对vue中的数据劫持/数据代理/数据观察的理解

「查漏补缺」Vue2.0 源码重写『数据劫持』【面试必备】 前言 学习源码的目标是学习其中的设计思路,在工作业务中就可利用这些思路编写我们的项目。 初始化及环境搭建 创建一个 vueDemo文件夹,初始化 npm npm init -y webpack安装 初始化我们需要 webpack 环境,执行下面代码: npm install webpack webpack-cli webpack-server 入口文件 然后,在项目根目录下创建 webpack.config.js 文件,配置一下入口文件,如下: module.exports = { // 配置入口 阅读详情
1、什么是数据劫持?

首先写一个简单vue 例子:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>数据劫持</title>
</head>
<body>
	<div id="app">{{message}}</div>
	<script src="vue.js"></script>
	<script>
		var vm = new Vue({
			el:"#app",
			data(){
				return {
					message:"测试数据"
				}
			}
		})
	</script>
</body>
</html>

将数据挂载到视图上很简单,使用{{}}模板即可,那么如果要进行二次渲染、再次渲染,该怎么做呢?

我们可以使用延迟函数 ,若要在1s之后修改数据,添加如下函数:

setTimeout(function(){
	vm.message="123456789";
	// vm["message"]="123456789";  //两种方式都可以修改,效果一样
},1000)

运行发现页面显示内容发生改变,说明改变数据的时候触发视图的变化

再次渲染的时候怎么知道数据的变化呢 ?-----数据劫持/数据观察

在vue2.0中使用Object.defineProperty()来实现vue数据劫持这一行为。

数据劫持:指的是在访问或者修改对象的某个属性时,通过一段代码拦截这个行为,进行额外的操作或者修改返回结果。

2、如何劫持:Object.defineProperty()在数组 对象中的使用

首先创建一个对象,并将name属性数据劫持:

let vm = {
	name:"张三"
}
let vm = Object.defineProperty(vm,"name",{
	get(){
		console.log("get...")
		return "张三"
	},
	set(newValue){
		console.log("set...")
		console.log("新值",newValue)
	}
})

但是以上对象只有一个属性,若有多个属性或者嵌套多层时,就需要逐层遍历对象。

let obj = {
    name:"王五",
    age:22
}
Object.keys(vm).forEach(key=>{
	let value = vm[key]
	Object.defineProperty(vm,key,{
		get(){
			console.log("get....")
			return value
		},
		set(newV){
			console.log("set....")
			if(newV!==value){
				value= newV
			}
		}
	})
})

若执行 console.log(vm.name)输出name值,则控制台输出结果为:

get...
王五

若修改name值,vm.name=“李四”,则控制台输出结果为:

set...

但是,若给对象新增属性 vm.sex=“23432”,删除属性delete vm.name都监测不到变化。

Object.defineProperty() 可以监测到属性的获取、修改,但是新增、删除监测不到

那么数组的情况是什么样子的呢?

let array = [1,2,3]
Object.keys(array).forEach(key=>{
	let value = vm[key]
	Object.defineProperty(vm,key,{
		get(){
			console.log("get....")
			return value
		},
		set(newV){
			console.log("set....")
			if(newV!==value){
				value= newV
			}
		}
	})
})
array.push(4) // 监测不到
array[2] = 9 // 这个能正常输出 set...

修改其中某个索引的值,都会输出set…
但是若给数组加一个值,array.push(4) ,监测不到数组变化,还有pop等方法均监测不到数组变化。

若执行的方法修改了原数组, Object.defineProperty() 监测不到数组的变化,但是若该方法不修改原数组,返回一个新数组的时候, Object.defineProperty()就可以检测到数组的变化。

从上可以看出,使用Object.defineProperty() 对对象、数组的监测实现的不是很好,那么,就需要使用Proxy实现。

3、Proxy

在 Vue3.0 中将会通过 Proxy 来替换原本的 Object.defineProperty() 来实现数据响应式。Proxy 是 ES6 中新增的功能,它可以用来自定义对象中的操作。可以说Proxy 是defineProperty的升级版。

Proxy 的使用:
var newVm = new  Proxy(vm,{
	get(target,key){
		console.log("get.....");
		console.log(target);
		return target[key]
	},
	set(target,key,newV){
		console.log("set.....");
		if(target[key]!==newV){
			target[key]=newV
		}
	}
})

proxy不需要对数组、对象进行比遍历,性能上比较好,而且可以完美的监听到任何方式的数据改变,唯一的缺陷就是浏览器的兼容性不好。

一道面试题

什么样的 a 可以满足 (a === 1 && a === 2 && a === 3) === true 呢?(注意是 3 个 =,也就是严格相等)???

