根据自己的需要适度使用Web开发框架

本文探讨了Web开发框架的选择与应用,介绍了前后端分离、前端MVC架构的发展,并详细讲解了ace-engine框架中的ace-event与ace-template组件,帮助开发者实现高效、简洁的前端开发。

软件系统发展到今天已经很复杂了,特别是服务器端软件,涉及到的知识,内容,问题太多。Web开发框架能够帮我们大大减少工作量,但是我们应该如何正确看待Web开发框架,并且如何去使用他们呢?

对框架的依赖

从做网站到现在做Web端的应用,我度过了三个时期:

一、使用框架来搭建自己需要的系统。一开始是大框架如drupal(这里我更倾向于称drupal是框架而不是cms),后来觉得过于笨重。于是改用codeignitor等小框架。

二、不再完全使用框架的MVC。而是用框架做服务端数据接口,只提供纯数据,由前端进行逻辑处理和渲染。

三、前端从简单的“分模块,渲染与逻辑混合”,到“分模块,面向页面元素的MVC”,再到“分模块,事件驱动的,面向切面的MVC”(稍后详述)。

为什么会有这三个时期的转变,实际上很大程度是由我对开发过程的希望驱使的。这些希望是这样的:

  1. 当需求确定好以后,首先我希望在前后台单独开发,只要约定好数据接口就行,这样如果有人来帮我,可以很快的互不打扰地进行。而且可以很灵活的各自用虚拟数据测试。
  2. 当我开发前端时,我想要渲染和逻辑完全分离,这样我就可以写逻辑的时候专心于逻辑。保持代码整洁。最重要的是随便页面怎么改,只要业务大体不变,逻辑就可以写好了不用再管。这就引进了前端MVC,实际上就是简单的数据集和渲染的关系。
  3. 我希望逻辑事件的触发是由页面来决定的,并且怎么变都不用再动写好的逻辑层(本质意义上的不动,连文件都不用打开)。这就引入了事件驱动,逻辑层只用监听感兴趣的事件(包括和服务器端的通信也可以用事件驱动),只用触发自己完成后的事件,什么都不用管。渲染层也是如此。
  4. 我希望页面的事件如click, dblclick等能和逻辑事件分离,最好我在这些元素上指定一个特定的属性,它就能给我自动转换并去触发逻辑事件。这样我写js的时候就只用管特效就够了。这就引入了页面事件代理(详见关于ace-engine)。这样可以随便采用什么页面模板就没关系。

以上四点的希望就是我目前开发的理想状态,重点是“简单、重用”,这里的重用实际上指的是“容易加新功能”,“容易应对需求修改”,“容易找bug”。心有余力的话才是“下次还能用”。我想这也是很多和我同样的程序员所迫切需求的吧,虽然我觉得这个层次很低啊,哈哈。下面简单讲如何实现。

  1. 前后分离很容易,做好约定就行了。
  2. 前端mvc可以采用backbone,也可以采用简单的数据集和模板来做。
  3. 对于spa来说,通过定义一个全局事件,各个模块用自己的模块名作命名空间就行了。建议全部事件都通过这个全局的来驱动。使用了backbone的话,不建议直接使用backbone的模型的事件。
  4. 建议采用ace-engine的ace-template,也可以自己写。
ace-engine

ace-engine是百度的王集鹄开发的。我用了一下ace-event和ace-template。非常好用,这里介绍一下。

ace-event实际上是一个浏览器事件的代理。

我们首先来看一个简单例子。你的页面上有一个登陆按钮,按下去以后按钮演示要变,同时弹出登陆对话框。还有一个普通的链接,不需要变化样式,点击同样要出现对话框。我们在实现功能的时候可能会这样做:

  1. 声明弹出对话框的函数。
  2. 给按钮的绑定click事件,先改变样式,再调用对话框函数。
  3. 阻止链接的默认行为,调用对话框函数。

这种做法的缺点是:

  • 逻辑与样式混合,当页面效果复杂了以后代码会混乱。
  • 页面元素如果出现id之类用作选择器的属性变化,代码也需要变动。当新增时,代码中也需要再次绑定。

ace-event能做的就是将显示与业务逻辑分离。具体的方法如下:(以下步骤中的Event对象并不是ace-event的一部分,需要自己另外实现。)

1. 约定好整个系统中的事件名称,通过一个全局的Event对象来注册和触发事件,各个模块之间监听自己的感兴趣的事件。如用户模块监听login事件。并执行回调。

1 Event.on("login", module_user.login);

2.在页面元素上使用"cmd='login'"来表示点击会要触发的事件。

3.在表示层中使用ace-event来监听cmd指向的事件,进行页面的渲染,然后再抛出逻辑层事件。如

1 AceEvent.on(selector_id, function(command, target){
2     //这里的target就是被点击的元素
3     //command就是该元素上绑定的命令
4  
5     //在这里进行页面的渲染
6     //同时抛出逻辑层事件,如:
7     Event.fire("login");
8 });

这种做法相对于backbone等大的mvc来说优点在于简洁,性能高。ace-template就不详述了,相对于其他前端模板它的有点在于js和html可以随意混合编写,不需要类似于"<%"的语法分隔符。很强大。


http://www.cnblogs.com/dekins/archive/2012/03/27/2418886.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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