node异步编程的集中解决方案

异步回调处理方法
本文介绍了三种处理异步回调的方法:递归处理、利用第三方库Async及ES6 Generator特性。递归适用于简单文件读取场景;Async提供series、parallel、waterfall等功能;ES6 Generator简化了异步流程。

一丶通过递归处理异步回调

var fs = require('fs');
// 要处理的文件列表
var files = ['file1', 'file2', 'file3'];

function parseFile () {
  if (files.length == 0) {
    return;
  }
  var file = files.shift();
  fs.readFile(file, function (err, data) {
    // 这里处理文件数据
    parseFile();  // 处理完毕后,通过递归调用处理下一个文件
  });
}

// 开始处理
parseFile();

二丶采用Async、Promise等第三方库处理异步回调(项目中我自己采用的是async)

关于async总结:

1.series(tasks, [callback]) 顺序执行数组、集合内的函数,当前面一个函数执行完成就会立即执行下一个函数,如果函数触发了错误,可以在callback函数中验证,否则会一直执行完成tasks

async.series({
one: function(callback) {
    setTimeout(function() {
        callback(null, 1);
    },
    200);
},
two: function(callback) {
    setTimeout(function() {
        callback(null, 2);
    },
    100);
  }
},
function(err, results) {
// results is now equal to: {one: 1, two: 2}
});

2.parallel(tasks, [callback])  并行执行数组、集合内的方法,不用等到前一个函数执行完再执行下一个函数,如果函数触发了错误,可以在callback函数中验证

 async.parallel(
[
  function(callback) {
    setTimeout(function() {
          callback(null, 'one');
        },
    200);
  },
  function(callback) {
    setTimeout(function() {
        callback(null, 'two');
    },
    100);
  }
],
 // optional callback
 function(err, results) {
    // the results array will equal ['one','two'] even thoug
    // the second function had a shorter             
    timeout
 }
); 

3.waterfall(tasks, [callback])  tasks依次运行,前一个函数的回调会作为后一个函数的参数,如果有任何任务通过一个错误的回调,下一个函数不执行

async.waterfall([
  function(callback){
      callback(null, 'one', 'two');
  },
  function(arg1, arg2, callback){
   // arg1 now equals 'one' and arg2 nowequals 'two'
      callback(null, 'three');
 },
  function(arg1, callback){
     // arg1 now equals 'three'
     callback(null, 'done');
 }
 ], function (err, result) {
    // result now equals 'done'    
});

三丶拥抱ES6,使用Generator特性替代回调函数

转载于:https://www.cnblogs.com/SunShineKG/p/7354943.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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