JavaScript 编程语言的编码规范

js编码规范 1. 下列说法不正确的是 A. 如果你需要在已经被调用的函数中增加一个参数来处理一个特殊情况下的调用,请给这个函数中的这个参数设置默认值,以防万一在众多脚本中的众多调用中的一个忘记更新 B. 尽量使用Html中的Id作为JavaScript的变量名 C. DOM节点的ID常会用作CSS等的选择器,特殊字符可能会与选择器的语法冲突 D. 通常事件监听都是与DOM对象挂钩的,当事件监听没有被注 阅读详情

JavaScript 文件引用

JavaScript 程序应该尽量放在 .js 的文件中,需要调用的时候在 HTML 中以 <script src="filename.js"> 的形式包含进来。JavaScript 代码若不是该 HTML 文件所专用的,则应尽量避免在 HTML 文件中直接编写 JavaScript 代码。因为这样会大大增加 HTML 文件的大小,无益于代码的压缩和缓存的使用。

另外,<script src="filename.js"> 标签应尽量放在文件的后面。这样会降低因加载 JavaScript 代码而影响页面中其它组件的加载时间。

代码排版

行长度

每行代码应小于 80 个字符。如果代码较长,应尽量选择换行,下一行代码应缩进 8 个空格。这样可以使代码排版整齐,减轻阅读代码的疲劳感。换行缩进 8 个空格可以和代码段的缩进 4 个空格区分开,以增强代码的可阅读性。

行结束

JavaScript 语句应该以分号结束。但大多数浏览器允许不写分号,只要在本应是分号的地方有一个换行符就行。但是如果代码行较长需要换行的时候,有哪些注意事项呢?换行应选择在操作符和标点符号之后,最好是在逗号','之后,而不要在变量名、字符串、数字、或')' ']' '++' '--'等符号之后换行。

这样可以有效的防止拷贝、粘贴而引起的错误,并可有效地增强代码的可阅读性。请见清单 1,代码的输出符合我们的期望。但就写法而言,对 valueB 的赋值语句是在变量 valueA 之后进行的换行,这很容易被误解为 valueB=ValueA,给阅读造成障碍。而对 valueC 的复制语句是在'+'之后进行的换行,就容易理解的多。这也是本文所提倡的换行方式。


清单 1. 行结束的位置

<script language="javascript"> 
 var valueA = 1; 
 var valueB = valueA         ///bad 
       +1; 
 var valueC = valueB +      ///good 
       valueA; 
 alert(valueB);              //output: valueB=2 
 alert(valueC);//output: valueC=3 
 </script> 

缩进

关于缩进的问题,不只是 JavaScript,几乎所有的语言编写的时候,都会提及缩进的问题。缩进几乎是代码编写规范的第一课,是代码可阅读性判断的直接因素。

代码缩进的好处是不言而喻的,但是对于如何缩进,则没有标准而言。最受欢迎的是方便使用 TAB 键缩进,也有些喜欢用 2 个、4 个、8 个空格进行缩进。这样缩进风格不一,也同样给代码的阅读带来障碍。

本文提倡用 4 个空格来进行缩进,并在同一产品中采用同一种缩进标准。不支持用 TAB 键进行缩进。这是因为直到现在还没有统一的标准来定义 TAB 键所代替的空白大小,有些编辑器解析为 4 个空格大小,有些则解析为 8 个。因而用不同的编辑器查看代码,可能造成格式混乱。当然 TAB 简单易用,为解决这个问题,建议在设置开发环境时,将编辑器里的 TAB 快捷键重新设置为 4 个空格。据了解 Eclipse, Vi, Nodepad++,Editplus, UltraEdit 等流行的编辑器,均提供了此功能。

注释

代码中的注释很重要,自然也是毋庸置疑的。通常我们会强调代码中注释数量的多少,而轻视了对注释质量的提高。编码是及时添加注释,会给后续代码的维护人员带来很大的便利。但是如果注释不注意更新,或者由于拷贝、粘贴引起的错误的注释,则会误导阅读人员,反而给阅读带来障碍。

除了注释要 及时更新外,我们还应对注释的内容要特别关注。注释要尽量简单、清晰明了,避免使用含混晦涩的语言,同时着重 注释的意义,对不太直观的部分进行注解。请见清单 2。


清单 2. 有意义的注释

 <script language="javascript"> 
 //following section is used to initialize golbal variables             (good) 
 var valueA = 0;     //initialize  valueA to be sero                       (bad) 
 var valueB = 1; 
 ... 
 //call f1 function after waiting for 50 seconds.                         (good) 
 setTimeout(f1,50000); //set timeout to be 20s                     (copy error) 
 ... 
 </script> 

