vue中watch的几种用法

Vue 2 中 watch 监控的详细介绍 Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式 JavaScript 框架,它提供了多种机制来响应数据的变化。在 Vue 2 中,watch是一个特别有用的选项,它允许你监听特定的数据属性,并在这些属性发生变化时执行自定义逻辑。本文将详细介绍 Vue 2 中watch的用法、工作原理以及一些最佳实践,并通过具体的代码示例帮助你更好地掌握这一功能。watchwatch选项用于定义一个或多个观察者(watcher),它们会监视指定的数据属性的变化。 阅读详情

在vue中,使用watch来响应数据的变化。watch的用法大致有三种。下面代码是watch的一种简单的用法:

普通用法:

new Vue({
  el: '#root',
  data: {
    cityName: 'shanghai'
  },
  watch: {
    cityName(newName, oldName) {
      // ...
    }
  } 
})

直接写一个监听处理函数,当每次监听到 cityName 值发生改变时,执行函数。也可以在所监听的数据后面直接加字符串形式的方法名:

watch: {
    cityName: 'nameChange'
    }
 } 

immediate和handler

这样使用watch时有一个特点,就是当值第一次绑定的时候,不会执行监听函数,只有值发生改变才会执行。如果我们需要在最初绑定值的时候也执行函数,则就需要用到immediate属性。

比如当父组件向子组件动态传值时,子组件props首次获取到父组件传来的默认值时,也需要执行函数,此时就需要将immediate设为true。

  new Vue({
      el: '#root',
      data: {
        cityName: ''
      },
      watch: {
        cityName: {
          handler(newName, oldName) {
            // ...
          },
          immediate: true
        }
      } 
    })

监听的数据后面写成对象形式,包含handler方法和immediate,之前我们写的函数其实就是在写这个handler方法;

immediate表示在watch中首次绑定的时候,是否执行handler,值为true则表示在watch中声明的时候,就立即执行handler方法,值为false,则和一般使用watch一样,在数据发生变化的时候才执行handler。

deep

当需要监听一个对象的改变时,普通的watch方法无法监听到对象内部属性的改变,只有data中的数据才能够监听到变化,此时就需要deep属性对对象进行深度监听。

<input type="text" v-model="cityName.name"/>

new Vue({
  el: '#root',
  data: {
    cityName: {id: 1, name: 'shanghai'}
  },
  watch: {
    cityName: {
      handler(newName, oldName) {
      // ...
    },
    deep: true,
    immediate: true
    }
  } 
})

设置deep: true 则可以监听到cityName.name的变化,此时会给cityName的所有属性都加上这个监听器,当对象属性较多时,每个属性值的变化都会执行handler。如果只需要监听对象中的一个属性值,则可以做以下优化:使用字符串的形式监听对象属性:

watch: {
    'cityName.name': {
      handler(newName, oldName) {
      console.log(`newVal:${newVal}, oldVal:${oldVal}`)
      },
      deep: true,
      immediate: true
    }
  }

转自:https://www.cnblogs.com/shiningly/p/9471067.html

Vue2中watch与Vue3中watch对比和踩坑 Vue3 中的 watch 是一个函数,接收三个参数,第一个参数是需要被监听的数据( 可以是单个数据,也可以是数组格式的多个数据 ),第二个参数是回调函数,第三个参数则是监听配置项( 深度监听、初始化监听 )。该回调会在任何被侦听的对象的 property 改变时被调用,不论其被嵌套多深,也就是说即使监听的是一个对象形式的数据,只要对象内部属性发生变化,都能被监听到。当需要在数据变化时执行异步或开销较大的操作时,这个方式是最有用的。简单监听:监听的是一个回调函数,当监听的值发生改变时,才会执行监听动作。 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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