Ajax 与 Vue 框架应用点——随笔谈

浅谈使用ajax和vue实现前后端分离 利用ajax和vue实现前后端分离 阅读详情

老式

  • 在老式的技术中,一个网页通常由前端工程师直接使用 HTML、CSS、JavaScript 编写而成

  • 这种方式的优点很明显:简单粗暴,方便工程师以简单的思维完成工作

  • 当然,缺点也很明显,包括但不限于:

    • 直接原生开发,对工程师技术要求高
    • 每次从零开始,开发效率底下,代码复用性较差
    • 前端项目构建的开放性较大,不方便统一管理
  • 聪明的程序员们怎么会忍受这些?

  • 于是,在众多大神的努力下,新式技术应运而生,百家争鸣

新式

Ajax 技术解决获取资源的问题

引入

  • 在过去,哪怕是现在,依然有很多网页是通过刷新整个页面,进行加载并重组资源
  • 这种技术很好,没有问题。
  • 然而,我们有新的需求:在一些场景下,我们并不希望整个页面重新加载,而只是希望页面里面的某个区域的内容自己更新(比如:当你在百度搜索框输入内容时,下面的提示词会不断变化)
  • 这时候,我们就要用到 Ajax 技术。

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Ajax 技术,值得并不是一个具体的技术,而是一个技术统称,一个笼统的概念。

这种技术有什么特点呢?

  • 异步特性
  • 发送资源请求,监听响应
  • 接受资源响应,作出渲染

简单来说,如果你能实现上面的特点,就可以说你使用了 Ajax 技术

下面简单介绍几种实现 Ajax 技术的方式

原生方式:通过原生 JavaScript 技术,实现 Ajax。具体操作是通过 XMLHttpRequest (XHR)发送资源请求 + Promise 处理响应(包括:响应中、响应成功、响应失败)。其中,XMLHttpRequest 负责资源的获取,Promise 负责异步处理结果

使用框架:使用别人开发的框架,实现 Ajax。比如使用 axios 框架,很方便的实现 “异步请求,处理响应”。

新语法糖 + axios框架:ES2017 引入了新的语法糖 async 和 await,它们用于简化 JavaScript 中异步代码的编写。Ajax 技术的重点就是"异步" + “资源(请求资源,处理响应)”,通过新语法糖,我们很方便的解决了 “异步” 的问题,剩下的就是 “资源” 的问题,所以我们还需要借助 axios框架获取资源的这个特性(当然,使用XMLHttpRequest获取资源也可以)

// 定义一个异步函数
async function fetchUserData() {
  try {
    // 使用 await 等待 axios 请求完成
    const response = await axios.get('https://api.example.com/user');
    // 处理响应数据
    console.log(response.data);
  } catch (error) {
    // 处理错误
    console.error(error);
  }
}

// 调用异步函数
PromiseObj = fetchUserData();
  • 通过 async 与 await 语法糖,写一个异步函数
  • await 附近的变量存储的是什么?
  • response 变量存储的是 axios.get 调用成功后返回的结果。这个结果不是 Promise 对象,而是 Promise 被解决后传递给 .then() 方法(或者在 await 表达式中)的值。在 axios 的案例中,这个值通常是包含服务器响应数据的对象。
  • 异步函数的返回值是什么?
  • **这个异步函数总是返回一个 Promise 对象。**无论 async 函数内部的执行是否完成,它都会立即返回一个 Promise 对象。这个 Promise 对象代表了异步函数的最终完成(或失败)状态。
  • 如果 async 函数内部的所有操作都成功完成,并且没有抛出任何错误,那么返回的 Promise 对象最终会被解决(即成功状态)。
  • 如果 async 函数内部抛出了错误,并且这个错误没有被 try...catch 捕获,那么返回的 Promise 对象最终会被拒绝(即失败状态)。
  • 异步函数的返回值有什么用?
  • **异步函数的返回值是一个 Promise 对象,它可以进行链式调用。**比如:你可以使用 .then() 方法来链式调用后续的操作,这在需要按顺序执行多个异步操作时很有用,也可以使用 .catch() 方法来捕获异步函数中可能发生的错误。
  • 在另一个异步函数中,你可能需要等待多个异步操作完成后再继续执行。
async function复合材料() {
  const result1 = await asyncFunction1();
  const result2 = await asyncFunction2();
  // 使用 result1 和 result2
}
  • 组合多个异步操作,使用 Promise.all() 来同时处理多个异步函数的返回值。
Promise.all([asyncFunction1(), asyncFunction2()])
  .then(results => {
    // 处理所有结果
  })
  .catch(error => {
    // 处理第一个失败的 promise 的错误
  });
  • 可以不关心返回值(如果异步函数内部已经处理了所有的逻辑,包括错误处理,那么外部可能不需要关心返回的 Promise)
async function doSomething() {
  try {
    const result = await someAsyncOperation();
    // 处理 result
  } catch (error) {
    // 处理错误
  }
}

