JavaScript Core -- 构造命名空间封装函数

TMS WEB Core避坑指南:从Pascal到JavaScript的5个关键转换技巧 本文为Delphi开发者提供TMS WEB Core实战进阶指南,深入解析从Pascal到JavaScript转换的5个关键技巧。涵盖Pas2JS编译原理、异步编程陷阱、DOM互操作及系统化调试工作流,帮助开发者跨越语言鸿沟,高效构建Web应用。 阅读详情

JavaScript 命名空间

使用过Java、C#的同学对命名空间非常的熟悉,在复杂的系统中会有很多的函数、对象,语言提供的、架构预定义的,这么多的函数和对象,由于编程规范要求起有实际意义的名字,难免会重名发生错误调用,而有了命名空间不但可以分类组织函数与对象,还可以形成隔离,解决重名问题。

但是在Javascript中只有函数作用域,其他的代码块、文件等都默认在一个命名空间内。有时候因为一些重名问题导致的错误让人莫名其妙,难以调试解决。

一个简单的例子

<input type="button" value="test" onclick="alert();"/> 
function alert(){
    test2();
}
function test2(){
    alert('test2')
}

函数的循环调用导致浏览器报错。这个错误很明显,但是如果调用的函数在其它文件中,其他文件有调用了window的方法,问题则会很隐蔽。

升级:简单的命名空间

上文我们说过JavaScript有函数的作用域,所以我们可以利用这点把自定义的函数写到一个函数体内,这样函数内的变量、对象、函数就像在一个命名空间内一样和外部隔离。

<input type="button" value="test" onclick="(new namespace()).alert();"/>   
<script type="text/javascript">
    function namespace(){
      this.alert=function(){
      console.log('test');
    }
}
</script>

这样自定义的alert方法就不会和window的alert冲突了。

升级:自动实例化

这样可以是可以,但也有问题,最大的问题在于调用方式复杂而丑陋!每次调用的时候都要实例化对象,然后调用其方法,简单修改代码让其实现自动实例化。

<input type="button" value="test" onclick="NS.alert();"/> 
<script type="text/javascript">
(function namespace(){
    this.alert=function(){
    console.log('test');
}
window.NS=this;
})();
</script>

上面使用了“立即执行函数”的技巧,最基本的样子如下所示

(function xxx(){
    //function body 
 })();

这样写xxx函数就可以在定义完后自动执行,看起来神奇,其实上面写法可以拆成这样

function xxx(){
    //function body 
 }
xxx();

先定义一个函数,然后使用括号语法调用,而函数定义外面的一层括号只起到将函数声明转为函数定义表达式的效果(只有表达式才可以使用括号调用)。

在自定义namespace函数最后把this赋值为window的NS属性,在调用的时候直接使用NS.xx就可以了。跟进一步,在这个立即执行函数中,我们使用匿名函数,去掉多余的函数名

但是有个缺点,就是,这么写会污染wiindow对象,覆盖了window的同名函数

(function (){
    this.alert=function(){
    console.log('test');
}
window.NS=this;
})();

升级:美化一下

将方法的定义写到prototype中呢,匿名函数怎么写prototype。。。,还得动动脑筋

(function(){
var _NS=function(){}
_NS.prototype.alert=function(){
    console.log('test');
}
window.NS=new _NS();
})();

最后我们封装一个自己实现的跨浏览器的事件处理库


(function(){  
            var _NS = function (){};

            _NS.prototype = {  
              addHandler : function(element, type, handler){  
                if(element.addEventListener){  
                  element.addEventListener(type,handler,false);  
                }else if(element.attachEvent){  
                  element.attachEvent("on" + type, handler);  
                }else{  
                  elmenet["on" + type] = handler;  
                }  
      
