ES6笔记之Promise的学习

本文详细介绍了Promise的概念及使用方式,包括其三种状态(pending、fulfilled、rejected)的特点,并讲解了then和catch方法的具体应用,通过实例展示了如何利用Promise进行异步编程。

一、什么是Promise

Promise作为异步编程的一种解决方案,里面保存一个异步操作的结果(resolve/reject),根据该异步操作的结果,进行后面的操作(then/catch)。

  • 特点1:对象的状态不受外界影响。Promise对象代表一个异步操作,有三种状态:pending(进行中)、fulfilled(已成功)和rejected(已失败),仅有异步操作的结果可以(resolve/reject)可以改变该状态。
  • 特点2:一旦状态改变,就不会再变,任何时候都可以得到这个结果。Promise对象的状态改变,只有两种可能:从pending变为fulfilled和从pending变为rejected。

二、Promise的方法

  • then方法,Promise.prototype.then可以接受两个回调函数作为参数。第一个回调函数是Promise对象的状态变为resolved时调用,第二个回调函数(可选)是Promise对象的状态变为rejected时调用。这两个函数都接受Promise对象传出的值作为参数。

注:Promise对象通过resolve(x)或reject(x)传出x值,catch方法是then(null, rejection)的别名,用于指定发生错误时的回调函数。

function loadImageAsync(url) {
  return new Promise(function(resolve, reject) {
    const image = new Image();

    image.onload = function() {
      resolve(image);
    };

    image.onerror = function() {
      reject(new Error('Could not load image at ' + url));
    };

    image.src = url;
  });
}

loadImageAsync().then((x)=>console.log(x), (y)=>console.log(y));

//等同于

function loadImageAsync(url) {
  return new Promise(function(resolve, reject) {
    const image = new Image();

    image.onload = function() {
      resolve(image);
    };

    image.onerror = function() {
      reject(new Error('Could not load image at ' + url));
    };

    image.src = url;
  });
}

loadImageAsync().then((x)=>console.log(x)).catch((y)=>console.log(y));

上文为图片加载函数,异步操作的结果为resolve则调用第一个函数(x)=>console.log(x),reject则调用第二个函数(y)=>console.log(y)

then方法返回一个Promise对象,当then方法的回调函数也返回一个Promise对象A时,该对象A的异步状态结果将控制后续的链式操作

new Promise(function(resolve, reject) {
    resolve('original Promise')}
).then((x)=>{console.log(x); return Promise.reject('new Promise')})
 .catch((x)=>console.log(x))
  • catch方法,Promise.prototype.catch方法会抓获未处理的reject或未处理的throw(error)。
//catch抓获未处理的reject异步处理结果
var p = new Promise(function(resolve, reject) {
    reject('reject');
});

p.then((x)=>console.log(x))
 .catch((y)=>console.log(y)); //reject

//catch抓获未处理的error;

var p = new Promise(function(resolve, reject) {
  throw new Error('error');
});
p.then((x)=>console.log(x))
 .catch((y)=>console.log(y)); //error
// ok

若该reject/throw已经被处理。则catch不会抓获,下文第二个catch不会输出内容(因为被第一个catch处理了)

var p = new Promise(function(resolve, reject) {
    reject('reject');
});

p.then((x)=>console.log(x))
 .catch((y)=>console.log(y)) //reject
 .catch(()=>console.log('second catch')); //不捕捉错误

若resolve、reject已经发生,则后续的reject或throw不会被抓获。

var p = new Promise(function(resolve, reject) {
    resolve('resolve')
    reject('reject');
});

p.then((x)=>console.log(x)) //resolve
 .catch((y)=>console.log(y)); 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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