// 调用 doSomething(),不需要关心返回的 Promise
doSomething();

Vue 解决数据绑定的问题

在前端中,页面要展示的数据和 js 这种动态的数据,往往需要进行绑定的,比如,我们通常会用 addEventListener 方法进行监听某个操作,如果执行了操作,就更新数据。这个本质上其实就是为了将 js 动态数据和 页面的静态数据进行绑定。由静态数据到动态数据,往往意味着用户输入的静态数据要进行动态处理;而由动态数据到静态数据,往往意味着来自服务器的数据给到了 动态的 js 处理了,就差渲染到页面的这最后一步。

上面的问题其本质就是数据的绑定问题。通常,前端工程师在写项目的时候,往往需要写大量的 dom 操作:“获取元素对象” + “将此对象数据修改”(由动到静) ,或者 “监控用户数据的修改” + “执行计算操作,或者上传服务器”(由静到动);而如果前端工程师使用了 Vue 框架之后,这个问题就大大被削弱了,因为 vue.js 其中一大特点就是数据绑定(包括:双向数据绑定、单向数据绑定)

https://img-blog.csdnimg.cn/2f9fb673cb5446e9b84bf6fa6c12902e.png

Vue 单页面与路由机制解决加载流畅的问题

question:为什么使用Vue所制作的网页是单页面的呢?

answer:https://blog.youkuaiyun.com/qq_53715003/article/details/120658699

vue 单页面本质就是:通过 vue 环境编写代码,通过 vue 构建工具 将vue代码 转变成 类似原生的 html、css、js 组成的浏览器可识别的代码,然后大部分资源都已经发送到客户端,客户端的浏览器运行 vue.js ,就形成了类似 本地小型服务器一样的 东西,而说它是单页面,原因是因为它本质就只有一个 html 文件,只是通过 js 技术,进行页面内容的切换,注意!是页面内容的切换,是内容的切换,本质上页面还是哪个页面,所以在我们使用 vue 中的路由机制时,它大部分都不用请求资源,直接利用本地的资源包,通过 vue.js 将页面的内容改变即可。

所以,大部分普通网站一般都是使用按需加载,就是平常我们刷新一些,加载一个页面,跳转一下,又跳到新的页面,这些都是按需加载的。而 vue 构建的单页面应用网站,当你访问它的时候,如果没有优化的话,大部分情况是你第一次访问此网站时候,需要加载大量的资源到本地,然后 vue.js 运行在浏览器,形成一个类型小型服务器帮助你切换页面和页面效果。之后你第二次访问,基本上速度是很快的,因为只需要少量资源补充,大部分内容你早就有了。

以下是 AI 回答的内容:

  1. Vue代码转变成浏览器可识别的代码: 使用Vue构建工具(如Vue CLI)可以将Vue单文件组件(.vue文件,包含模板、脚本和样式)编译成浏览器可以解析的HTML、CSS和JavaScript代码。这个过程通常涉及打包工具(如Webpack)来处理模块化和资源加载。
  2. 单页面本质: 单页面应用(SPA)确实只有一个HTML文件。当用户首次访问网站时,这个HTML文件会被加载,并且所有必要的JavaScript、CSS和其他资源也会被下载到用户的浏览器中。
  3. 页面内容切换: 当用户在应用内部进行导航时,Vue Router会拦截浏览器的默认行为,阻止页面刷新,并通过JavaScript动态地替换页面的内容。这是通过替换<router-view>组件中的内容来实现的,而不是重新加载整个页面。
  4. 资源加载: 在单页面应用中,一旦初始资源被加载,用户在应用内的进一步导航通常不需要再次下载HTML文件或其他资源,因为它们已经被缓存了。只有当需要新的组件或数据时,才会进行额外的资源请求。
  5. 首次加载与后续访问: 首次访问单页面应用时,由于需要加载整个应用框架和初始视图所需的资源,可能会有较长的加载时间。但是,一旦资源被缓存,用户在后续访问时,应用可以快速加载,因为大部分资源已经存在于本地。
  6. 与普通网站的对比: 传统多页面应用(MPA)每次页面跳转都需要从服务器加载新的HTML文件,而单页面应用则避免了这种重复的资源加载,通过JavaScript动态更新视图。

