jquery1.6.2源码拆分一

本文通过逐步调试的方式深入探讨了jQuery库的工作原理,包括其匿名函数封装形式、内部jQuery对象的创建与扩展,以及如何实现DOM加载完成后的回调机制。

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jquery库是以(function (window, undefined) {...})(window);匿名函数传参的形式封装的,匿名函数可以避免污染外层变量,传参以减少作用域查找...

打开jquery1.6版本源码后,上千行代码看的这头昏眼花,同时jquery代码衔接的又很紧密,本文以调试的方式拆分...

这里用的是ff的firebug,没有用chrome的是因为逐行调试过程中页面经常崩溃...

先大概调试了下jquery的源码,在匿名函数内,函数是先解析的,然后在从顶部变量逐行解析,遇到型如()()的则马上执行...

jquery代码实在是多,贴几个重要部分说明..

声明几个变量,主要是声明的jQuery变量(外部jQuery变量),在它的内部又声明了一个jQuery变量(为了区分这里叫它内部jQ),内部jQ里面实例化了一个函数(init),在来看看这个函数...

它重写了内部jQ变量的原型(constructor:jQuery使重写后的原型对象和函数关联)

从这看出又重写了实例化的函数(init)的原型对象,把内部jQ的原型对象挂到了它上面...

紧接着就是后面的 jQuery.extend = jQuery.fn.extend = function () {

给内部jQ的原型对象添加了一个extend方法,主要用语扩展对象..

在往后就是一些扩展内部jQ的代码,然后返回这个内部jQ对象给外部jQuery变量...

在后面主要就是一些扩展这个外部jQuery变量对象和原型对象,如图

最后就是把这个外层jQuery变量(已经没了jQuery变量内外部之分,因为全都集成到了外部的jQuery变量上)赋给全局对象的俩个属性,如图

下面就拿如下图所示调用代码来调试,并拆分出jQuery的dom加载完后执行的代码

F11单步进入..一步步执行你会看到jQuery内部new了jQuery.fn.init(selector, context, rootjQuery);去执行init函数..

里面判断传进来的是一个函数

rootjQuery是jq库解析执行后返回的包装对象,如下图箭头所示

js里没有类的概念,但为了后面的说明更清楚,把jQuery变量当作一个类,这个类有很多属性和方法,类似oo语言的静态方法可直接调用,而调用jQuery()则返回一个实例对象,实例对象的属性和方法都是查找的构造函数本身或原型对象..

rootJquery.ready(selector),调用了类的ready方法

ready方法调用了bindReady方法,其实第一次进来时readyList为undefined

它调用了类的_Deferred方法,返回了声明的deferred对象,此时readyList不为undefined,返回readyList后下面判断文档是否加载完,如果加载完马上执行ready函数,注册的文档dom加载完和load事件,都是为了执行ready函数,因为有的时候页面很小,不敢保证dom加载完事件是否先于load,所以同事都注册了,且dom监听事件是执行后就会删除事件的...

ready方法执行完bindReady后,执行readyList.done(fn),把函数加入数组队列,如下图

当dom加载完或load先执行时,执行ready方法,如下图,注意这个是类的方法

执行一次后isReady=true,第二次调用不会在进入这个函数再次执行...

readyList.resolveWith执行数组队列中的函数

同时传递了docuement和jQuery,供内部函数直接用jQuery...

根据以上步骤和依赖函数拆分出了等待dom加载完后执行的一个代码库setupJq-v0.1.js下载

页面代码如上图,因为相应功能都去掉了,所以原生获取dom对象绑定事件,以后会在这个大体结构上扩建,因为水平有限,通过一步步搭建一个完整的jQuery库,相信然后就能简化出一个适合自己的版本了...

转载于:https://www.cnblogs.com/ygm125/archive/2011/09/05/2167577.html

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进步了解项目的具体实现和应用场景。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进步提升自己的开发技能。
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