call和apply的区别还有bind

本文详细解析了JavaScript中call、apply与bind方法的区别及其实现原理,通过具体示例帮助读者理解如何改变函数内部this的指向。

call和apply的区别还有bind

之前我一直都不是很了解和清楚这玩意,在实际的开发中,在翻阅前辈的代码中,看见他们中有所用用到,但一直不是很理解bind的意思,我的印象中他们都是就是改变this的指向,react中用bind改变this的指向,去指向函数。
func.call(this.Arg,arg1,arg2,…):第一个参数都是this的指向的对象,第二个参数是数组或类数组。
func.apply(thisArg, [argsArray]):第一个参数是 this 指向的对象,第二个参数是数组或类数组。
call的实现原理:
函数都可以调用call,说明call是函数原型上的方法,所有的实例都可以调用即:Function.prototype.call;
其次如果第一个参数没有传的情况下,this应该是指向window这个全局对象。
传入call的第一个参数是this指向的对象,根据隐式绑定规则,foo()中的this指向obj,因此可以这样调用函数thisArgs.func(…args),所以相对应的func中的this就指向了thisArgs,然后再返回结果。

Function.prototype.ca_ll = function() {
    // 剩余运算符,得到的是一个数组,包含除了this值的其他参数
    let [thisArgs, ...args] = arguments;
    if(!thisArgs) {
        thisArgs = typeof window === 'undefined' ? global : window;
    }
    thisArgs.func = this;
    let result = thisArgs.func(...args);
    delete thisArgs.func;  // thisArgs上并没有func属性,所以执行结果之后需要移除
    return result;
}

// 测试用例
var foo = {
    name: 'zl'
}
function func(job, age) {
    console.log(this.name);
    console.log(job, age);
}

func.ca_ll(foo, 'coder', 45);  //zl coder 45

apply的实现过程和call的实现过程类似,只是对于参数的处理有些不同。
·原理实现

Function.prototype.app_ly = function() {
    let [thisArgs, args] = arguments;
    let result;  // 函数返回结果
    if(!thisArgs) {
        thisArgs = typeof window === 'undefined' ? global : window;
    }
    thisArgs.func = this;
    if(!args) {
        // 第二个参数为null或者是undefined
        result = thisArgs.func();
    } else {
        result = thisArgs.func(...args);
    }
    delete thisArgs.func;
    return result;
}

// 测试用例
let foo = {
    name: 'zl'
}

function func(job, age) {
    console.log(this.name);
    console.log(job, age);
}

func.app_ly(foo, ['coder', 45]);  //zl coder 45

至于bind和call/apply就有一个很重要的区别, 一个函数被call/apply的时候,会直接调用,但是bind会创建一个新函数。当这个新函数bind()的第一个参数将作为它运行时的this,之后的一序列参数将会在传递的实参前传入作为它的参数。
柯里化什么的,我去看看呀,闭包函数的应用中,有一个重要的场景就是柯里化。
柯里化是指这样一个函数(假设叫createCurry),它接受函数A作为参数,运行后能返回一个新的函数。并且这个新的函数能够处理函数A的剩余参数。

文章转载:https://blog.youkuaiyun.com/zl13015214442/article/details/93886205?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control&dist_request_id=1332041.23976.16193406008363059&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control

【SCI复现】含可再生能源与储能的域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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