【React Native入门系列文章 一】小白扫盲篇

鸿蒙开发语言选型指南:ArkTS、C++与Rust的应用场景与学习路径 在操作系统与应用开发领域,技术栈选型是项目成功的关键基础。其核心原理在于根据不同层级的需求,匹配具备相应特性的编程语言,以实现开发效率、运行性能与系统安全性的最佳平衡。从技术价值看,现代操作系统架构普遍采用分层设计,应用层追求高效开发与跨平台体验,系统层则注重极致性能与硬件控制。在鸿蒙(HarmonyOS)这一分布式操作系统中,这一理念得到典型体现:ArkTS作为应用开发主力,继承了TypeScript的现代特性并深度集成声明式UI框架,大幅降低了前端开发者的迁移门槛,同时通过AOT编译保障了性能;C/C+ 阅读详情

0、学完本篇blog,你将收获什么?

作者写本篇blog的目的是让读者看完这篇blog就可以知道完全了解react native的由来、设计思想,并可以顺利过渡到学习react native语法的阶段。因为,作者在学习完react native的语法之后还是有以下几个疑问:

1、ES6是什么?我之前学过JavaScript,它和JavaScript有什么关系?是不是学了JavaScript就可以不用学ES6了?

2、react.js好像是一种js框架,类似于vue.js,react native和react.js有什么关系?我用不用去专门学习一下react.js?

3、react native的js代码里好像有html标签,为什么可以这样写?

4、配置react native环境时配置了node.js环境,它和react native有什么关系?

5、react native好像是有自己的结构,给我一个react native编写的程序,我该如何读懂?类与类是如何关联的?

 

1、ES6与JavaScript关系

ES5是第五次更新过的JavaScript,在2009年完成,它已被所有主要浏览器支持多年。

ES6是第六次更新过的JavaScript,添加了一些不错的语法和功能,在2015年完成,大部分主要浏览器都支持。

babel是一个广泛使用的转码器,可以将ES6代码转化为ES5代码,而不用担心现有浏览器环境是否支持。

 

2、ReactJs和React Native关系

(1)ReactJs的目的是为了使前端的View层更具组件化,能更好的复用。它能够使用简单的html标签创建更多的自定义组件标签,内部绑定事件,同时可以从操作dom中解脱出来,只需要操作数据就会改变相应的dom。

(2)ReactJs和React Native原理相同,都是由js实现的虚拟dom来驱动界面View层渲染。只不过ReactJs是驱动html dom渲染,React Native是驱动android/ios原生组件渲染。

(3)React基于组件开发,然后组件和组件之间通过props传递方法,每个组件都有一个状态state,当某个方法改变了这个状态值,组件中相应的部分就会更新。

(4)虚拟dom机制:基于React组件进行开发是所有的DOM元素构建都是通过虚拟dom进行,每当数据变化时,React都会重新创建整个dom树,然后React将当前整个dom树和上一次dom树进行对比,得到dom结构的区别,然后仅仅将需要变化的部分进行实际浏览器dom更新。

3、React相比传统JavaScript的优势是什么?

(1)传统JavaScript每次数据变动都要整体重新渲染,性能会非常差,尤其在数据变动频繁、界面复杂时。

(2)每次渲染都重新生成所有dom节点。

(3)React组件化设计思想更符合程序员编程思维。

 

4、什么是JSX语句?

全称是JavaScript XML,是一种React组件内部构建HTML标签的类似于XML的语言,它允许我们编写看起来像HTML的JavaScript,在render()方法中直接把HTML嵌套在JS中的写法就叫做JSX。这种语法结合了JavaScript和HTML的优点,既可以像平常一样使用HTML,也可以在里面嵌套JavaScript语法。例如,一个React组件要呈现一个文本:

class Header extends React.Component {
    render() {
        return (
            <h1>Hello World</h1>
        );
    }
}

这个Header组件的render()函数看起来直接返回了一组HTML标签,但其实这是JSX语句。它被翻译后的代码如下:

class HelloWorld extends React.Component {
  render() {
    return (
      React.createElement(
        'h1',
        {className: 'large'},
        'Hello World'
      )
    );
  }
}

在JS里输出HTML DOM元素其实是通过React.createElement()实现。

 

5、模块的导入导出

React核心思想就是组件化开发,项目中一些功能组件在许多页面都可以复用。

(1)模块

编写大一点的程序时都会将代码模块化。一般将代码合理拆分到不同的js文件中,每一个文件就是一个模块,而文件路径就是模块名。这里需要了解两个概念:模块初始化、主模块。

a)模块初始化

一个模块中的js代码仅在模块第一次被使用时执行一次,并且在执行过程中初始化模块的导出对象。之后,缓存起来的导出模块被重复利用。例如,

counter.js模块内容如下:

var i = 0;

function count() {
    return ++i;
}

exports.count = count;