值得注意的是,为了优化用户体验和提高性能,开发者通常会采取一些措施,比如代码分割(code splitting)、懒加载(lazy loading)和资源预加载(preloading),以确保应用即使在首次加载时也能快速响应。

Vue 解决项目规范与代码复用的问题

我们在上面粗略的介绍了 vue 的全貌,接下来在这里,我们就进入它的开发环境进行介绍。

Vue.js 框架提供了一系列的特性和最佳实践来帮助开发者解决项目规范和代码复用的问题。以下是一些方法和工具:

项目规范

  1. Vue CLI:
    • Vue CLI 提供了一套预设的项目结构和配置,帮助开发者快速搭建符合Vue最佳实践的项目框架。
    • 它还允许自定义配置,以便于团队根据特定需求来调整项目规范。
  2. ESLint:
    • 通过集成ESLint,Vue CLI可以在开发过程中实时检查代码质量,确保代码风格的一致性。
    • ESLint规则可以根据团队的编码习惯进行配置。
  3. EditorConfig:
    • 通过EditorConfig文件,可以统一不同开发者的编辑器配置,如缩进风格、换行符等。
  4. Style Guide:
    • Vue官方提供了Vue风格指南,建议开发者遵循,以保持代码的一致性和可维护性。
  5. 组件库和命名约定:
    • 组件命名约定可以确保组件的清晰性和可预测性。
    • 使用统一的组件库,如Vuetify、Element UI等,可以保持UI的一致性。

代码复用

  1. 组件化:
    • Vue鼓励开发者将UI拆分成可复用的组件,每个组件包含自己的逻辑和样式。
    • 组件可以跨项目复用,只需导入即可。
  2. Mixins:
    • Mixins允许开发者封装可复用的代码片段,然后在多个组件中混入使用。
    • 但要注意过度使用Mixins可能会导致代码难以追踪和维护。
  3. Vuex:
    • Vuex是Vue的官方状态管理库,它允许跨组件共享状态。
    • 通过Vuex,可以集中管理应用的状态,减少重复的状态逻辑。
  4. 自定义指令:
    • 自定义指令可以将可复用的行为抽象出来,用于不同的元素和组件。
  5. 插件:
    • Vue插件提供了一种方式来全局添加功能,如全局方法、过滤器、指令等。
    • 可以将常用的功能封装成插件,以便在不同项目中复用。
  6. 插槽(Slots):
    • 插槽允许开发者向组件内部传递内容,从而增加组件的灵活性。
  7. HOC(Higher-Order Components):
    • 高阶组件是一个函数,接收一个组件作为参数,返回一个新的组件。
    • 它可以用于封装可复用的逻辑和功能。

通过上述方法和工具,Vue.js能够有效地解决项目规范和代码复用的问题,帮助开发者构建高效、可维护的Vue应用。

Vue.js 与 Ajax (vue-resource) 的深入解析 Vue.js与Ajax的结合使用为开发者提供了强大的功能,使得在Vue.js应用中处理数据交互变得更加简单。作为Vue.js的扩展库,简化了Ajax调用,提高了开发效率。通过本文的介绍,相信读者已经对Vue.js与Ajax的关系以及如何使用有了更深入的了解。在实际开发中,结合响应式数据绑定和组件系统,可以创造出功能丰富、响应迅速的Web应用。 阅读详情

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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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weixin_42301889的博客 277

