javascript的异步编程

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异步编程

虽然已经可以使用jweb worker支持了多线程,但是主流的js开发仍然是异步编程

  • 采用单线程模式工作的原因
    因为js设计初衷用于浏览器的脚本语言,为了实现页面交互就必须要进行dom操作,所以js必须使用单线程模式,否则就会出现一些问题。比如我即修改一个元素又同时删除了该元素。

同步模式和异步模式

  • 同步就是排队执行,代码顺序执行。异步就是不会等待这个任务的结束才开始下一个任务,开启过后就立即开始执行下一个任务,后续逻辑通过回调函数的方式定义执行。

回调函数

所有异步编程方案的根基

  • 因为js中,函数是一等公民,我们可以将函数作为参数进行传递,并且在函数内部执行完一些任务后,再去执行参数函数。那么就可以由调用者定义,交给执行者执行的函数就叫做回调函数
  • 但是回调函数很不容易阅读,不停的进行参数传递形成多层级的传递回调地狱。

Promise

  • promise就是一个对象,表示一个异步任务最后是成功还是失败。
    const promise = new Promise((resolve,reject) => {
    	// 这里是兑现承诺的逻辑
    	resolve()//成功
    	reject(new Error("error"))//失败
    })
    promise.then((val) => { 
    // resolve的结果一定会进入.then后面的第一个回调函数,reject进入第二个回调函数
    // catch和rejected 的区别是如果网络异常则会进入catch而不会进入rejected
    	console.log('resolved', val)
    },(err) => {
    	console.log('rejected', err)
    }).catch(() => {})
    
  • 注意当你使用promise时要完全抛弃嵌套使用promise,否则就违背了promise的初衷,还不如直接使用callback,promise具有链式调用特点,保证了异步的扁平化。
  • promise目前用于封装工具时常用,开发时我们有更加方便的async和await
  • 如果在链式调用时过程中出现了一个异常,那么我们只需要在最后一次then方法中去捕获即可。
  • 我们在全局可以使用以下监听事件,监听没有进行异常处理的promise抛出的异常
    window.addEventListener('unhandlerejection', event => {
    	const {reason, promise} = event
    	console.log(reason, promise)
    	// reson 失败原因
    	// promise 出现异常的对象
    	event.preventDefault()
    }, false)
    

Generator异步方案

  • 使用方法
    function * foo () {
    	console.log("foo")
    	const res = yield 'foo' //暂停执行,等待外部调用next函数继续向下执行
    	try {
    		console.log(res)
    	} catch (e) {
    		console.log(e)
    	}
    }
    
    const generator = foo()
    const result = generator.next()
    console.log(result)
    
    // generator.next('bar') //这个会被yield接收到res
    
    generator(new Error('err')) // 会被catch捕获
    
  • 生成器函数的执行器
    function * main () {
    	const user = yield ajax('/user')
    	console.log(user) //打印data
    	const post = yield ajax('/post')
    	console.log(post) //打印data2
    }
    const generator = main()
    const res = generator.next()
    
    res.value.then(data => {
    	const res1 = generator.next(data)
    	if(res1.done) return  
    	res1.value.then(data2 => {
    		const res2 = generator.next(data2)
    		if(res2.done) return 
    	})
    })
    
  • 使用递归的方式生成器函数的执行器
    function * main () {
    	try {
    		const user = yield ajax('/user')
    		console.log(user) //打印data
    		const post = yield ajax('/post')
    		console.log(post) //打印data2
    	} catch (e) {
    		console.log(e)
    	}
    }
    const generator = main()
    
    function handleResult(result) {
    	if(result.done) return
    	result.value.then(data => {
    		handleResult(generator.next(data))
    	}, err => {
    		generator.throw(err)
    	})
    }
    
    handleResult(generator.next())
    
    //封装 社区中有co库
    function co(g) {
    	const generator = g()
    	function handleResult(result) {
    		if(result.done) return
    		result.value.then(data => {
    			handleResult(generator.next(data))
    		}, err => {
    			generator.throw(err)
    		})
    	}
    	
    	handleResult(generator.next())
    }
    

Async/Await 语法糖

  • async/await是Generator的语法糖,使用起来更加方便,开发中最为常用
  • async函数抛出一个promise对象,同时支持链式调用
  • await只能出现在async当中,在最外层直接使用await的功能目前正在开发,未来可能可以直接使用await
知识图谱开发实战:搭建上市公司知识图谱(二) 搭建上市公司知识图谱(二)学习目标1. 获取上市公司公开数据1.1 获取上市公司列表与行业信息1.2 代码展示2. 从网站爬取上市公司网页并存储为 HTML文件2.1 准备环境2.2 爬取上市公司公开信息3. 解析HTML文件,获取高管信息并存储为 csv 文件4. 设计知识图谱数据库4.1 实体4.2 关系4.3 属性4.4 特殊4.5 代码5. 知识图谱数据库查询实战5.1 实战:按照neo4j的数据格式,转换CSV文件5.2 实战:使用neo4j-admin 导入数据5.3 实战:使用neo4j-b 阅读详情

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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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MaxLoongLvs
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