javascript深度解析2--this

JavaScript核心机制深度解析:this、闭包、原型与全局对象 JavaScript 是一门基于原型、动态绑定和词法作用域的脚本语言,其运行机制不依赖传统类模型,而是由执行上下文、词法环境、this 绑定规则与原型链共同驱动。理解函数作为一等公民的本质、闭包如何捕获并延长词法环境生命周期、this 如何依据调用方式动态确定指向,以及全局对象(globalThis)与变量声明(var/let/const)的底层关联,是写出可维护、可调试、低内存泄漏风险代码的基础。这些机制直接决定 DOM 操作稳定性、异步逻辑正确性及框架源码可读性,本文聚焦于 Chrome DevTool 阅读详情

this


this的作用是隐式的传递一个上下文对象。使得我们的代码更加的优雅。

function foo(){
    console.log(this.name.toUpperCase());
}

var obj = {
    name : 'tom'
}

foo.call(obj); //TOM

this并不是指指向自身,学习过java等语言的童鞋应该听过一个常说的概念,this指向调用方,即谁调用就指向谁。

下面的代码说明this不是指向自身,但是输出0是为什么?

function foo(num) {
    console.log( "foo: " + num ); 
    //记录 foo 被调用的次数     
    this.count++;
} 

foo.count = 0; 

var i; 

for (i=0; i<10; i++) {
   if (i > 5) {
      foo( i );     
   } 
} // foo: 6 // foo: 7 // foo: 8 // foo: 9 

// foo 被调用了多少次? 
console.log( foo.count ); // 0 -- WTF?

抛砖引玉,我们说说怎么解决上述代码的问题:
* this.count++改成foo.count++
* foo(i);调用改成 foo.call(foo,i);

原因我们接着看下去。

this知识点:

  • this 是在运行时进行绑定的,并不是在编写时绑定,它的上下文取决于函数调 用时的各种条件
  • 调用位置和调用栈(可通过debugger在chrome控制台观察) this上下文对象就是调用栈倒数第二个。
function baz() {     
    // 当前调用栈是:baz    
    // 因此,当前调用位置是全局作用域 
    console.log( "baz" );    
    bar(); // <-- bar 的调用位置
} 

function bar() { 
    // 当前调用栈是 baz -> bar    
    // 因此,当前调用位置在 baz 中
    console.log( "bar" );
    foo(); // <-- foo 的调用位置
    } 

function foo() {     
    // 当前调用栈是 baz -> bar -> foo
    // 因此,当前调用位置在 bar 中 
        console.log( "foo" );
    } 

baz(); // <-- baz 的调用位置

绑定规则

  • 默认绑定
    *用不带任何修饰的函数引用进行调用的,因此只能使用 默认绑定,默认绑定到全局,无法应用其他规则。
    如果使用严格模式(strict mode),那么全局对象将无法使用默认绑定,因此 this 会绑定 到 undefined*
function foo(){
    console.log(this.a)
}
var a = 2;

foo();//2
  • 隐式绑定
    当函数引用有上下文对象时,隐式绑定规则会把函数调用中的 this 绑定到这个上下文对象
function foo(){
    console.log(this.a)
};
var obj = {
    a:2,
    foo:foo
};
obj.foo(); //2
隐式丢失: 一个最常见的 this 绑定问题就是被隐式绑定的函数会丢失绑定对象,也就是说它会应用默认绑定,从而把this绑定到全局对象或者 undefined上,取决于是否是严格模式。
function foo(){
    console.log(this.a)
}
function doSome(fn){
    fn(); //这里等价于执行foo(); 默认绑定
}
var obj ={
    a:2,
    foo:foo
}
var a ="test"
doSome(obj.foo) //test
我个人的窍门就是看foo()是不是干净的,左右有没有别的代码调用、包裹。没有就是默认绑定,不管其形式是不是隐式绑定。
  • 显示绑定
    你可以直接指定 this 的绑定对象,因此我 们称之为显式绑定。(apply,call,bind…)
function foo(){
    console.log(this.a)
};
var obj = {
    a:2,
    foo:foo
};
foo.call(obj);
  • new 绑定
    使用new进行构造函数调用的时候会执行下边:
  • 创建(或者说构造)一个全新的对象。
  • 这个新对象会被执行 [[ 原型 ]] 连接。
  • 这个新对象会绑定到函数调用的 this。
  • 如果函数没有返回其他对象,那么 new 表达式中的函数调用会自动返回这个新对象。
function foo(a) { 
    this.a = a; 
}  

var bar = new foo(2); 
console.log( bar.a ); // 2 this指向新的对象
判断this 现在我们可以根据优先级来判断函数在某个调用位置应用的是哪条规则。可以按照下面的顺序来进行判断: 1. 函数是否在 new 中调用(new 绑定)?如果是的话 this 绑定的是新创建的对象。 var bar = new foo() 2. 函数是否通过call、apply(显式绑定)或者硬绑定调用?如果是的话,this 绑定的是 指定的对象。 var bar = foo.call(obj2) 3. 函数是否在某个上下文对象中调用(隐式绑定)?如果是的话,this绑定的是那个上下文对象。 var bar = obj1.foo() 4. 如果都不是的话使用默认绑定。如果在严格模式下,就绑定到undefined,否则绑定到全局对象。 var bar = foo() **一些特殊的情况**: * 如果你把 null 或者 undefined 作为 this 的绑定对象传入 call、apply 或者 bind,这些值 在调用时会被忽略,实际应用的是默认绑定规则
function foo(){
    console.log(this.a)
}
var a = "test";

foo.call(null); //test
  • 你有可能(有意或者无意地)创建一个函数的“间接引用”,在这 种情况下,调用这个函数会应用默认绑定规则。
function foo() {
    console.log( this.a ); 
} 

var a = 2;  
var o = { a: 3, foo: foo };  
var p = { a: 4 }; 

o.foo(); // 3 
(p.foo = o.foo)(); // 2
  • 箭头函数并不是使用 function 关键字定义的,而是使用被称为“胖箭头”的操作符 => 定 义的。箭头函数不使用 this 的四种标准规则,而是根据外层(函数或者全局)作用域来决 定 this,且不会改变
function foo(){
    return (a)=>{
        console.log(this.a)
    }
};
var obj1 = {
    a:2
}; 

var obj2 = {
    a:3
};
var bar = foo.call(obj1);
bar.call(obj2) // 2   而不是3

foo() 内部创建的箭头函数会捕获调用时 foo() 的 this。由于 foo() 的 this 绑定到 obj1, bar(引用箭头函数)的 this 也会绑定到 obj1,箭头函数的绑定无法被修改。(new 也不 行!)

JavaScript函数本质:执行上下文、this绑定与参数机制深度解析 JavaScript函数远不止是代码封装单元,其核心是执行上下文、作用域链、this绑定和闭包构成的运行时系统。理解function声明与箭头函数在this绑定、arguments支持及构造能力上的根本差异,是规避常见报错(如undefined this、arguments不可用)的关键。参数机制上,剩余参数(...args)替代类数组arguments,提供真正的数组能力;而默认参数与解构赋值则构建了防御性函数的基础。这些原理直接支撑现代工程实践——从React中useCallback避免重复创建函数,到 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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