let a = {
	temp:1,
	valueOf:function(){
		return this.temp++
	}
}		
Object.defineProperty(window, 'temp', {
  get () {
    temp++
    return temp
  }
})
console.log(a === 1 && a === 2 && a === 3) // true
Vue 无法检测到对象属性的添加或删除

由于 Vue 会在初始化实例时对属性执行 getter/setter 转化,所以属性必须在 data 对象上存在才能让 Vue 将它转换为响应式的。例如:

var vm = new Vue({
  data:{
    a:1
  }
})
// `vm.a` 是响应式的
vm.b = 2
// `vm.b` 是非响应式的

对于已经创建的实例,Vue 不允许动态添加根级别的响应式属性。但是,可以使用 Vue.set(object, propertyName, value) 方法向嵌套对象添加响应式属性。例如,对于:

//第一种方式 Vue.set(object, propertyName, value)
Vue.set(vm.someObject, 'b', 2)

//第二种方式 vm.$set 实例方法
this.$set(this.someObject,'b',2)

有时你可能需要为已有对象赋值多个新属性,比如使用 Object.assign() 或 _.extend()。但是,这样添加到对象上的新属性不会触发更新。在这种情况下,你应该用原对象与要混合进去的对象的属性一起创建一个新的对象。

// 代替 `Object.assign(this.someObject, { a: 1, b: 2 })`
this.someObject = Object.assign({}, this.someObject, { a: 1, b: 2 })
从零开始学习PX4源码23(飞行模式管理) 本文摘要主要介绍了PX4飞控系统中飞行模式管理模块的代码实现流程。文章从整体架构入手,分析了飞行模式管理模块的启动过程、类继承关系以及核心运行机制。重点阐述了模块从rc.mc_apps启动脚本到FlightModeManager::main()的调用链路,包括任务创建、工作队列初始化和主循环执行流程。核心部分解释了Run()函数如何通过订阅传感器数据、更新参数、处理命令以及生成轨迹设定点来实现飞行模式切换和任务管理功能。文章为理解PX4飞行控制系统的模式切换机制提供了代码层面的详细分析。 阅读详情

相关推荐

Vite与Webpack路径配置大不同:从Vue2迁移到Vue3必须知道的public目录使用技巧

本文详细解析了Vite与Webpack在public目录路径配置上的核心差异,为Vue2迁移到Vue3的开发者提供实用指南。重点对比了两种构建工具的资源处理逻辑,给出典型编译警告的解决方案,并分享路径适配表与高级优化技巧,帮助开发者高效完成技术栈升级。

weixin_30836759的博客 485

解决vue数据更新但视图没有更新

工作实例 // 错误 for (const i of this.serverList) { i.opt = 0; } // 成功 for (const i of this.serverList) { this.$set(i, "opt", 0) } 官方文档 受现代 JavaScript 的限制 (而且 Object.observe 也已经被...

qq719756146的博客 2557

Halcon像素比例标定(误差大)-相机标定

一种简易标定: 像素比例标定,如果需要精确一些则需要在高度和宽度上都需要计算,然后求出比例系数。需要高精度标定板和相机,以及多次标定才能达到稳定的状态,这种标定简单,但是误差大。 read_image (Img0008, 'D:/00项目代码/000视觉软件/02Halocn算法20190501/04测量20190424/07_比例计算测量标定/IMG0008.jpg') rgb1_to_...

SSSS的博客 3985

vue数据代理、劫持、监视(实现响应式)

列表渲染

小白目的博客 2120

别再为SCI论文配图发愁了!手把手教你用PS+AI搞定从数据图到模式图的全流程

本文详细解析了如何利用Photoshop(PS)和Illustrator(AI)高效完成SCI论文配图的全流程,涵盖数据可视化、模式图设计及期刊适配性输出。通过实战案例,帮助科研人员掌握位图与矢量图的处理技巧,提升论文配图质量,满足不同期刊的出版要求。

weixin_28630185的博客 385

DC竞赛 国能日新功率预测题 rank21 解决方案(适合新手)

DataCastle国能日新光伏功率预测 数据异常处 本题在测试集中提供了时间、辐照度、风速、风向、温度、压强、湿度、实发辐照度8个特征,以及标签**实际功率**。 而在训练集中只有前七个特征,无实发辐照度。 策略 在观察了数据之后,我们确定实发辐照度是一个强力特征,于是我们采取了stacking的策略: 1. 第一次训练以实发辐照度为标签,预测 测试集的实发辐照度 2....