这样的注释方式在 JavaScript 代码中经常见到。"initialize valueA to be sero" 这样的注释有什么用呢?难道阅读程序的工程师从"var valueA = 0;"复制语句中看不出来么?"set timeout to be 20s"这条注释,不只是因拷贝、粘贴引起的时间大小的错误,同时也误导了程序员对这条语句的理解。setTimeout() 函数的作用并非是设置函数执行的超时时间,而是等待一定时间后执行所调用的函数,害人匪浅呀。这样的注释内容宁可删掉。

此外,JavaScript 的注释有两种"//" 和"/* .... */",建议"//"用作代码行注释,"/* .... */"形式用作对整个代码段的注销,或较正式的声明中,如函数参数、功能、文件功能等的描述中。

标识符命名

JavaScript 中的标识符的命名规则:

  • 以字母、下划线'_'或美元符号'$'开头
  • 允许名称中包含字母,数字,下划线'_'和美元符号'$'
  • 区分大小写

变量、参数、成员变量、函数等名称均以小写字母开头,构造器的名称以大写字母开头。下划线'_'开头的变量一般习惯于标识私有 / 局部成员。而美元符号'$'开头的变量习惯于标识系统相关,比如系统进程等。应避免用下划线'_'或美元符号'$'来命名标识符。尽可能地降低代码的阅读负担。

声明

变量的声明

尽管 JavaScript 语言并不要求在变量使用前先对变量进行声明。但我们还是应该养成这个好习惯。这样可以比较容易的检测出那些未经声明的变量,避免其变为隐藏的全局变量,造成隐患。

在函数的开始应先用 var 关键字声明函数中要使用的局部变量,注释变量的功能及代表的含义,且应以字母顺序排序。每个变量单独占一行,以便添加注释。这是因为 JavaScript 中只有函数的 {} 表明作用域,用 var 关键字声明的局部变量只在函数内有效,而未经 var 声明的变量则被视为全局变量。我们来看下清单 3。


清单 3. 局部变量声明

<script language="javascript"> 
 var valueA  = "a"; 
 var valueB  = "b"; 
 function f1() { 
   var valueA = "c"; 
   alert("valueA="+valueA);        //output: valueA=c 
   valueB = "d"; 
   alert("valueB="+valueB);        //output: valueB=d 
 } 
 f1(); 
 alert("valueA="+valueA);            //output: valueA=a 
 alert("valueB="+valueB);            //output: valueB=d 
 </script> 

从上例的输出惊奇地发现,用 var 声明过的变量 valueA 和没有声明的变量 valueB 是有区别的。特别需要注意的是,在函数内部用 var 声明的变量为局部变量,这样可以有效地避免因局部变量和全局变量同名而产生的错误。

函数的声明

函数也应在调用前进行声明,内部函数应在 var 声明内部变量的语句之后声明,可以清晰地表明内部变量和内部函数的作用域。

此外,函数名紧接左括号'('之间,而右括号')'和后面的'{'之间要有个空格,以清楚地显示函数名以其参数部分,和函数体的开始。若函数为匿名 / 无名函数,则 function 关键字和左括号'('之间要留空格,否则可能误认为该函数的函数名为 function。


清单 4. 内部函数声明

 <script language="javascript"> 
 var innerA = 1; 
 function outF() { 
   var innerA = 2; 
   function _inF() { 
       alert("valueA="+innerA); 
   } 
   _inF(); 
 } 
 outF();     //output: valueA=2 
 _inF();     //error: innerF is not defined 
 </script>

从清单 4 的输出可以看出,inF() 函数仅在 outF() 函数的内部生效,局部变量 innerA 对内部函数的作用域生效。这样的编码方式使得变量和函数的作用域变得清晰。

语句

对于简单语句而言,需要提及的仍然是分号必要性,同时,一行最多有一个语句。如果一个赋值语句是用函数和对象来赋值,可能需要跨多行,一定切记要在赋值语句末加上分号。

这是因为 JavaScript 中,所有表达式都可以当语句,遇换行符时会解析为表达式的结束,此时不规范的换行和分号的丢失,可能引入新的错误。

对于复合语句,if, for, while, do, switch, try … catch 等代码体,函数定义的函数体,对象的定义等都需要放在花括号'{}'里面。

