7个步骤:让JavaScript变得更好

本文介绍了一套经过验证的7个步骤工作流程,旨在显著提高JavaScript项目的代码质量。从代码规范、文件注释到静态代码分析,再到单元测试、代码覆盖率测量,直至异常处理,每一步都详细讲解如何实施,以确保代码的稳定性和可维护性。

  7个步骤:让JavaScript变得更好,随着浏览器性能提高,伴随着新的HTML5的编程接口的稳步采用,网页上的JavaScript的音量在逐渐增加。然而,一个写得不好的程序编码却拥有着打破整个网站,让用户为之沮丧和驱赶潜在客户的潜力。   

开发人员必须使用所有供他们任意使用的工具和技术来提升他们的代码的质量,并有信心确认每次的执行都是可以预见的。这是一个在我心灵深处的话题并且我已经工作多年找到一组开发过程中来遵循的步骤以确保只有最高质量的代码可以被发布。   

您只要按照这七个步骤操作就会大大提高您的JavaScript项目的质量。使用这个工作流程,错误将会减少并且将很多处理优化,让用户拥有一个愉悦的上网浏览体验。   

01.代码   

首先在你的函数里调用ECMAScript5的严格模式和一个“严格模式”的声明,并使用该模块的设计模式,在自执行的函数闭包里,通过沙箱独立的代码模块尽量减少全局变量内的使用,通过任何外部依赖关系以保持全局变量模块清晰,简明。只有使用已建立好的,行之有效的,已通过测试并结果良好的第三方的函数库和框架,并保持你的函数处于小值,从你的模组操作和其他视图层代码里分离出任何业务逻辑或数据。   

有多个开发人员的较大的项目应该遵循一套既定的编码原则,如谷歌的JavaScript的风格指南,并需要更强的代码管理规则,包括通过一个库,如RequireJS,使用软件包管理使用异步模块定义(AMD)进行严格的依赖关系管理,使用Bower或Jam(客户端库管理工具)的包装管理来参考您的依赖项文件的特定版本,并采用结构设计模式,如观察者模式,以方便您不同的代码模块之间的松耦合通信。这也是一个明智的想法:使用一个代码存储库系统体系,如GitSubversion,通过一些服务如源代码或魔豆,让您的代码在云端备份,提供恢复到以前的版本的能力,并且,对更为先进的项目创建一个代码分支来执行不同的功能,在完成之前把它们合并到一起。   

02.文件   

使用结构化的注释区块格式如YUIDoc或JsDoc到文件的功能,因此任何开发人员可以了解其目的,而不需要研究它的代码,这样可以减少误解。用Markdown语法可以有更丰富,长篇的评论和说明。使用关联的命令行工具来自动生成一个文档的网站:基于这些结构性的意见,它和在您的代码所做的任何修改最新状态一致。   

03.往绩分析   

定期对您的代码运行一个静态代码分析工具,如JSHint或JSLint。这些对已知的编码缺陷和潜在的错误进行的检查,比如忘记使用严格模式或引用未声明的变量,和缺少括号或分号。纠正任何问题的工具控件,以改善你的代码质量。尝试为您的项目团队设置默认选项,以加强编码标准,如由空格的缩进每一行,在哪里放置花括号,并在整个代码文件中使用单引号或双引号的数目。   

04.测试   

一个单元测试是一小段独立的功能执行的功能之一:执行其中一个来自你特定输入的主代码库的函数以确认它输出一个预期值。为了提高您的信心,代码将像预期的那样,编写使用的框架,如Jasmine或QUnit为每个功能单元测试,使用预期和未预期的输入参数。但是千万不要忘了那些边缘的情况!   

在跨多个操作系统多个浏览器上运行这些测试,通过利用这项服务,如BrowserStack或SauceLabs,让你可以加速需求中的在云端上地虚拟机地测试。这两个服务提供了一个API,允许你的单元测试能够自动在多个浏览器同时运行,一旦它们完成,就会将结果反馈给你。作为红利,如果你的代码存储在GitHub上,你可以采取BrowserSwarm,这是一个当你提交你的代码会自动运行你的单元测试的工具。   

05.测量   

代码覆盖工具,如Istanbul测量当你的单元测试对你的函数运行时,哪些代码行数被执行,将它作为该代码行总数的百分比进行报告。对你的单元测试运行一个代码覆盖工具,并增加额外的测试,可以增加你的覆盖率得分至100%,给你对你的代码更大的信心。   

函数的复杂性可以用霍尔斯特德复杂度量测来测量:计算机科学家莫里斯·霍尔斯特德在20世纪70年代设立的方程式,一个函数的复杂性的是根据循环,分支和它所包含的函数调用来量化的:函数的复杂性可以使用Halstead的复杂性措施进行测量。当这种复杂的分数降低时,我们就越容易理解和保持这个函数,减少了出错的可能性。命令行工具柏拉图措施和JavaScript代码复杂性的生成的数据的可视化,帮助确定可以改进的功能,同时存储以前的结果,允许跟随着时间的推移跟踪质量的进步。   

06.自动化   

使用Taskrunner例如Grunt来自动操作文件编制,分析,测试,覆盖范围和复杂性报告生成的过程,这样就节省了您的时间和精力,并增加解决出现的任何质量问题的机会。大多数的这篇文章中所强调的工具和测试框架都和Grunt有关联,这可以帮助您提高您的工作流程和代码质量并且不必动一根手指。   

07.处理异常   

不约而同的是,在某些时候,你的代码将在它运行时出现一个错误。使用“try...Catch”语句来适当地处理运行时间的错误和限制您网站上的行为的影响。使用网络服务记录运行时出现的错误。并使用此信息来添加新的单元测试,从而改进你的代码并一个一个地消灭这些错误。   这七个步骤,帮我创作一些在我到目前为止的职业生涯里我最自豪的代码。它们也是未来的一个很好的基础。在您自己的项目里,承诺使用这些步骤,生产出高品质的JavaScript代码,让我们携手共进,改善网络,一步一步通向成功。


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框架进行系统编码实现。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行性能测试,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行优化和改进,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
在金融行业中,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行说明。 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行预测。 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,需对原始数据进行清理与转换,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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值