yyhhlancelot的博客 7300

数据劫持与数据代理 响应式原理 监测数据原理

数据代理与数据劫持 说数据代理和数据劫持之前先来看Object.defineProperty这个方法的使用 Object.defineProperty()参数有三个 第一个是 给哪个对象添加属性,添加的属性的名字 配置项 那么个方法和数据代理和数据劫持有什么关系呢?往下看 数据代理 Vue中的数据代理就是通过vm对象来代理data对象中属性的操作(读/写) Vue中数据代理的好处就是更加方便的操作data中的数据 基本原理: 通过Object.defineProperty()把data对象中所有属性添加到

叶鹤的博客 640

Rockchip rv1126平台在gstreamer1中添加OpenCv实现视频流负片的效果

rv1126 gstreamer opencv negetive effect

Aisy_D的专栏 1464

Vue中的数据代理与数据劫持

可以理解为,属性有对应的setter、getter方法,就可以通过直接赋值的方式实现页面响应式但是数组上没有setter、getter方法,需要通过push、pop、shift、unshift、sort、reverse、splice方法实现响应式,因为vue对这些能改变原数组的方法做了一些重新解析模板的操作 如果需要给vm上手动新增一个属性,需要使用Vue.set(target, key, value);或vm.$set(target, key, value);,通过这样的方式添加属性,会自动生成sette

wytccc的博客 3102

SAP MM新手避坑指南:工厂间调拨用301还是303?手把手教你选对移动类型

本文深入解析SAP MM模块中工厂间调拨的301与303移动类型,帮助新手避开常见陷阱。通过对比一步法(301)和两步法(303+305)的核心差异、适用场景及财务影响,提供清晰的决策框架和实战技巧,确保库存调拨的准确性和效率。

weixin_29223603的博客 351

YOLOv8使用设备摄像头实时监测

YOLOv8使用设备摄像头实时监测

Joining667的博客 4189

分析Vue2源码中数据代理、数据劫持的过程,数据代理和数据劫持真的不是同一个东西哦~

最近总刷到数据代理就是数据劫持这样的说法的文章,可是我真的不信!!!然后我就找了源码梳理函数调用的过程,发现数据代理和数据劫持确实不是同一个东西。本篇文章记录用于复习、回顾。

Concise200的博客 3075

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

【理解Vue数据代理】

Vue中数据代理就是通过Object.defineProperty()把data对象中所有的属性添加到vm上,且数据从data到vm中的过程,又为每一个属性添加上getter和setter方法,用户修改或者读取时,也是通过getter或setter方法访问_data,_data返回或操作data中的数据实现的。

小田是个程序员的博客欢迎你的到来呀~ 3589

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

vue2数据劫持(源码剖析)

vue2中如何实现对data数据的监听,以及数组的添加、删除等方法的监听和更新视图

IT_Mr_wu的博客 1178

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

VUE中实现数据代理和数据劫持(Vue原理之步骤二),新手学web前端开发

基础知识是前端一面必问的,如果你在基础知识这一块翻车了,就算你框架玩的再6,webpack、git、node学习的再好也无济于事,因为对方就不会再给你展示的机会,千万不要因为基础错过了自己心怡的公司。前端的基础知识杂且多,并不是理解就ok了,有些是真的要去记。当然了我们是牛x的前端工程师,每天像背英语单词一样去背知识点就没必要了,只要平时工作中多注意总结,面试前端刷下题目就可以了。什么?你问面试题资料在哪里,这不是就在你眼前吗(滑稽。

2401_84093407的博客 968

2024年前端最全VUE中实现数据代理和数据劫持(Vue原理之步骤二),web开发网

面试题千万不要死记,一定要自己理解,用自己的方式表达出来,在这里预祝各位成功拿下自己心仪的offer。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】](https://bbs.csdn.net/topics/618166371)**[外链图片转存中…(img-EvlwwddI-1715003026389)][外链图片转存中…(img-yHSPfDjn-1715003026389)]