在使用counter模块时:

var counter1 = require('./util/counter');
var    counter2 = require('./util/counter');

console.log(counter1.count());
console.log(counter2.count());
console.log(counter2.count());

运行结果为:

1

2

3

可以看到,counter.js并没有因为被require了两次而初始化两次。

 

b)主模块

主模块时react native程序的入口,它负责调度组成整个程序的其他模块完成工作。入口组件这样定义:

AppRegistry.registerComponent('HelloWorldReactNative', () => App)

其中registerComponent()方法的第一个参数代表react native工程的名字,App代表入口主模块的名字。

 

(2)模块的导入导出

我们需要知道如何把一个组件导出,使其可以在任何页面使用;还需要知道如何把一个组件导入,因为只有导入到当前页面,才可以使用该组件。

以下面这个Header组件为例,

import React, { Component } from 'react';
import {
 AppRegistry,
 StyleSheet,
 Text,
 View,
 PixelRatio,
} from 'react-native';
 
export default class Header extends Component {
   render() {
     return (
       <View style={styles.flex}>
         <Text style={styles.font}>hangge.com</Text>
       </View>
     );
   }
}
 
const styles = StyleSheet.create({
 flex:{
    marginTop:20,
    height:50,
    borderBottomWidth:3/PixelRatio.get(),
    borderBottomColor:'#2D9900',
    alignItems:'center', /*使Text组件水平居中*/
    justifyContent:'center' /*使Text组件垂直居中*/
 },
 font:{
    color:"#2D9900",
    fontSize:25,
    fontWeight:'bold',
    textAlign:'center' /*使文字在Text组件中居中*/
  },
});

我们把这个组件的代码放到header.js文件中,然后将其export成独立的模块。

export default class Header extends Component

使用时,我们通过import将Header组件加载进来。

import React, { Component } from 'react';
import {
 AppRegistry,
 StyleSheet,
 Text,
 View,
} from 'react-native';
 
import Header from './header'
 
class Main extends Component {
   render() {
     return (
       <View style={styles.flex}>
         <Header></Header>
       </View>
     );
   }
 }
 
 const styles = StyleSheet.create({
  flex:{
     flex:1
  },
 });
 
 AppRegistry.registerComponent('HelloWorld', () => Main);

6、为什么React Native需要Node.JS?

因为react native使用了node.js环境。正是因为这个原因,我们需要对node.js有一个基本的了解。

(1)npm是什么?

npm是随同node.js一起安装的包管理工具,其使用场景主要有以下几种:

 

  • 允许用户从npm服务器下载别人编写的第三方包到本地使用(使用命令npm install ***,下载好的包放在node_modules目录中。如果需要的第三方包比较多,那一个一个下载肯定是不合理的,npm允许在package.json中通过dependencies字段指明第三方包依赖,以达到批量安装第三方包的目的)
  • 允许用户从npm服务器下载并安装别人编写的命令行程序供别人使用
  • 允许用户将自己编写的包或命令行程序上传到npm服务器供别人使用

可以看到,npm建立了一个node.js生态圈,node.js开发者和用户可以在里边互通。

(2)packager是什么?

 

 

7、线上参考手册

 

8、Chrome简单练习

 

9、附上demo

demo地址(觉得ok,可以先star,会持续优化)

 

 

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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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创建一个文件夹REACT-CNODE-TEACH mkdir REACT-CNODE-TEACH 在文件夹中npm init(我们使用npm来管理依赖包) 一路点回车就行,当然你也可以去详细配置下工程信息。 装一个webpack 一个react工程,怎么能不安装react? 这个时候我们要配置一下webpack,我们先在工程根目录创建一个文件夹build,然后创建一个webpack配置文件...

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【css布局】display、position、float、overflow

css布局主要有两种方式:传统的布局方式是基于盒状模型,目前广泛使用的是基于flex布局。本文主要介绍盒状模型的三个最基本的概念display、position、float,这算是盒状模型的基础中的基础了。   一、块级元素与行内元素: 1、块级元素:p、ul、form、div 2、内联元素(行内元素):span、input 3、两者区别:块级元素会从上到下垂直排列,内联元素在一行中...

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聊一聊如何使用context,这是学习redux源码的基础哦

在学习redux源码一段时间之后,我发现不懂得context如何使用已经阻碍到我理解redux的设计思想了。。 所以,这里介绍一下react的context如何使用,不过这个api可能你在业务开发时永远不会用到。。 好了,废话不多说,我们来讲解下context如何使用。 一. 如何使用context? 想象一下,我们有现在这样一个页面(Index),其组件树长成如下这个样子: 假设这个组件树里的...

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Colin_Mindset
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