JavaScript规范之变量

本文介绍了JavaScript中变量声明的最佳实践,包括始终使用var关键字避免全局污染、如何正确地在一个声明中初始化多个变量以及建议在作用域顶部声明变量等内容。


特别说明:转载与网络:https://github.com/adamlu/javascript-style-guide

  • 总是使用 var 来声明变量,如果不这么做将导致产生全局变量,我们要避免污染全局命名空间。

    // bad
    superPower = new SuperPower();
    
    // good
    var superPower = new SuperPower();
    
  • 使用一个 var 以及新行声明多个变量,缩进4个空格。

    // bad
    var items = getItems();
    var goSportsTeam = true;
    var dragonball = 'z';
    
    // good
    var items = getItems(),
        goSportsTeam = true,
        dragonball = 'z';
    
  • 最后再声明未赋值的变量,当以后你想给一个依赖之前已赋值变量的变量时很有用。

    // bad
    var i, len, dragonball,
        items = getItems(),
        goSportsTeam = true;
    
    // bad
    var i, items = getItems(),
        dragonball,
        goSportsTeam = true,
        len;
    
    // good
    var items = getItems(),
        goSportsTeam = true,
        dragonball,
        length,
        i;
    
  • 在作用域顶部声明变量,避免变量声明和赋值引起的相关问题。

    // bad
    function() {
      test();
      console.log('doing stuff..');
    
      //..other stuff..
    
      var name = getName();
    
      if (name === 'test') {
        return false;
      }
    
      return name;
    }
    
    // good
    function() {
      var name = getName();
    
      test();
      console.log('doing stuff..');
    
      //..other stuff..
    
      if (name === 'test') {
        return false;
      }
    
      return name;
    }
    
    // bad
    function() {
      var name = getName();
    
      if (!arguments.length) {
        return false;
      }
    
      return true;
    }
    
    // good
    function() {
      if (!arguments.length) {
        return false;
      }
    
      var name = getName();
    
      return true;
    }

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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