jquery的2.0.3版本源码系列(4):285-348行,extend方法详解

本文详细介绍了 jQuery 中的 extend 方法,包括其基本使用、浅拷贝与深拷贝的区别及应用场景,并通过实例展示了如何使用该方法扩展 jQuery 的功能。

目录

1 . jquery extend的基本使用

 通过285行的源码 jQuery.extend = jQuery.fn.extend = function() { ,extend方法要么是直接挂在到jQuery的静态方法,要么是挂载到fn上其实就是原型上(参考283行的赋值操作)的实例方法。extend方法可以传一个对象,类似于插件的方式,也可以传多个对象进行拷贝。

<script src="js/jquery-2.0.3.js"></script>
    <script>
        $.extend({
            aaa:function(){
                alert("1");
            },
            bbb:function(){
                alert("2");
            }
        })
        $.fn.extend({
            aaa:function(){
                alert("3");
            },
            bbb:function(){
                alert("4");
            }
        })
        $.aaa();//弹出1,静态方法可以直接调用
        $().aaa();//弹出3,绑定到fn上的方法,以对象的形式调用
        //多个对象参数,后面的对象会扩展到第一个对象上
        var a={};
        $.extend(a,{color:'#f40'});
        console.log(a);//color所在的对象就被扩展到a对象上
    </script>

接下来关注extend的拷贝分深拷贝和浅拷贝。

<script src="js/jquery-2.0.3.js"></script>
    <script>
        var a={};
        var b={name:"hello"};
        var c={name:"hello-1"};
        var d={name:{age:20}};
        var e={name:{age:50}};
        //浅拷贝对象b
        $.extend(a,b);
        a.name="hi";
        alert(b.name);//弹出hello
        //浅拷贝对象d
        $.extend(a,d);
        a.name.age=30;
        alert(d.name.age);//弹出30
        //深拷贝对象c
        $.extend(true,a,c);
        a.name="hi";
        alert(c.name);//弹出hello-1
        //深拷贝对象e
        $.extend(true,a,e);
        a.name.age=40;
        alert(e.name.age);//弹出50
    </script>

2.代码简化版本

分为5个部分:

定义了一些变量

if(){}  是不是深拷贝

if(){}  参数正确不

if(){}  看是不是插件的情况,插件的话传入一个含有方法的json对象

for   传入多个对象的情况

      if防止循环应用,if深拷贝,else if浅拷贝。

详解篇:3.1 定义了一些变量

var options, name, src, copy, copyIsArray, clone,
        target = arguments[0] || {},
        i = 1,
        length = arguments.length,
        deep = false;

这里要说明一下target。它就是 $.extend(a,d); 拷贝的目标对象a。这里的arguments是javascript的内置对象,是一个类数组,索引为0的值当然是参数a。

详解篇:3.2 看是不是深拷贝

// 处理深拷贝的情形
    if ( typeof target === "boolean" ) {
        deep = target;
        target = arguments[1] || {};
        // 如果传入的第一个参数为true,那么deep就置为true了。target目标对象就调整为第二个。
       //跳过布尔值和target
        i = 2;
    }

这里处理的是传入了true的情况,比如 $.extend(true,a,c); 。

详解篇:3.3 要传正确的的参数

// 如果传进来的并非object同时也不是function,那么target置为空对象。
    if ( typeof target !== "object" && !jQuery.isFunction(target) ) {
        target = {};
    }

详解篇:3.4 处理插件的情形

// 如果传进来一个参数,那么target目标对象就为jquery自己。
    if ( length === i ) {
        target = this;
        --i;
    }

详解篇:3.5 传入多个对象的操作

基本思路是通过arguments进行取值,获取到每个非目标对象的参数。非target对象通过in循环,获取到属性名。

总体特征是浅拷贝只能拷贝一层,深拷贝可以连嵌套子对象也能拷贝进去。

浅拷贝的情况下,那么走的是else分支,对相应的值进行覆盖  target[ name ] = copy; 。可以看到如果原来有target有相同的属性,那么就覆盖,如果没有,那么就添加上。

<script src="js/jquery-2.0.3.js"></script>
    <script>
        var a={name:{age:20}};
        var b={name:{age:50}};
        //浅拷贝对象b
        $.extend(false,a,b);
        console.log(a);//{name:{age:20}}
        console.log(b);//{name:{age:50}}
    </script>

它遇到对象嵌套,copy这里是{age:50},通过简单的赋值是修改不了的。

<script>
        var a={name:{age:20}};
        var b={name:{age:50}};
        a[name]=b[name];
        console.log(a);//{name:{age:20}},没有变化哦。
    </script>

深拷贝的情况下。copy是数组,src也为数组赋值给clone否则为空数组。copy是对象,src是对象赋值给clone否则为空对象。

<script src="js/jquery-2.0.3.js"></script>
    <script>
        var a={name:{age:20}};
        var b={name:{age:50}};
        //浅拷贝对象b
        $.extend(true,a,b);
        console.log(a);//{name:{age:50}}
        console.log(b);//{name:{age:50}}
    </script>

深拷贝的copy等于{age:50},src等于{age:20}。那么通过克隆的方式就可以把copy给到src。这其实是一个递归调用,所以深拷贝会拷贝到底。

for ( ; i < length; i++ ) {
        // 处理非空或者没有定义的情况
        if ( (options = arguments[ i ]) != null ) {
            // 扩展基础对象,in语法把属性值取出来
            for ( name in options ) {
                src = target[ name ];
                copy = options[ name ];

                // 防止无限循环,类似$.extend(a,{name:a})。那么如果拷贝的某一个值就等于target那么就终止代码在继续循环
                if ( target === copy ) {
                    continue;
                }

                // 深拷贝和copy存在,以及copy要么是对象、要么是数组
                if ( deep && copy && ( jQuery.isPlainObject(copy) || (copyIsArray = jQuery.isArray(copy)) ) ) {
                    if ( copyIsArray ) {
                        copyIsArray = false;
                        clone = src && jQuery.isArray(src) ? src : [];

                    } else {
                        clone = src && jQuery.isPlainObject(src) ? src : {};
                    }

                    // 不移动原对象,克隆他们。
                    target[ name ] = jQuery.extend( deep, clone, copy );

                // Don't bring in undefined values
                } else if ( copy !== undefined ) {
                    target[ name ] = copy;
                }
            }
        }
    }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chenmeng2062/p/7454225.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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