koa框架初学习

入门基于Node的Web框架——Koa,系统盘点前端开发者必须掌握的知识点 举个例子:比如你购买商品,添加购物是要在登录状态的,下单也是要在登录状态的。其实在面试准备阶段,个人的收获是很大的,我也认为这是一种不错的学习方式。个人的收获是很大的,我也认为这是一种不错的学习方式。koa-bodyparser这个中间件可以用于解析post方法传递过来的参数,常用于表单的提交信息获取,以一个JSON对象的形式返回,可以很方便地获取数据。中间件有两个参数,第一个就是我们上面提到的ctx,还有一个就是next参数,下面就讲一下next参数到底是怎么用的,我们先来了解一下“洋葱模型”。 阅读详情

koa框架使用配置工作

  • 首先创建一个文件夹,然后初始化 package.json :

    npm init -y

  • 安装koa2:

cnpm i koa --save

context对象

Koa 提供一个 Context对象,表示一次对话的上下文(包括 HTTP 请求和HTTP回复)。通过加工这个对象,就可以控制返回给用户的内容。


// demos/02.js
const Koa = require('koa');
const app = new Koa();

const main = ctx => {
  ctx.response.body = 'Hello World';
};

app.use(main);
app.listen(3000);

上面代码中,main函数用来设置ctx.response.body。然后,使用app.use方法加载main函数。

其中

  • ctx.request代表http.request
  • ctx.response代表http.response

get请求

在Koa2中GET请求可以通过request接受url的参数,

但接受的方式有两种:

  • query:返回的是格式化后的参数对象
  • querystring:返回的请求字符串

我们可以由两种方式来获取GET请求,一种是通过 ctx.request 来获取GET请求,一种则是直接在ctx中得到GET请求:

post请求

在 Koa2 中,没有给对于 POST 请求的处理封装方便的获取参数的方法,需要通过通过解析上下文 context 中的元素 node.js 请求对象 req 来获取。因此获取POST请求的步骤可以理解为以下三步:

  • 解析上下文 ctx 中的原生 node.js 对象 req。
  • 将POST表单数据解析成 query string 字符串。
  • 将字符串转换成 JSON 格式。

Koa 的洋葱模型介绍

// 洋葱模型特点
// 引入 Koa
const Koa = require("koa");
 
// 创建服务
const app = new Koa();
 
app.use(async (ctx, next) => {
    console.log(1);
    await next();
    console.log(2);
});
 
app.use(async (ctx, next) => {
    console.log(3);
    await next();
    console.log(4);
});
 
app.use(async (ctx, next) => {
    console.log(5);
    await next();
    console.log(6);
});
 
// 监听服务
app.listen(3000);
 
// 1
// 3
// 5
// 6
// 4
// 2

我们知道 Koa 的 use 方法是支持异步的,所以为了保证正常的按照洋葱模型的执行顺序执行代码,需要在调用 next 的时候让代码等待,等待异步结束后再继续向下执行,所以我们在 Koa 中都是建议使用 async/await 的,引入的中间件都是在 use 方法中调用,由此我们可以分析出每一个 Koa 的中间件都是返回一个 async 函数的。

网页模板

1.4 网页模板

实际开发中,返回给用户的网页往往都写成模板文件。我们可以让 Koa 先读取模板文件,然后将这个模板返回给用户。


// demos/04.js
const fs = require('fs');

const main = ctx => {
ctx.response.type = 'html';
ctx.response.body = fs.createReadStream('./demos/template.html');
};

运行这个 Demo。


$ node demos/04.js

访问 http://127.0.0.1:3000,看到的就是模板文件)的内容了。

koa中间件使用

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_17775997/article/details/82898312

路由

  • 原生路由

网站一般都有多个页面。通过ctx.request.path可以获取用户请求的路径,由此实现简单的路由。请看下面的例子


// demos/05.js
const main = ctx => {
  if (ctx.request.path !== '/') {
    ctx.response.type = 'html';
    ctx.response.body = '<a href="/">Index Page</a>';
  } else {
    ctx.response.body = 'Hello World';
  }
};

运行这个 demo。


$ node demos/05.js

访问 http://127.0.0.1:3000/about ,可以看到一个链接,点击后就跳到首页。

  • koa-router 框架

原生路由用起来不太方便,我们可以使用封装好的koa-route模块。请看下面的例子


// demos/06.js
const route = require('koa-route');

const about = ctx => {
  ctx.response.type = 'html';
  ctx.response.body = '<a href="/">Index Page</a>';
};

const main = ctx => {
  ctx.response.body = 'Hello World';
};

app.use(route.get('/', main));
app.use(route.get('/about', about));

上面代码中,根路径 / 的处理函数是main,/about路径的处理函数是about。

运行这个 demo。


$ node demos/06.js


访问 http://127.0.0.1:3000/about ,效果与上一个例子完全相同。

  • 静态资源

如果网站提供静态资源(图片、字体、样式表、脚本…),为它们一个个写路由就很麻烦,也没必要。koa-static模块封装了这部分的请求。请看下面的例子。


// demos/12.js
const path = require('path');
const serve = require('koa-static');

const main = serve(path.join(__dirname));
app.use(main);

运行这个 Demo。


$ node demos/12.js

访问 http://127.0.0.1:3000/12.js,在浏览器里就可以看到这个脚本的内容。

  • 重定向

有些场合,服务器需要重定向(redirect)访问请求。比如,用户登陆以后,将他重定向到登陆前的页面。ctx.response.redirect()方法可以发出一个302跳转,将用户导向另一个路由。请看下面的例子。


// demos/13.js
const redirect = ctx => {
  ctx.response.redirect('/');
  ctx.response.body = '<a href="/">Index Page</a>';
};

app.use(route.get('/redirect', redirect));

运行这个 demo。


$ node demos/13.js

访问 http://127.0.0.1:3000/redirect ,浏览器会将用户导向根路由。

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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. 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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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HTML_Z的博客 363

学习KOA框架

Context 对象 Koa 提供一个 Context 对象,表示一次对话的上下文(包括 HTTP 请求和 HTTP 回复)。通过加工这个对象,就可以控制返回给用户的内容。 Context.response.body属性就是发送给用户的内容 const Koa = require('koa'); const app = new Koa(); const main = ctx => { ...

weixin_45566319的博客 244

比较两个突出的node.js框架:koa和express

Express 是一个基于 Node.js 平台的 Web 开发框架,它是 Node.js 社区中使用最广泛的框架之一,也是最早出现的 Web 框架之一。Express 框架提供了很多 Web 应用程序所需要的常用功能,例如路由、中间件、模板引擎等等。它使用简单,上手容易,是 Node.js 开发者的首选框架之一。Express 框架最初由 TJ Holowaychuk 开发,后来由 StrongLoop 公司维护,现在由一群开发者共同维护。Koa。

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