VueJs前端框架

文章目录VueJs一、vuejs二、入门程序三、vuejs的常用指令四、vue中使用ajax请求五、案例六、总结 VueJs 一、vuejs vuejs是一个实现数据双向绑定的js框架。 二、入门程序 vuejs使用方法: 在页面中引入vue的js文件。 在页面中定义一个根节点。一般就是div 在js代码中初始化一个vue对象,基于上面的根节点初始化。 js变量在vue对象中定义,页面使...

sgw101的博客 438

vuejs ajax mysql_4 种 Vuejs 应用ajax请求发送模式

如果询问两位vuejs开发者,应用中使用ajax请求的最好方式是什么?,你会得到三种不同的意见。Vue没有提供官方方式发送ajax,其实有很多用起来很有效的设计模式。每个都有优缺点,需要根据需求场景判断使用。你甚至可以同时使用其中几个模式。本文将会介绍Vue应用中可以发送ajax请求的四个位置:根实例组件借助 Vuex Actions路由导航拦截我会解释每一种方法,给出具体实例,也会分析具体优缺点...

weixin_39724469的博客 160

Vuejs

vuejs简单入门 1.VueJS 概述与快速入门 1.1 VueJS介绍 Vue.js是一个构建数据驱动的 web 界面的渐进式框架。Vue.js 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑 定和组合的视图组件。它不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。 Vue官网=====> 1.2 MVVM模式 MVVM是Model-View-ViewModel的简写。它本质上就是MVC...

qq_42121746的博客 2537

【JavaWeb】前端框架(Vue+Ajax+工程)

Vue是一套前端框架,免除原生JavaScript中的DOM操作,简化书写。基于MVVM(Model-View-ViewModel)思想,实现数据的双向绑定,将编程的关注点放在数据上。官网:框架:是一个半成品软件,是一套可重用的、通用的、软件基础代码模型。基于框架进行开发,更加快捷、更加高效。Vue项目-创建vue uiVue项目-目录结构基于Vue脚手架创建出来的工程,有标准的目录结构,如下:Vue项目-启动Vue项目-配置端口打开vue.config.js。

qq_44544908的博客 1194

vue可以用ajax,Vue 中使用Ajax请求

Vue 项目中常用的 2 个 ajax 库(一)vue-resourcevue 插件, 非官方库,vue1.x 使用广泛vue-resource 的使用下载npm install vue-resource --save编码// 引入模块 ,注意应该在入口文件main.js中引入和声明import VueResource from 'vue-resource'// 声明使用Vue.use(VueRe...

weixin_28728265的博客 4925

javascript 之Vue框架和Vue框架下的ajax

1.概述 Vue是一个优秀的前端javascript框架, html+jquery不能满足所有的客户需求; 我们还需要学习Vue框架,在实际工作中用到的也很多; 2.Vue介绍 2.1 Vue的引入 开发者vue环境引入 生产者vue环境引入, 可以把对用的.min版本的js引入, 可以提前下载下来然后引用 ...

jinhg286502582的博客 503

AJAX与axios框架

AJAX允许在页面不刷新的情况下向服务器发送请求和接收响应,从而实现异步更新页面。

二哈喇子! 2082

vuejs (2)- Vue 生命周期 和 VueJS ajax

1 Vue 生命周期 每个 Vue 实例在被创建之前都要经过一系列的初始化过程. 8 个生命周期的执行点 4个基本的 4个特殊的 2 VueJS ajax 2.1 vue-resource vue-resource是Vue.js的插件提供了使用XMLHttpRequest或JSONP进行Web请求和处理响应的服务。 当vue更新到2.0之后,作者就宣告不再对vue-resource更新,而是推荐的axios, 2.2 axios Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,可以用在浏览

一角残叶的博客 512

vue如何把数组转为json数组_vue.js,_vuejs Ajax取得一个数据json数组,vue.js - phpStudy...

vuejs Ajax取得一个数据json数组vuejs Ajax取得一个数据json数组后,要通取回的数据再做判断一定只能通这种方式或者 套template标签{{item.displayWords}}{{item.displayWords}}或者{{item.displayWords}}{{item.displayWords}}这样才行吗??????????相关阅读:微信公众号开发实时聊天页...

weixin_39547596的博客 505
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