2301_82243603的博客 784

Vue2.0中的数据代理

???????? Vue中的数据代理 ????????????1.Object.defineProperty()方法????2.数据代理????3.数据代理的应用 ????1.Object.defineProperty()方法 ????学习数据代理之前先复习一个方法Object.defineProperty,Vue中数据劫持、数据代理、计算属性都利用了该方法。 ????需求一:添加age属性并控制是否可以被枚举等功能???? ????需求二:添加number的值到height属性中,且number改变时he

weixin_55181759的博客 1009

Vue 核心之数据劫持,前端开发平台

世界上只有一种真正的英雄主义就是在认清生活真相之后仍然热爱它[外链图片转存中…(img-9tff8XNl-1712117609091)]世界上只有一种真正的英雄主义就是在认清生活真相之后仍然热爱它。

m0_60452141的博客 1000

手写Vue2响应式框架之数据劫持

大家好,我是小傲。这是 **手写 Vue2 响应式框架** 系列的第一篇,本篇将讲解 Vue2 是如何通过 defineProperty 完成对数据的劫持和递归操作,所有示例代码见文末。

W215731932的博客 996

手写Vue响应式系统:从数据劫持到视图更新的完整实现

本笔记通过手写一个简易的 Vue 响应式系统,核心揭示了其底层工作原理。它详细对比并实现了两种数据劫持方案:ES5 的 Object.defineProperty 与功能更强大的 ES6 Proxy。通过实现发布-订阅模式,构建了 Dep(依赖管理器)与 Watcher(订阅者)类,从而在数据被访问时收集依赖,在数据变化时自动通知并更新视图,完整地模拟了从数据驱动到视图渲染的响应式全过程。

qnxb0628的博客 959

深入理解 Vue 响应式原理:从数据变化到 DOM 更新的底层机制

Vue 的响应式原理是指 Vue 会将数据对象的属性转化为getter和setter,使得每当数据变化时,视图(DOM)能够自动更新。Vue 通过这种双向数据绑定的方式,简化了开发者手动更新 DOM 的工作。我们可以通过修改数据,来自动触发视图的更新,而无需手动操作 DOM。数据变化 -> 视图更新。Vue 会通过对数据的代理,当数据发生变化时,自动触发视图更新。为了实现这一点,Vue 会用 JavaScript 的特性来拦截对对象的访问(如属性的读取和设置),并做出相应的操作。

一名热衷于技术的全栈开发者,专注于前端与后端的全面技术探索。在这里,我将分享我在技术领域的学习与成长,助力更多开发者的进步。 1851

vue2.0数据劫持原理

vue2.0数据劫持原理 vue2.0数据劫持 数据劫持的意义? 一个数据操作,我们希望在他做赋值的过程当中,我们还可以给他增加一些事情,比如说像这个视图上的改变,我们希望的是当你数据变化的这个过程当中,那我们就拦截这些行为,在这个行为的这个过程当中,还能做更多的事,而不是单纯的操作数据 数据劫持都做了哪些事呢? 首先,new了一个vue实例,传参options如:new Vue({el:"#app",data(){return {}title:‘xxx’,testArr:[1,2,3]}})。这里只讲d

_小郑有点困了的博客 527

Vue-数据代理

Vue中数据代理就是通过Object.defineProperty()把data对象中所有的属性添加到vm上,且数据从data到vm中的过程,又为每一个属性添加上getter和setter方法,用户修改或者读取时,也是通过getter或setter方法访问_data,_data返回或操作data中的数据实现的。运行后打开控制台可以看到,属性已经被已添加到对象中,观察控制台可以发现新增属性同原有属性颜色不一样,新增属性是区别于原属性的,因为使用。,可以看到,属性都做了数据代理,也就是通过。

m0_63563047的博客 1183

Vue响应式数据理解

前情提要: 数据交互的方式: 1、声明式 只需要声明在哪里where,做什么what,而无需关系如何实现how //此map方法就是,声明式的,只告诉map要实现获取2倍,然后map具体怎么实现不关心 var arr = [1,2,3,4]; var newArr = arr.map((item,index)=>{ return item*2; }) 2、命令式 需要以具体的代码表达在哪里where,做什么what,以及如何实现how //forEach就是命令式,会具体操作数组,还有如何

小劉同志、的博客 1448

手写vue源码(精简版)-- 观察者

手写mini版的vuevue原理图理解Observer实现Observer vue原理图 理解Observer 上一节我们实现了数据代理,这一节我们来研究一下Observer。首先我们需要明白以下几点: Observer观察的对象: Observer实际是对data进行观察,从而达到第2点中的目的 Observer的目的:Observer的目的有两个。其一,依赖收集,其二,更新显示 Obser...

huolinianyu的博客 2954
上一篇: vue 首页加载缓慢、白屏现象的原因与解决办法
下一篇: TypeScript的安装、使用、自动编译
LSL3521
博客等级 码龄9年 7粉丝 14原创
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值