vue nexttick的理解

异步更新队列:
请记住:**vue是依靠数据驱动视图更新的,该更新的过程是异步的。**即:当侦听到你的数据发生变化时, Vue将开启一个队列(该队列被Vue官方称为异步更新队列)。视图需要等队列中所有数据变化完成之后,再统一进行更新。示例:

<div id="myApp">
    <input type="button" value="点我呀" @click="changeStr">
    <p ref="myP">{{str}}</p>
</div>
<script>
    new Vue({
        el:"#myApp",
        data:{
            str:"公众号 张培跃,关注它的人很少!"
        },
        methods:{
            changeStr(){
                this.str = "欢迎关注公众号 张培跃,收看更多精彩内容!";
                // 输出结果:公众号 张培跃,关注它的人很少!
                console.log(this.$refs.myP.innerText)
            }
        }
    })
</script>

通过以上示例的输出结果可以有力证明:Vue 实现的响应式并不是数据发生变化之后视图立即变化。

获取更新之后的DOM
Vue官方为了避免开发者直接接触视图,鼓励大家以"数据驱动"的方式进行思考。但,现在的我们想基于更新后的视图来搞点事情,该如何下手?

我们可以使用$nextTick(callback)。这里的回调函数(callback)将在数据更新完成,视图更新完毕之后被调用。

更改上个示例中的changeStr方法如下:

changeStr(){
    this.str = "欢迎关注公众号 张培跃,收看更多精彩内容!";
    this.$nextTick(()=>{
        // 输出结果:我爱你中国,我亲爱的母亲!
        console.log(this.$refs.myP.innerText);
    });
    this.str = "我爱你中国,我亲爱的母亲!"
}

从输出的结果可以看出:我们可以通过$nextTick() 获取到更新之后的DOM。

因为 $nextTick() 返回一个 Promise 对象,所以我们也可以使用async/await语法完成相同的事情:

changeStr:async function(){
    this.str = "欢迎关注公众号 张培跃,收看更多精彩内容!";
    this.str = "我爱你中国,我亲爱的母亲!"
    await this.$nextTick();
    console.log(this.$refs.myP.innerText);
}

或者

changeStr(){
    this.str = "欢迎关注公众号 张培跃,收看更多精彩内容!";
    this.$nextTick().then(()=>{
        // 输出结果:我爱你中国,我亲爱的母亲!
        console.log(this.$refs.myP.innerText);
    });
    this.str = "我爱你中国,我亲爱的母亲!"
}

应用场景
1、如果要在created()钩子函数中进行的DOM操作,由于created()钩子函数中还未对DOM进行任何渲染,所以无法直接操作,需要通过$nextTick()来完成。

created(){
    this.$nextTick(()=>{
        this.$refs.myP.innerText = "我是一只小小小小鸟,想要飞,却怎么样也飞不高!";
    });
}

注:在created()钩子函数中进行的DOM操作,不使用$nextTick()会报错:

//  Error in created hook: "TypeError: Cannot set property 'innerText' of undefined"
created(){
    this.$refs.myP.innerText = "我是一只小小小小鸟,想要飞,却怎么样也飞不高!";
}

2、更新数据后,想要使用js对新的视图进行操作时。示例(略)

3、在使用某些第三方插件时 ,这些插件需要dom动态变化后重新应用该插件,这时候就需要使用$nextTick()来重新应用插件的方法。示例(略)

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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