javascript接口设计接口模式

JavaScript 设计模式 —— 接口 接口提供了一种用以说明一个对象应该具有哪些方法的手段。尽管它可以表明(或至少是暗示)这些方法的语义,但它并不规定这些方法应该如何实现。例如,如果一个接口包含有一个名为setName的方法,那么你有理由认为这个方法的实现应该具有一个字符串参数,并且会把这个参数赋给一个name变量。有了这个工具,你就能按对象提供的特性对它们进行分组。 阅读详情

简单的说接口就是一个契约或者规范。在强类型的面相对象语言中,接口可以很容易的实现。但是在javascript中并没有原生的创建或者实现接口的方式,或者判定一个类型是否实现了某个接口,我们只能利用js的灵活性的特点,模拟接口。
在javascript中实现接口有三种方式:注释描述、属性验证、鸭子模型。
note:因为我看的是英文书,翻译水平有限,不知道有些词汇如何翻译,大家只能领会精神了

。
1. 注释描述 (Describing Interfaces with Comments)

代码如下:

/* 
interface Composite { 
  function add(child); 
  function remove(child); 
  function getChild(index); 
} 
interface FormItem { 
  function save(); 
} 
*/ 
var CompositeForm = function(id, method, action) { // implements Composite, FormItem 
  ... 
}; 
//Implement the Composite interface. 
CompositeForm.prototype.add = function(child) { 
... 
}; 
CompositeForm.prototype.remove = function(child) { 
... 
}; 
CompositeForm.prototype.getChild = function(index) { 
... 
}; 
// Implement the FormItem interface. 
CompositeForm.prototype.save = function() { 
... 
}; 

**2. 属性验证(Emulating Interfaces with Attribute Checking)
例子:**

复制代码 代码如下:

/* interface 
Composite { 
function add(child); 
function remove(child); 
function getChild(index); 
} 
interface FormItem { 
function save(); 
} 
*/ 
var CompositeForm = function(id, method, action) { 
this.implementsInterfaces = ['Composite', 'FormItem']; 
... 
}; 
... 
function addForm(formInstance) { 
if(!implements(formInstance, 'Composite', 'FormItem')) { 
    throw new Error("Object does not implement a required interface."); 
  } 
  ... 
} 
// The implements function, which checks to see if an object declares that it 
// implements the required interfaces. 
function implements(object) { 
  for(var i = 1; i < arguments.length; i++) { 
    // Looping through all arguments 
    // after the first one. 
    var interfaceName = arguments[i]; 
    var interfaceFound = false; 
    for(var j = 0; j < object.implementsInterfaces.length; j++) { 
      if(object.implementsInterfaces[j] == interfaceName) { 
        interfaceFound = true; 
        break; 
      } 
    } 
    if(!interfaceFound) { 
      return false; 
      // An interface was not found. 
   } 
  } 
  return true; 
// All interfaces were found. 
} 

3.鸭子类型(Emulating Interfaces with Duck Typing)

复制代码 代码如下:

// Interfaces. 
var Composite = new Interface('Composite', ['add', 'remove', 'getChild']); 
var FormItem = new Interface('FormItem', ['save']); 
// CompositeForm class 
var CompositeForm = function(id, method, action) { 
  ... 
}; 
... 
function addForm(formInstance) { 
  ensureImplements(formInstance, Composite, FormItem); 
  // This function will throw an error if a required method is not implemented. 
  ... 
} 
// Constructor. 
var Interface = function(name, methods) { 
  if(arguments.length != 2) { 
    throw new Error("Interface constructor called with " 
             + arguments.length + "arguments, but expected exactly 2."); 
  } 
  this.name = name; 
  this.methods = []; 
  for(var i = 0, len = methods.length; i < len; i++) { 
    if(typeof methods[i] !== 'string') { 
      throw new Error("Interface constructor expects method names to be " 
              + "passed in as a string."); 
    } 
    this.methods.push(methods[i]); 
  } 
}; 
// Static class method. 
Interface.ensureImplements = function(object) { 
  if(arguments.length < 2) { 
    throw new Error("Function Interface.ensureImplements called with " 
              +arguments.length + "arguments, but expected at least 2."); 
  } 
for(var i = 1, len = arguments.length; i < len; i++) { 
    var interface = arguments[i]; 
    if(interface.constructor !== Interface) { 
      throw new Error("Function Interface.ensureImplements expects arguments" 
              + "two and above to be instances of Interface."); 
    } 
    for(var j = 0, methodsLen = interface.methods.length; j < methodsLen; j++) { 
      var method = interface.methods[j]; 
      if(!object[method] || typeof object[method] !== 'function') { 
        throw new Error("Function Interface.ensureImplements: object " 
                + "does not implement the " + interface.name + " interface. Method " + method + " was not found."); 
      } 
    } 
  } 
}; 

