vue.js基础

零基础学习Vue.js编程 即使你没有编程经验,你也可以学会Vue.js,并开始构建令人惊叹的Web应用程序。随着时间的推移,你将逐渐掌握Vue.js的概念和技巧,并能够构建复杂的Web应用程序。这只是Vue.js的一个简单示例,但它展示了你如何使用Vue.js构建一个交互式的Web应用程序。随着你的学习进展,你可以深入了解Vue.js的更多功能和概念,如组件、路由、状态管理等。我们将创建一个简单的待办事项列表,用户可以添加新的任务并标记已完成的任务。接下来,你需要在HTML文件中创建一个Vue实例,并定义待办事项的数据和方法。 阅读详情

一、vue是什么

vue是一套构建用户界面的框架,想通过尽可能简单的API实现响应式的数据绑定和组合的视图组件。

二、Vue安装

1.安装node.js

从node.js官网上下载并安装node,一直下一步,安装完成后,打开命令行工具,输入node -v 如果出现相应的版本号则说明安装成功。查看nmp的版本,最好是3.x以上。

2.安装淘宝镜像

在命令行工具中输入

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 

安装之后输入cnpm -v,如果出现相应版本号,则成功。安装淘宝镜像的原因是可以提高安装速度,以后用npm的地方都用cnpm代替。

3.安装webpack

在命令行工具中输入

cnpm install webpack -g

同样用webpack -v来验证是否安装成功。

4.安装vue-cli脚手架构建工具

在命令行工具中输入

cnpm install vue-cli -g 

同样用vue -V验证是否安装成功,注意这里时大写的V。

三、如何使用vue-cli来构建项目

1.使用Git

在要存放工程的文件目录下右键选择Git Bash Here。

2.安装vue脚手架

输入

vue init webpack exprice

(项目名称不能为中文)

3.安装项目依赖

通过cd命令进入创建的工程目录,再输入cnpm install

4.安装vue路由模块和网络请求模块

输入

cnpm install vue-router vue-resource --save

每个目录的作用:
这里写图片描述

5.启动项目

输入

cnpm run dev

(注意由于服务器默认启动的是本地的8080端口,所以需要确保8080端口未被占用。)

四、简单的语法示例分析

<body>
<div id="app">
    <p>{{ message }}</p>  //使用{{}}实现数据绑定进行文本插值
</div>

<script>
new Vue({
  el: '#app',  //将该vue实例挂载到<div id=”app”></div>这个元素上。
  data: {
    message: 'hello'
  }
})
</script>
</body>

五、指令

指令用于在表达式的值改变时,将某些行为应用到DOM上。
v-bind:响应的更新html属性。可以缩写成:bind
v-on:事件监听。eg:<a v-on:click="doSomething"></a> 可以缩写成@,eg:<a @click="doSomething"></a>
v-if:根据表达式的值为true还是false来决定是否显示。
v-show:和v-if类似,同样是根据表达式的值来决定是否显示该元素。
v-for:循环语句,通常用来渲染一个列表。
v-model:数据的双向绑定。

***v-if和v-show的区别:

1.v-show不支持语法也不支持v-else
2.v-if的初始条件为假时,什么都不做。而v-show不管初始条件为什么,都会渲染。
3.v-if为false时,源代码不显示该元素,而v-show则会显示。

六、计算属性computed

复杂的逻辑一般都使用计算属性。

Computed与method的对比:computed是基于依赖缓存的,只要相关依赖没有变,就不会再次执行该属性,直接返回之前的值。而函数是只要发生渲染method就会执行该和函数,method是没有缓存的。

七、Vue中的重要选项

1.data:数据,存放要用的数据

注意data中的数据的写法,需要写在return里面,如下图:
这里写图片描述

2.Methods:方法,可以取到data中的数据
3.Watch:监听,一旦监听的对象发生变化就执行该方法

八、过滤器

用于改变数据的形式。
只能用在mustache插值和v-bind这两个地方。
过滤器可以串联。
这里写图片描述

九、Vue.js路由

路由就是用于设定访问路径并将路径和组件映射起来的,能通过不同url访问不同内容。传统的页面是通过使用超链接来实现页面切换跳转的,而使用路由就使其变成了路径之间的切换,即组件的切换。

路由的核心;更新视图不重新请求页面。

十、组件

1.组件的作用

组件是vue的核心之一,可以将页面的各个子模块看成一个组件,将这些模块拆分出来,这样可以使维护变得容易。

2.组件使用的规则

组件使用前需要先注册,且组件的注册需要写在挂载id之前。
组件名最好为小写,并且包含一个短杠。
一个组件下只能有一个并列的

3.全局组件

使用Vue.component进行全局注册,所有vue实例都会共享此组件。
这里写图片描述

4.局部组件

局部组件只能在引入当前的vue实例中有效,在当前vue实例中components属性加上引入进来的组件实例即可。
这里写图片描述

5.表行组件

表行组件不能直接写自定义的tag,而要使用is属性。
下图为错误示例:
这里写图片描述
下图为正确示例:
这里写图片描述

6.组件之间的通信

子组件只能在父组件的template中使用。
父组件向子组件传递数据:props
子组件向父组件传递数据:使用on监听事件、emit触发事件
这里写图片描述

十一、生命周期

beforeCreate:实例初始化之后,数据观测和事件配置之前被调用。

created:实例创建完成之后被调用。

beforeMount:在挂载之前被调用,在服务器端渲染期间不能被调用。

mounted:el被新创建的vm.$el替换并挂载到实例上之后调用该钩子,在服务器端渲染期间不能被调用。

updated:由于数据更改导致的虚拟DOM重新渲染之后会被调用。

activated:keep-alive组件激活时调用,在服务器端渲染期间不能被调用。

deactivated:keep-alive组件停用时被调用,在服务器端渲染期间不能被调用。

beforeDestroy:实例销毁之前被调用,在服务器端渲染期间不能被调用。

destroyed:vue实例销毁后调用,事件监听器会被移除,所有子实例而被销毁,在服务器端渲染期间不能被调用。

十二、过渡的css类名

这里写图片描述
如图所示,每个类名就在上图中不同时刻生效,v-是前缀,可以通过<transition name=”my-transition”>来重置前缀名,例如v-enter变成了my-transition-enter。

自定义过渡类名优先级会高于普通类名。

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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. 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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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