VUE 数组和对象更新检测

Vue中数组索引项、对象属性增删无法触发更新检测 对于初级前端程序员来说,原生js基础不扎实,在敏捷开发追求效率的情况下,快速使用框架会极其容易忽视一些小的却非常关键的知识点,比如我们今天要看的《Vue中数组索引项、对象属性增删无法触发更新检测》,再比如这个前端程序员就是我…… 当你在用Vue开发的时候,你可能不经常,只是偶尔地遇到,“哎?我明明把异步数据赋值给我定义的数组变量或者对象变量了,为什么页面上数据还是老旧的并没有改变呢?”,这时候你可... 阅读详情

一、数组更新检测

    需求: 点击 “更改数据”改变数组的值; 按照之前的方法 我们可以选中这个数组  选中要改变数值的索引 然后后面跟上要改变的值,就可以了;

看一下例子:

当我点击改变的时候 草莓变成梨子?

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <button @click="change">改变</button>
        <li v-for="item in arr">{{ item }}</li>
    </div>
    <script src="../js/vue.js"></script>
    <script>
        var vm = new Vue({
            el: "#app",
            data: {
                arr:['香蕉','苹果','草莓']
            },
            methods: {
                change(){
                    this.arr[2] = '梨子';
                }
            }
        })
    </script>
</body>
</html>

 数组中的数据改变了吗???  其实已经改变了,只是VUE没有进行视图刷新,才会这样,但是数据已经改变了,

那怎么解决这个问题呢???

我们可以这样写:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <button @click="change">改变</button>
        <li v-for="item in arr">{{ item }}</li>
    </div>
    <script src="../js/vue.js"></script>
    <script>
        var vm = new Vue({
            el: "#app",
            data: {
                arr:['香蕉','苹果','草莓']
            },
            methods: {
                change(){
                // 这样写不能触发视图更新
                    // this.arr[2] = '梨子';


                // 以下方法可以触发视图更新:
                    this.arr.splice(2,1,'梨子') //数组的常用方法,从索引为 几 的开始 删除几个  替换成什么
                    this.arr.push('西瓜') // 将西瓜 添加到 数组中
                    Vue.set(this.arr , 0 , '芒果')  // vue 方法
                }
            }
        })
    </script>
</body>
</html>

二、对象更新检测 

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <button @click="change">点我改变数据</button>
        <li v-for="(item , i) in person">{{i}} -- {{item}}</li>
    </div>
    <script src="../js/vue.js"></script>
    <script>
        var vm = new Vue({
            el: "#app",
            data: {
                person:{
                    name: '李雷',
                    age: 18,
                    sex: '男'
                }
            },
            methods: {
                change(){

                // 在data中注册过的对象的属性发生改变,会触发视图更新
                    // this.person.name='韩梅梅';

                // 没有在data中注册过的对象的属性发生改变,不会触发视图更新
                    // this.person.height= 180;

                // 解决办法:   
                    Vue.set(this.person , "height" , 180)  // 使用构造函数的set方法(要改变的对象 , 要改变属性 , 属性的值 )
                    //this.$set(this.person , "height" , 180)  // 通过实例的 $set方法改变 (要改变的对象 , 要改变属性 , 属性的值 )
                } 
            }
        })
    </script>
</body>
</html>

在data中注册过的对象的属性发生改变,会触发视图更新

this.person.name='韩梅梅';

没有在data中注册过的对象的属性发生改变,不会触发视图更新

this.person.height= 180;

解决办法: (二选一都可以)  

Vue.set(this.person , "height" , 180)  // 使用构造函数的set方法(要改变的对象 , 要改变属性 , 属性的值 )


this.$set(this.person , "height" , 180)  // 通过实例的 $set方法改变 (要改变的对象 , 要改变属性 , 属性的值 )

 

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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 数组元素替换_解决vue数组中对象属性变化页面不渲染问题

导读热词做checkBox多选功能的时候遇到了一个坑,逻辑怎么看都对,但是就是有bug,最后发现数组那里值变了页面勾选没有重新渲染。换了关键词搜索找到了相关方法。其实之前读文档教程的时候看到过这里,但是只有真的使用之后才会有最直接的感触。数组更新检测变异方法Vue 包含一组观察数组的变异方法,所以它们也将会触发视图更新。这些方法如下:push()pop()shift()unshift()splic...

weixin_36232899的博客 1200

vue中数组和对象的更新;检测变化;响应式原理;检测更新

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沧笙踏歌的博客 377
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昨夜太平长安888
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