vue中的内置组件:keep-alive

【Vue3第二十二章】KeepAlive缓存组件 使用keep-alive的好处就是,在组件切换过程中将状态保留在内存中,防止重复渲染DOM,减少加载时间及性能消耗,提高用户体验性。 阅读详情

基本功能

<keep-alive> 的核心作用是:

  1. 缓存动态组件:动态组件在切换时不会被卸载,而是会被保留在内存中。
  2. 保留组件状态:被缓存的组件会保留其数据状态以及 DOM 状态。
  3. 优化性能:减少重复的组件初始化、渲染和销毁操作。

常见使用场景

  • 动态组件切换:当使用 <component :is="componentName"> 来动态加载组件时,配合 <keep-alive> 可以缓存这些动态组件。
  • 路由缓存:结合 Vue Router 使用,可以在切换路由时缓存某些页面组件,避免重新加载和初始化。

基本语法


<keep-alive>
  <component :is="componentName" />
</keep-alive>

示例代码:


<template>
  <div>
    <button @click="currentView = 'viewA'">显示 ViewA</button>
    <button @click="currentView = 'viewB'">显示 ViewB</button>
    <keep-alive>
      <component :is="currentView" />
    </keep-alive>
  </div>
</template>

<script>
import ViewA from './ViewA.vue'
import ViewB from './ViewB.vue'

export default {
  data() {
    return {
      currentView: 'viewA',
    }
  },
  components: {
    viewA: ViewA,
    viewB: ViewB,
  },
}
</script>

在这个示例中,切换组件时,ViewA 或 ViewB 不会被销毁,而是被缓存。


结合路由使用

在 Vue Router 中,可以通过 meta 和 <keep-alive> 结合实现路由组件的缓存。

路由配置示例:


const routes = [
  {
    path: '/home',
    component: () => import('./Home.vue'),
    meta: { keepAlive: true },
  },
  {
    path: '/about',
    component: () => import('./About.vue'),
  },
];

App.vue 示例:


<template>
  <div id="app">
    <router-view v-slot="{ Component, route }">
      <keep-alive include="Home">
        <component :is="Component" />
      </keep-alive>
    </router-view>
  </div>
</template>

在这里,Home 组件会被缓存,而 About 切换时会被销毁。


高级特性

1. include 和 exclude

<keep-alive> 提供了两个属性 include 和 exclude,用于指定需要缓存或排除缓存的组件。

  • include:缓存匹配的组件,支持字符串或正则表达式。
  • exclude:排除缓存的组件,支持字符串或正则表达式。

示例:


<keep-alive include="ViewA,ViewB" exclude="ViewC">
  <component :is="componentName" />
</keep-alive>

2. max

max 属性用于限制缓存组件的数量,超过数量时,最早的缓存实例会被销毁。

示例:


<keep-alive :max="2">
  <component :is="componentName" />
</keep-alive>


生命周期钩子

当组件被 <keep-alive> 包裹时,会多出两个特定的生命周期钩子:

  1. activated:组件从缓存中被激活时触发。
  2. deactivated:组件被缓存而移出 DOM 时触发。

示例:


export default {
  activated() {
    console.log('组件被激活');
  },
  deactivated() {
    console.log('组件被移出 DOM');
  },
};


注意事项

  1. 仅支持状态组件:<keep-alive> 只能用于普通的状态组件,不能用于函数式组件。
  2. 避免过多缓存:缓存的组件会保存在内存中,过多组件可能会导致内存占用过高。
  3. 动态组件名称需正确:使用 include 和 exclude 时,组件名称必须与其 name 属性匹配。

<keep-alive> 是 Vue 中一个非常强大的性能优化工具,合理使用可以有效提升用户体验,特别是在需要频繁切换的场景中。

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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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