Angular中constructor和ngOnInit适用场景的差异化

详解Angular之constructor和ngOnInit差异及适用场景 Angular中根据适用场景定义了很多生命周期函数,其本质上是事件的响应函数,其中最常用的就是ngOnInit。但在TypeScript或ES6中还存在着名为constructor的构造函数,开发过程中经常会混淆二者,毕竟它们的含义有某些重复部分,那ngOnInit和constructor之间有什么区别呢?它们各自的适用场景又是什么呢? 区别 constructor是ES6引入类的概念后新出现的东东,是类的自身属性,并不属于Angular的范畴,所以Angular没有办法控制constructor。constructor会在类生成实例时调用: import {Component} from 立即下载

区别

constructor是类的自身属性,是在ES6引入类的概念后才出现的,其并不属于Angular的范畴,所以Angular没有办法控制constructor。constructor()会在angular所有的生命周期钩子之前被调用,它的重要作用是注入依赖 , 需要用到的一些依赖可以在此注入,便可以作为类的属性被使用!

例如:在当前组件注入ValidateService) 依赖,即为当前组件或者说一个实例添加了一个validateService: 属性,然后通过this.validateService来访问到该属性,
进而可以使用该属性中的方法和子属性

引入
import { ValidateService } from '../../tools/services/validate/validate.service';


像当前类注入依赖,即为当前类增加一个属性
constructor(public validateService: ValidateService) { }



通过this指向来获取该属性使用
ngOnInit() {
      console.log(this.validateService);
 }

constructor会在类生成实例时调用:

import {Component} from '@angular/core';

@Component({
    selector: 'hello-world',
    templateUrl: 'hello-world.html'
})

class HelloWorld {
    constructor() {
        console.log('constructor被调用,但和Angular无关');
    }
}

// 生成类实例,此时会调用constructor
new HelloWorld();

ngOnInit的官方的说法:

ngOnInit用于在Angular第一次显示数据绑定和设置指令/组件的输入属性之后,初始化指令/组件。

ngOnInit属于Angular生命周期的一部分,其在第一轮ngOnChanges完成之后调用,并且只调用一次;在构造函数constructor之后马上执行复杂的初始化逻辑,相当于通知开发者组件已经初始化完成,可以操作组件中的数据了

import {Component, OnInit} from '@angular/core';

@Component({
    selector: 'hello-world',
    templateUrl: 'hello-world.html'
})

class HelloWorld implements OnInit {
    constructor() {

    }

    ngOnInit() {
        console.log('ngOnInit被Angular调用');
    }
}

constructor适用场景

其主要作用是注入依赖,特别是在TypeScript开发Angular工程时,经常会遇到类似下面的代码:

import { Component, ElementRef } from '@angular/core';

@Component({
    selector: 'hello-world',
    templateUrl: 'hello-world.html'
})
class HelloWorld {
    constructor(private elementRef: ElementRef) {
        // 在类中就可以使用this.elementRef了
    }
}

在constructor中注入的依赖,就可以作为类的属性被使用了。

ngOnInit适用场景

ngOnInit的主要作用就是通知开发者此时组件/指令上的属性绑定操作以及输入操作已经完成,即已完成初始化操作,也就是说在ngOnInit函数中我们已经能够操作组件/指令中传入的数据了;我们在ngOnInit中最常见的操作就是做一些初始化操作。

// hello-world.ts
import { Component, Input, OnInit } from '@angular/core';

@Component({
    selector: 'hello-world',
    template: `<p>Hello {{name}}!</p>`
})
class HelloWorld implements OnInit {
    @Input()
    name: string;

    constructor() {
        // constructor中还不能获取到组件/指令中被传入的数据
        console.log(this.name);     // undefined
    }

    ngOnInit() {
        // ngOnInit中已经能够获取到组件/指令中被传入的数据
        console.log(this.name);     // 传入的数据
    }
}

总结

constructor()中只进行依赖注入

ngOnInit()里面进行真正的业务操作

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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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