              },  
      
              removeHandler : function(element, type, handler){  
                if(element.removeEventListener){  
                  element.removeEventListener(type, handler, false);  
                }else if(element.detachEvent){  
                  element.detachEvent("on"+type, handler);  
                }else{  
                  element["on"+type] = null;  
                }  
              },  
              //返回对event对象的引用  
              getEvent:function(event){  
                return event?event:window.event;  
              },  
              //返回事件的目标  
              getTarget:function(event){  
                return event.target||event.srcElement;  
              },  
              //取消事件的默认行为  
              preventDefault:function(event){  
                if(event.preventDefault){  
                  event.preventDefault();  
                } else{  
                  event.returnValue = false;  
                }  
              },
              alert:function(){console.log('NS alert')}
            }; 

            window.NS = new _NS() 
})()

<html lang="zh-CN">  
  <head>  
    <meta charset="utf-8"/>  
    <script src="eventUtil.js"></script>  
  </head>  
  <body>  
    <form id = "myForm">  
       <input  id="my"type="submit" value="Submit Form" />  
    </form>  
  </body>  
  <script type="text/javascript">
        var form = document.getElementById("myForm"); 
       var doSomething = function(event){  
          event = NS.getEvent(event);  
          NS.preventDefault(event); 
          NS.alert();//1
          alert("成功阻止表单的提交")  //可见,没有污染window对象,并没有覆盖window的同名alert()函数
        }
        window.NS.addHandler(form,"submit",doSomething);    
   </script>
</html>



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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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你是否也曾遇到过这样的困境:仅仅为了使用几个数组方法,却被迫引入整个core-js库,导致项目打包体积暴增30%?作为JavaScript标准库的polyfill解决方案,core-js虽然强大,但默认引入方式往往会加载大量冗余代码。本文将带你深入了解如何通过tree-shaking和代码分割技术,将core-js的引入体积减少90%,同时保持代码兼容性。读完本文后,你将掌握: - 精准按需加载...

gitblog_00899的博客 759

解决vuepress报Error: Cannot find module ‘core-js/library/fn/object/assign问题(core-js版本与引入UI冲突问题)

问题如图 原因 core-js版本原因 解决方案 第一种,在config文件(路径docs.vuepress\config.js)中加上以下代码 chainWebpack (config) { config.resolve.alias.set('core-js/library/fn', 'core-js/features'); }, 第二种,直接安装core-js2*的版本 npm install core-js@2.x 最后 基于ElementUi再次封装基础组件gitee码云地址

wocwin的博客 5830

如何实现Elm Core Libraries与JavaScript的无缝集成:完整指南

Elm作为一种函数式编程语言,通过其Core Libraries提供了强大的数据类型和函数支持。本文将详细介绍如何使用Elm Core Libraries实现与JavaScript的高效互操作,帮助开发者充分利用两种语言的优势,构建更强大的Web应用。 ## 为什么选择Elm与JavaScript互操作? Elm的强类型系统和不可变数据结构为应用提供了稳定性和可维护性,而JavaScript则

gitblog_01054的博客 1022

vue封装API接口

浅谈一下如何在vue项目中封装API api的封装要用到axios模块。所以那我们在创建好vue脚手架后需要安装axios依赖包(指令:npm i axios --save)。 api的封装主要的目的就是:在帮助我们简化代码和后期的更新维护 在前端vue的开发中,有一点是必须要做的,那就是将所有的API接口封装起来,因为从开发到最终上线的过程中,API是需要经常更换的,所以需要将API封装起来,便于修改和更换。 那么,如何封装API呢? 首先我们先创建一个文件夹API 然后在里面创建三个js文件 ,分别是

祎祎的博客 4152

Edge.js 与 .NET Core 8.x:现代跨平台开发的最佳实践

Edge.js 是一个强大的开源工具,它允许在单个进程中运行 Node.js 和 .NET 代码,实现两者之间的无缝互操作。随着 .NET Core 8.x 的发布,Edge.js 进一步提升了跨平台开发体验,让开发者能够在 Windows、macOS 和 Linux 系统上轻松构建高性能应用。本文将详细介绍 Edge.js 与 .NET Core 8.x 结合的最佳实践,帮助新手和普通用户快速掌

gitblog_00659的博客 775
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阿懒先生
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