何时使用接口?

一直使用严格的类型验证并不适合,因为大多数javascript程序员已经在没有接口和接口验证的情况下编程多年。当你用设计模式开始设计一个很复杂的系统的时候,使用接口更有益处。看起来使用接口好像限制了javascript的灵活性,但实际上他让你的代码变得更加的松耦合。他使你的代码变得更加灵活,你可以传送任何类型的变量,并且保证他有你想要的方法。有很多场景接口非常适合使用。
在一个大型系统里,很多程序员一起参与开发项目,接口就变得非常必要了。程序员经常要访问一个还没有实现的api,或者为其他程序员提供别人依赖的一个方法存根,在这种情况下,接口变得相当的有价值。他们可以文档化api,并作为编程的契约。当存根被实现的api替换的时候你能立即知道,如果在开发过程中api有所变动,他能被另一个实现该接口的方法无缝替换。
如何使用接口?
首先要解决的问题是,在你的代码中是否适合使用接口。如果是小项目,使用接口会增加代码的复杂度。所以你要确定使用接口的情况下,是否是益处大于弊端。如果要使用接口,下面有几条建议:

1.引用Interface 类到你的页面文件。interface的源文件你可以再如下站点找到: http://jsdesignpatterns.com/.
2.检查你的代码,确定哪些方法需要抽象到接口里面。
3.创建接口对象,没个接口对象里面包含一组相关的方法。
4.移除所有构造器验证,我们将使用第三种接口实现方式,也就是鸭子类型。
5.用Interface.ensureImplements替代构造器验证。

JavaScript接口常用方法 IndexedDB的操作都是异步的,因此在设计应用程序逻辑时应考虑到这一点。:请注意,Web Storage的数据是明文存储的,不适合存放敏感信息。:Shadow DOM提供了强大的样式隔离能力,确保内部样式不会影响外部页面的其他部分。:对于大量元素的事件监听,可以采用事件委托的方式,即在一个父级元素上监听事件,然后根据事件目标来决定是否触发特定的行为。:自定义元素是构建可复用UI组件的好方法。:对于复杂的动画或频繁更新的场景,考虑使用requestAnimationFrame来控制渲染频率,提高性能。 阅读详情

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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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什么是接口? 接口提供了一种用以说明一个对象应该具有哪些方法和手段。 在面向对象的javascript中,接口有些什么作用呢?既定的一批接口具有自我描述性,并能促进代码重用。接口可以告诉程序员一个类实现了哪些方法,从而帮助其使用这个类。 在C#还是JAVA中都应该面向接口设计我们的程序,在C#和Java中都Interface这样的关键字,但是JavaScript中没有相应的机制,但是Java...

weixin_30477797的博客 1798

如何在spin.js中优雅实现命令模式:从理论到实战的完整指南

spin.js作为一款轻量级的加载动画库,以其简洁的API和高度可定制的特性深受开发者喜爱。本文将揭示如何在spin.js中应用命令模式(Command Pattern)来优化动画控制逻辑,帮助你构建更灵活、可维护的前端交互体验。 ## 命令模式:让动画控制更优雅 命令模式是一种行为设计模式,它将请求封装为对象,使你可以参数化不同的请求、队列或日志请求,并且支持可撤销的操作。在spin.js中

gitblog_00802的博客 636
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艾夏又更新了
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