React, { useContext } from "react";
const HookTest = ()=> {
    const AppContext = React.createContext({});  //创建AppContext的常量
    const A = ()=> {  //A组件
        const { name } = useContext(AppContext) //用userContext将AppContext赋给name,相当于解构,将AppContext中的name属性解构出来
        return (
            <p>
                我是A组件,我的名字是:{ name };
                <span>我是A的子标签:{ name }</span>
            </p>
        )
    }
    const B= ()=> {    //B组件
        const { name } = useContext(AppContext);
        return (
            <p>我是B组件,名字是: { name }</p>
        )
    }
    return (
        <AppContext.Provider value={{ name: '小森'}}>
            <A />
            <B />
        </AppContext.Provider>
    )
}
export default HookTest;

        ③ useReducer():Action钩子

const [state, dispatch] = useReducer(reducer, initialState)

它接受reducer函数和状态的初始值作为参数,返回一个数组,其中第一项为当前的状态值,第二项为发送action的dispatch函数

        ④ useEffect():副作用钩子

可以用来更好的处理副作用,如异步请求等,Hooks的useEffect()也是为函数组件提供了处理副作用的钩子。在类组件中我们会把请求放在componentDidMount里面,在函数组件中我们可以使用useEffect()。

   useEffect(() => {},[array])

useEffect()接受两个参数,第一个参数是要进行的异步操作,第二个参数是一个数组,用来给出Effect的依赖项,只要这个数组发生变化,useEffect()就会执行。当第二项省略不填时,useEffect()会在每次组件渲染时执行。这一点类似于类组件的componentDidMount

//通过useEffect()模拟一个异步加载数据。
import React,{ useState,useEffect } from "react";
const AsyncPage = () => {
    const [loading,setLoading] = useState(true)
    useEffect(()=> {
        setTimeout(()=> {
            setLoading(false)
        },5000)
    })//第二个参数为默认的话,组件每一次刷新,都会向后台发起一次请求
    return (
        loading? <p>loading...</p>: <p>异步请求完成</p>
    )
}
export default AsyncPage;
//useEffect()依赖第二项数组变化
import React,{ useState,useEffect } from "react";
const AsyncPage = ({name}) => {
    const [loading, setLoading] = useState(true)
    const [person, setPerson] = useState({})

    useEffect(() => {
        setLoading(true)
        setTimeout(()=> {
            setLoading(false)
            setPerson({name})
        },2000)
    },[name])
    return (
        <>
            {loading?<p>Loading...</p>:<p>{person.name}</p>}
        </>
    )
}
const PersonPage = ()=> {
    const [state,setState] = useState('')
    const changeName = (name)=> {
        setState(name);
    }
    return (
        <>
            <AsyncPage name={ state }/>
            <button onClick={()=>{ changeName('小森')}}>小森</button>
            <button onClick={()=>{ changeName('小沈')}}>小沈</button>
        </>
    )
}
export default PersonPage;
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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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react hooks使用The first thing you should do whenever you're about to learn something new is ask yourself two questions - 每当您要学习新东西时,应该做的第一件事就是问自己两个问题- Why does this thing exist? 为什么这东西存在? What problem...

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一文讲清楚React Hooks

React Hooks是React 16.8引入的新特性,允许在函数组件中使用状态和生命周期等特性。主要包括:1) useState管理组件状态;2) useEffect处理副作用操作;3) useContext共享上下文数据。其他常用Hooks还有useReducer处理复杂状态、useCallback和useMemo优化性能、useRef获取DOM引用。Hooks解决了类组件代码复用困难、逻辑分散等问题,使函数组件具备类组件的全部能力,同时提供更简洁的代码组织和更好的性能优化手段。

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Han_Zhou_Z
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