  • '{' 应在行末,标志代码块的开始。
  • '}' 应在一行开头,标志代码块的结束,同时需要和'{'所在行的开始对齐,以表明一个完整的复合语句段。这样可以极大地提高代码的可阅读性,控制逻辑能清晰地表现出来。
  • 被包含的代码段应该再缩进 4 个空格。
  • 即使被包含的代码段只有一句,也应该用花括号'{}'包含。尽管不用花括号代码也不会错,但如若需要增加语句的话,则较容易因花括号遗漏而引起的编译错误或逻辑错误。

return语句在使用时也需慎重,如果用表达式的执行作为返回值,请把表达式和 return 放在同一行中,以免换行符被误解析为语句的结束而引起返回错误。return 关键字后若没有返回表达式,则返回 undefined。构造器的默认返回值为 this。


清单 5. return 表达式

<script language="javascript"> 
 function F1() { 
   var valueA  = 1; 
   var valueB  = 2; 
   return valueA + valueB; 
 } 
 function F2() { 
   var valueA  = 1; 
   var valueB  = 2; 
   return 
       valueA + valueB; 
 } 
 alert( F1() );  //output: 3 
 alert( F2() );  //ouput: undefined 
 </script> 

在清单 5 中显示了因返回表达式没有和 return 关键字放在同一行而引起的返回错误,需重视。

特殊符号

空白符

适当的空白行可以大大提高代码的可阅读性,可以使代码逻辑更清晰易懂。同时,在表达式中适当的留空白,也会给代码的阅读带来方便。

关键字的后面如有括号,则最好在关键字和左括号'('之间留空白,如 for, if, while 等。而函数名和括号之间则不宜留空白,但若是匿名函数,则必须在 function 和左括号'('之间留空白,否则,编辑器会误认为函数名为 function。

在表达式中,二元运算符 ( 除左括号'(',左方括号'[',作用域点'.') 和两个操作数之间最好留空白。一元运算符(若不是词 typeof 等)和其操作数之间不宜留空白。

逗号','的后面需要留空白,以显示明确的参数间隔,变量间隔等。

分号';'之后通常表明表达语句的结束,而应空行。在 for 的条件语句中,分号之后则应该留空白。

{ } 和 [ ]

在 JavaScript 中,如需定义空对象和空数组,通常很自然地想到用 new Object() 和 new Array() 的方法。其实花括号'{}'和方括号'[]'可以直接用来定义一个空对象和一个空数组。这种书写方法可以使代码看起来简单易懂。

== 和 ===

判断"逻辑等"在代码里太平常的不过事情了,但 JavaScript 与其他熟知的编程语言不同的是,除了可以使用两个等号'=='来作判断以为,还可以使用三个等号'==='来进行逻辑等判断。两者的不同是'=='作逻辑等判断时,会先进行类型转换后再进行比较。'==='则不会。因而,'=='进行的判断结果可能产生偏差。'!='与'!=='的区别亦是如此。本文提倡尽量使用'==='来进行逻辑等的判断,用'!=='进行逻辑不等的判断。


清单 6. === 的使用

 <script language="javascript"> 
 var valueA = "1"; 
 var valueB = 1; 
 if ( valueA == valueB) { 
   alert("Equal"); 
 } 
 else { 
   alert("Not equal") 
 } 
 //output: "Equal"
 if ( valueA === valueB) { 
   alert("Equal"); 
 } 
 else { 
   alert("Not equal") 
 } 
 //output: "Not equal"
 </script> 

清单 6 中,valueA 和 valueB 两个变量的值显然是不相等的,起码 valueA 是个字符串,而 valueB 是一个数字。但用'=='进行判断是,程序却输出相等的字样。这是因为编译器对两个变量进行比较时,因为他们的类型不同,而自动地将 valueB 转换成字符串,而后再和 valueA 进行比较的。用'==='得到的判断结果正和预期的结果相符。

+

加号'+'也同样是程序员所熟知的操作符之一。JavaScript 和其他编程语言不同的是,在 JavaScript 中,'+'除了表示数字值相加,字符串相连接以外,还可以作一元运算符用,把字符串转换为数字。因而如果使用不当,则可能与自增符'++'混淆而引起计算错误。这一点,在清单 7 中可以清楚地看出。


清单 7. 巧用 + 号

<script language="javascript"> 
 var valueA = 20; 
 var valueB = "10"; 
 alert( valueA + valueB);     //ouput: 2010 
 alert( valueA + (+valueB)); //output: 30 
 alert( valueA + +valueB);    //output:30 
 alert( valueA ++valueB);     //Compile error 
 </script> 

总结

本文就 JavaScript 代码的排版、命名、声明、语句、和一些特殊字符的使用等方面,谈了自己对 JavaScript 编程规范的建议。此外,还有许多方面需要深入了解研究,如 with, eval 语句和 this 对象的使用等等。我们在认识其普遍性的同时也需要注意其特殊性,在编写代码时多用心留意,以创造更多更优质的程序代码。

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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")

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!

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TangShi2011
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