为什么有人吐槽vue3.0没有vue2.0好用

【Vue.js 3.0源码】一文看懂Vue.js 3.0的优化 自我介绍:大家好,我是吉帅振的网络日志;微信公众号:吉帅振的网络日志;前端开发工程师,工作4年,去过上海、北京,经历创业公司,进过大厂,现在郑州敲代码。一、源码优化首先是源码优化,也就是小右对于 Vue.js 框架本身开发的优化,它的目的是让代码更易于开发和维护。源码的优化主要体现在使用 monorepo 和 TypeScript 管理和开发源码,这样做的目标是提升自身代码可维护性。接下来我们就来看一下这两个方面的具体变化。首先,源码的优化体现在代码管理方式上。Vue.js 2.x 的源码托管在 src 目 阅读详情
AI摘要

本文探讨了Vue 3.0弃用Options API,转而采用Composition API的改变,分析了这种迁移带来的复杂性提升和长期工程优势。作者指出,虽然初期学习曲线陡峭,但 composition hooks 提高了代码组织和维护性。

vue3.0的发布的已经有三个月,三个月中作者尝试着vue3.0的完成一些模块的开发。这里分享一下vue3.0为什么有人说不太好用。

一、完全抛弃options api的作风,改用composition api的写法

了解vue2.0的都知道vue2.0是基于配置参数的风格去开发的,所有的代码都会已配置为入口,如data, method, computed, filter,watch这样的操作都是需要配置入口的,但是vue3.0完全抛弃这样的做法。采用了类似react的hooks的作风,如reactive, coumputed这个的hooks,这中做法无疑是让vue2.0但有不熟悉react的玩家很是头疼,同时在代码编写过程增加了一些工作量。但是普通的玩家是无法明白尤雨溪为什么采用这样的方式来改造vue2.0,其实在vue3.0的创作初期,尤雨溪依然是采用的options api开发,但是进过社区的反馈和实际的实验,发现options api在一些情况下会造成问题,当项目庞大时,无法做代代码的抽离和调度,虽然在vue2.0中提供了mixins这样的options但是大量的mixins的使用会造成代码的混乱和难以维护性,因此尤雨溪还是才做用了类似react的composition api的作风。如果使用react的hooks来开发的玩家就知道react为什么要推崇hooks而放弃类组件模式开发。这里vue3.0的道理是一样的。

二、那么为什么那么多人去吐槽vue3.0呢

举个例子

vue2.0的写法

<template>
  <div class="about">
    <h1>This is an about page</h1>
    <button @click="handleClick">{{count}}{{doubble}}</button>
  </div>
</template>
<script>
	export default{
		data(){
			return {
				count : 0,
				doubble : 0
			}
		},
		creaed(){
			
		},
		updated(){
			this.doubble = this.count * 2;

		},
		methods : {
			handleClick(){
				this.count++;
			}
		}
	}
</script>

vue3.0的做法

<template>
  <div class="about">
    <h1>This is an about page</h1>
    <button @click="handleClick">{{state.count}}{{state.doubble}}</button>
  </div>
</template>
<script>
	import {reactive, computed} from "vue"
	export default{
		setup(){
			const state = reactive({
			count: 0,
			doubble: computed(() => state.count * 2)
		});

		function handleClick() {
			state.count++;
		}
		return {
			state,
			handleClick
		}
		}
		}
</script>

从上面两个看起来vue3.0的好麻烦,实现一个点击器的功能居然需要这么麻烦的操作才可以完成。只能说你太小看composition的厉害了,太假可以是试想一下,有一天你的一个页面需要完成的功能非常复杂,可能会出现几十个定义的参数或者是方法,你还想使用option这样的方式么?定义一段超级长的参数和方法人、,然后过两天就忘完了。但是如果你是用composition的方式你会发现你完全可以将hooks进行抽离出去进行统一管理。

例如以下操作

<template>
  <div class="about">
    <h1>This is an about page</h1>
    <button @click="handleClick">{{state.count}}{{state.doubble}}</button>
  </div>
</template>
<script>
	import {useCount} from "../hooks/useCount.js"
	export default{
		setup(){
			let {state, handleClick} = useCount();

			return {
				state,
				handleClick
			}
		}
	}
</script>

<!--hooks的文件useCount.js-->
import {
	reactive,
	computed
} from "vue"

export function useCount() {
	const state = reactive({
		count: 0,
		doubble: computed(() => state.count * 2)
	});

	function handleClick() {
		state.count++;
	}
	return {
		state,
		handleClick
	}
}

这样看起来将来项目越来越庞大,option越来越多的时候,我们是不是很好解决杂乱的问题了?虽然这样的做法从开发时间上增加了工作量,但是我们从软件工程里的角度上思考,这样的做法不仅治理了软件开发杂乱出现的焦油坑同时有效的提高健壮性和可维护性,提高代码的质量。

三、配套的一些工具

由于composition api的诞生导致了vue其他工具的使用也存在了一些差异,我们之前使用vuex,vue-router的时候都是基于option的方式,那么现在使用的话都是需要基于composition的方式开发,看一个案例。

import { createStore } from "vuex";
<!--采用函数传参的方式创建vuex的对象-->
export default createStore({
  state: {},
  mutations: {},
  actions: {},
  modules: {}
});
import { createRouter, createWebHashHistory } from "vue-router";
import Home from "../views/Home.vue";
<!--采用函数传参的方式创建router对象-->
const routes = [
  {
    path: "/",
    name: "Home",
    component: Home
  },
  {
    path: "/about",
    name: "About",
    // route level code-splitting
    // this generates a separate chunk (about.[hash].js) for this route
    // which is lazy-loaded when the route is visited.
    component: () =>
      import(/* webpackChunkName: "about" */ "../views/About.vue")
  }
];

const router = createRouter({
  history: createWebHashHistory(),
  routes
});

export default router;

总结

其实这么看来vue3.0在设计思想上的确更近一步,解决了跟多工程呢规划的事情,但是也增加了开发者的学习成本和编写的实用性,对于一个完成高质量的项目我的介意还是需要使用vue3.0,那么你的项目不要需要考虑性能或者是工程化,健壮性和维护性那么你依旧可以考虑使用vue2.0,但是如果你想要尝试composition api但是依然想要使用vue2.0composition-api这里面提供了在vue2.0也可以使用composition的开发方式

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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开发者技术前线-DevolperFront 2326
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