如何为javascript方法参数设置默认值

你是否遇到过这样的情况,写了个function,无参数。

 

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  1. function showUserInfo(){
  2. alert("你好!我是小明。");
  3. }
function showUserInfo(){
	alert("你好!我是小明。");
}

调用:

 

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. showUserInfo();
showUserInfo();

后来,发现其他地方也需要这个function,但是有变量值已经在function里面写死了,怎么办?加个参数吧。

 

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. function showUserInfo(name){
  2. name=name||"小明";
  3. alert("你好!我是"+name+"。");
  4. }
function showUserInfo(name){
	name=name||"小明";
	alert("你好!我是"+name+"。");
}

说明一下:name=name||"小明" 这句代码的意思是如果name为null就等于默认值“小明”。也可以这样写:

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. function showUserInfo(name){
  2. // name=name||"小明";
  3. if(!name){
  4. name="小明";
  5. }
  6. alert("你好!我是"+name+"。");
  7. }
function showUserInfo(name){
//	name=name||"小明";
	if(!name){
		name="小明";
	}
	alert("你好!我是"+name+"。");
}

 

调用:

 

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. showUserInfo('小李');
showUserInfo('小李');

 

后来,需求又变了,需要加上年龄。好吧再改:

 

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  1. function showUserInfo(name,age){
  2. name=name||"小明";
  3. age=age||22;
  4. alert("你好!我是"+name+",今年"+age+"岁。");
  5. }
function showUserInfo(name,age){
	name=name||"小明";
	age=age||22;
	alert("你好!我是"+name+",今年"+age+"岁。");
}

调用:

 

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. showUserInfo('小李');//结果:你好!我是小李,今年22岁。
  2. showUserInfo('小李',19);//结果:你好!我是小李,今年19岁。
  3. showUserInfo(null,19);//结果:你好!我是小明,今年19岁。
showUserInfo('小李');//结果:你好!我是小李,今年22岁。
showUserInfo('小李',19);//结果:你好!我是小李,今年19岁。
showUserInfo(null,19);//结果:你好!我是小明,今年19岁。

 

好了,如果我们需要再添加生日、电话、性别、QQ等等参数,又该怎么办呢?一个一个的设置默认值吗?实际上,我看到很多人确实是这样做的。下面我们来看一个更简单的方式。那就是使用Jquery的扩展。先看代码:

 

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. function showUserInfo(setting){
  2. var defaultSetting={
  3. name:"小明",
  4. age:"22",
  5. sex:"男",
  6. phone:"13888888888",
  7. QQ:"12345678",
  8. birthday:"1980.12.29"
  9. };
  10. $.extend(defaultSetting,settings);
  11. var message='姓名:'+defaultSetting.name
  12. +',性别:'+defaultSetting.sex
  13. +',年龄:'+defaultSetting.age
  14. +',电话:'+defaultSetting.phone
  15. +',QQ:'+defaultSetting.QQ
  16. +',生日:'+defaultSetting.birthday
  17. +'。';
  18. alert(message);
  19. }
function showUserInfo(setting){
	var defaultSetting={
		name:"小明",
		age:"22",
		sex:"男",
		phone:"13888888888",
		QQ:"12345678",
		birthday:"1980.12.29"
	};
	
	$.extend(defaultSetting,settings);
	
	var message='姓名:'+defaultSetting.name
			+',性别:'+defaultSetting.sex
			+',年龄:'+defaultSetting.age
			+',电话:'+defaultSetting.phone
			+',QQ:'+defaultSetting.QQ
			+',生日:'+defaultSetting.birthday
			+'。';
	alert(message);
}

说明:$.extend(defaultSetting,settings)的作用就是将传入的setting配置与defaultSetting合并,并用setting中的配置覆盖defaultSetting的配置。

 

调用:

 

Js代码 复制代码 收藏代码
  1. showUserInfo({
  2. name:"小李"
  3. });
  4. //结果:姓名:小李,性别:男,年龄:22,电话:13888888888,QQ:12345678,生日:1980.12.29。
  5. showUserInfo({
  6. name:"小红",
  7. sex:"女",
  8. phone:"13777777777"
  9. });
  10. //结果:姓名:小红,性别:女,年龄:22,电话:13777777777,QQ:12345678,生日:1980.12.29。
showUserInfo({
	name:"小李"
});
//结果:姓名:小李,性别:男,年龄:22,电话:13888888888,QQ:12345678,生日:1980.12.29。
showUserInfo({
	name:"小红",
	sex:"女",
	phone:"13777777777"
});
//结果:姓名:小红,性别:女,年龄:22,电话:13777777777,QQ:12345678,生日:1980.12.29。

 

很简单吧!这样,就算有100个参数,都不怕了。

 

那么什么时候使用多个参数,什么时候使用这样的参数对象呢?我的经验是,根据实际需要,如果使用一、两个参数就可以搞定的就不使用参数对象。超过3个,我就会使用这种参数对象。

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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. 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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; 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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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