事件处理模型———— 事件冒泡,捕获

本文详细介绍了事件处理模型中的两种核心机制——事件冒泡与事件捕获。解释了这两种机制的工作原理,包括事件如何从子元素传播到父元素(事件冒泡),以及事件如何从父元素传递到子元素(事件捕获)。同时指出了某些特定事件类型不参与冒泡的情况,并通过具体的HTML与JavaScript示例展示了如何在实际应用中实现这些事件处理。

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事件处理模型———— 事件冒泡,捕获

事件冒泡:
  结构上(非视觉上)嵌套关系的元素,会存在事件冒泡的功能,即同一事件,
自子元素冒泡向父元素。(自底向上)
 
事件捕获:
 结构上(非视觉上)嵌套关系的元素,会存在事件捕获的功能,即同一事件,
 自父级元素捕获至子元素(事件源元素)。(自顶向下)
 
IE没有捕获事件
 
触发顺序,先捕获,后冒泡。

focus, blur, change, submit, reset, select等事件不冒泡
 

<div class="wrapper">
<div class="content">
<div class="box"></div>
</div>
</div>
<script type="text/javascript">
            var wrapper = document.getElementsByClassName('wrapper')[0],
                 content = document.getElementsByClassName('content')[0],
                 box = document.getElementsByClassName('box')[0];
             
                wrapper.addEventListener('click',function(){
                console.log(wrapperBubble);
                },true);
                wrapper.addEventListener('click',function(){
                console.log(contentBubble);
                },true);
                wrapper.addEventListener('click',function(){
                console.log(boxBubble);
                },true);
                wrapper.addEventListener('click',function(){
                console.log(wrapper);
                },false);
                wrapper.addEventListener('click',function(){
                console.log(content);
                },false);
                wrapper.addEventListener('click',function(){
                console.log(box);
                },false);
</script>

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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