6、Gatsby 数据获取与查询全攻略

Gatsby 数据获取与查询全攻略

在 Gatsby 项目中,数据的获取和查询是构建功能丰富网站的关键环节。本文将详细介绍在 Gatsby 中使用 GraphQL 查询数据的方法,以及如何从本地文件和远程内容管理系统(CMS)中获取数据。

1. GraphQL 查询的使用场景

在 Gatsby 项目中,GraphQL 查询主要可在以下三个地方使用:
- Gatsby - node.js :该文件可基于动态数据以编程方式创建页面。例如,若有一个 Markdown 博客文章列表,想为每篇文章创建一个页面,可在此处使用查询从文章中检索所需数据,以动态创建页面。
- 页面内部 :可将查询附加到单实例页面,使数据在该页面中可用。也可在页面模板中进行查询,查询在构建时运行,因此创建的页面仍是静态的。
- 其他组件内部 :可在任何创建的 React 组件中检索 GraphQL 数据。但在页面模板之外检索数据的方法不同,因为在页面模板之外无法使用变量获取动态内容,所以这种方式运行的查询是静态的。

2. 从本地文件获取数据

2.1 网站元数据

可将小型可重复使用的数据存储在 gatsby - config.js 文件的 siteMetadata 属性中。以下是创建网站元数据并在主页中使用的步骤:
1. 更新 gatsby - config.js 文件:


                
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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