axios教程

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Axios

概念

Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 库,可以用在浏览器和 node.js 中。
上面的概念主要分为两部分:Promise + HTTP库。

Promise:用于帮助进行异步操作的对象,设置了成功与失败的两个回调函数,可以很好的帮助网络请求进行异步。

HTTP库:这个就更好理解了,axios是帮助进行网络传输请求的,现如今应用最广泛的便是HTTP协议,axios可以帮助进行HTTP请求的封装。

从上面的两个基本概念,我们就可以知道axios是干什么的了,是帮助客户端向服务器发送HTTP请求,并异步处理反馈数据的。

具体关于Promise的知识与HTTP知识点请看考我的ES6教程和计网教程。

特点

1、在浏览器中使用可以帮助生成XMLHttpRequest请求;
2、在node.js里面使用可以帮助生成http请求;
3、设置了请求、响应拦截器,可以预处理请求和返回数据;
4、支持Promise的API;
5、自动转换JSON数据;(默认传递的是JSON类型)
6、转换请求、响应数据;
7、可以取消请求;

请求

get

axios.get(url)
	.then(response=>{
		// ...
	}).catch(response=>{
		// ...
	})

当然,如果存在参数,有两种方式,一种是直接将参数写在url里面,另外一种则是写到config里面。

axios.get('/user?ID=123')

axios.get('/user', {
	params:{
		ID : 123
	}
})

得到的JSON数据,存储在 response.data 里面。(这涉及到HTTP知识点,请前往查看HTTP响应数据结构)。

POST

axios.post('/user/add', {
		ID : 124,
		name: 'xxx'
})
	.then()
	.catch()

axios API(我一般是使用这个,更清晰)

可以通过向 axios 传递相关配置来创建请求,axios(config)

axios({
	method: 'post',
	url: '/user/add',
	data: {
		ID: 124,
		name: 'xxx'
	}
})

创建实例

下面要创建一个 axios 实例。

var instance = new axios.create({
	baseURL: 'https://some-domain.com/api/',
	timeout: 1000,    // 超时时间
})

之后便可以利用这个实例来进行请求的创建。简单来讲,要先创建一个axios实例,然后用这个实例来调用请求和API。(特别适合各个结构之间降低耦合)

响应结构

响应,便是Promise对象回调后返回的response。(其实就是HTTP响应数据结构)

{
	data: {}, // 返回的数据
	status: 200, // HTTP状态,注意,可以利用这个状态码进行错误处理
	statusText: 'OK', // 服务器状态
	headers: {}, // 服务器响应头
	config: {} // 为请求提供的配置信息
}

使用

在Vue里面使用axios基本步骤:
1、安装axios

npm install axios

2、创建一个axios实例

var request = new axios.create({
	baseURL: 'https://some-domain.com/api/',
	timeout: 1000,
})

3、创建请求或API

request({
	method: 'post',
	url: '/user/add',
	data: {
		ID: 124,
		name: 'xxx'
	}
})
	.then(response => {
		console.log(response.data);
		console.log(response.status);
		console.log(response.statusText);
		console.log(response.headers);
		console.log(response.config);
	})
	.catch(error => {})

此刻请留意,请求创立后它实际上就是一个promise对象,有then和catch函数返回。

拦截器

在请求或响应被 then 或 catch 处理前拦截它们。

axios.interceptors.request.use(function (config) {
	// 在发送请求之前做些什么
	return config;
}, function (error) {
	// 对请求错误做些什么
	return Promise.reject(error);
});

// 添加响应拦截器
axios.interceptors.response.use(function (response) {
	// 对响应数据做点什么
	return response;
}, function (error) {
	// 对响应错误做点什么
	return Promise.reject(error);
});

Axios底层实现

这里说一下axios的底层实现,实际上就是Ajax底层的XMLHttpRequest + Promise:

var axios = {
	get: (url) => {
		return new Promise((resolve, reject) => {
			var request = new XMLHttpRequest();
			request.open('get', url, true);
			request.onreadystatechange(() => {
				if(request.readystate == 4){
					if(request.status == 200){
						resolve(request.responseText);
					}
				}
			});
			request.send();
		});
	}
}

Ajax

AJAX创建异步对象XMLHttpRequest
操作XMLHttpRequest 对象

(1)设置请求参数(请求方式,请求页面的相对路径,是否异步)

(2)设置回调函数,一个处理服务器响应的函数,使用 onreadystatechange ,类似函数指针

(3)获取异步对象的readyState 属性:该属性存有服务器响应的状态信息。每当 readyState 改变时,onreadystatechange 函数就会被执行。

(4)判断响应报文的状态,若为200说明服务器正常运行并返回响应数据。

(5)读取响应数据,可以通过 responseText 属性来取回由服务器返回的数据。

readyState属性

0 - (未初始化)还没有调用send()方法
1 - (载入)已调用send()方法,正在发送请求
2 - (载入完成)send()方法执行完成,已经接收到全部响应内容
3 - (交互)正在解析响应内容
4 - (完成)响应内容解析完成,可以在客户端调用了(这个时候就可以执行异步回调了)

Ajax源码实现

var xmlHttpRequest = new XMLHttpRequest();

// open方法为这次ajax请求设定相应的http方法,相应的地址和是否异步
xmlHttpRequest.open(get,'url',true);

// 调用send方法,这个方法可以设定需要发送的报文主体
xmlHttpRequest.send();

// 然后通过监听readystatechange事件
xmlHttpRequest.onreadystatechange(() => {
// 通过 readyState 属性来判断这个ajax请求状态,当状态为4的时候也就是接受数据完成
	if(xmlHttpRequest.readystate == 4){
	 // status属性判断这个请求是否成功
		if(xmlHttpRequest.status == 200){
			return xmlHttpRequest.responseText;
		}
	}
})

ajax、axios对比

根据上面的组成结构,我们首先分析ajax和axios:

1、ajax对异步后的执行操作包括在对象内部,这样子如果出现多个异步连环调用,将会很可怕;但是axios增加了Promise封装,将异步操作调离出对象,利用了API的then、catch来执行,更加简洁
2、axios因此支持Promise的API
3、axios增加了请求中止和撤销
4、axios增加了请求与响应拦截器,可以对请求之前与响应之后进行预处理
5、自动转换数据为JSON
6、axios可以让客户端防止CSRF
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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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