Angular学习笔记(三)之双向绑定

Angular——解决双向绑定或input、inputNumber未响应的问题 as 阅读详情

首先,先看Angular官方中对数据绑定的描述:

数据绑定是一种机制,用来协调用户可见的内容,特别是应用数据的值。 虽然也可以手动从 HTML 中推送或拉取这些值,但是如果将这些任务转交给绑定框架,应用就会更易于编写、阅读和维护。 你只需声明数据源和目标 HTML 元素之间的绑定关系就可以了,框架会完成其余的工作。

也就是说把数据的绑定交给绑定框架去处理,开发人员只需要告诉框架绑定的框架是怎么样就行了。

在了解双向绑定前,先看看angular中都有哪几种数据绑定:

Angular 提供了多种数据绑定方式。绑定类型可以分为三类,按数据流的方向分为:

  • 从数据源到视图

  • 从视图到数据源

  • 双向:视图到数据源到视图

 

绑定类型

语法

分类

插值
属性
Attribute
CSS 类
样式

content_copy{{expression}}
[target]="expression"
bind-target="expression"

单向
从数据源
到视图

事件

content_copy(target)="statement"
on-target="statement"

从视图到数据源的单向绑定

双向

content_copy[(target)]="expression"
bindon-target="expression"

双向

除插值以外的其它绑定类型在等号的左侧都有一个“目标名称”,由绑定符 [] 或 () 包起来, 或者带有前缀:bind-,on-,bindon-。

绑定的“目标”是绑定符内部的属性或事件:[]、() 或 [()]。

在绑定时可以使用来源指令的每个公共成员。 你无需进行任何特殊操作即可在模板表达式或语句内访问指令的成员。

通过上表的描述,我们知道了从数据源到视图用的是[],然后从视图到数据源用的是(),那么就知道了为什么双向绑定用符号[(target)]了,按照顺序也应该是中括号在外面,小括号在里面吧,呵呵,开玩笑,反正我是这么记得,记住就行。。

 

了解了上面的理论知识,操作起来其实很简单

<input [(ngModel)]="name">

上面是视图中的代码,然后在数据源ts文件中可以定义名称name的变量,这样一来,就实现了数据源中的name变量和视图模板中的input框数据的双向绑定,任何一方发生变化,另一方的值就会发生变化。


然后基于上面的,结合网上的一个视频,给一个表单控件(input、select、radio、checkbox、textarea)的简单demo

1、创建项目,创建表单组件

ng new angulardemo
ng g component form

2、核心代码

   app.module.ts 注意,需要导入FormsModule模块

import { BrowserModule } from '@angular/platform-browser';
import { NgModule } from '@angular/core';

import { AppRoutingModule } from './app-routing.module';
import { AppComponent } from './app.component';
import { FormComponent } from './demo/form/form.component';
import {FormsModule} from '@angular/forms';

@NgModule({
  declarations: [
    AppComponent,
    FormComponent
  ],
  imports: [
    BrowserModule,
    AppRoutingModule,
    FormsModule
  ],
  providers: [],
  bootstrap: [AppComponent]
})
export class AppModule { }

app.component.html

<router-outlet></router-outlet>
<app-form></app-form>

form.component.css

*{
  margin: 0px;
  padding: 0px;
}
ul,li{
  list-style-type: none;
}
h2{
  text-align: center;
}
.people_list{
  width:400px;
  margin: 40px auto;
  padding: 20px;
  border: 1px solid #eeeeee;

}
.people_list li{
  height: 50px;
  line-height: 50px;
}
.people_list li .fonm_input{
  width: 300px;
  height: 28px;
}

.people_list submit{
  width: 100px;
  height: 30px;
  margin-top: 120px;
}


 

form.component.ts

import { Component, OnInit } from '@angular/core';

@Component({
  selector: 'app-form',
  templateUrl: './form.component.html',
  styleUrls: ['./form.component.css']
})
export class FormComponent implements OnInit {

  public peopleInfo: any = {
    username: '',
    sex: '2',
    cityList: ['北京', '上海', '深圳'],
    city: '上海',

    hobby: [{
      title: '吃饭',
      checked: false,
    }, {
      title: '睡觉',
      checked: false,
    }, {
      title: '敲代码',
      checked: true,
    }],
    mark: ''
  };

  constructor() { }

  ngOnInit() {
  }

  doSubmit(){
    console.log(this.peopleInfo);
  }

}

form.component.html

<h2>人员登记系统</h2>

<div class="people_list">
  <ul>
    <li>姓名:<input type="text" id="username" [(ngModel)]="peopleInfo.username" class="fonm_input"></li>

    <li>性别:
      <input type="radio" value="1" name="sex1" id="sex1" [(ngModel)]="peopleInfo.sex"><label for="sex1">男</label>&nbsp;&nbsp;
      <input type="radio" value="2" name="sex2" id="sex2" [(ngModel)]="peopleInfo.sex"><label for="sex2">女</label>


    </li>
    <li>城市:
      <select name="city" id="city" [(ngModel)]="peopleInfo.city">

        <option *ngFor="let item of peopleInfo.cityList" [value]="item">{{item}}</option>
      </select>
      


    </li>

    <li>爱好:
      <span *ngFor="let item of peopleInfo.hobby;let key =index;">
            <input type="checkbox" [(ngModel)]="item.checked" [id]="'check'+key"><label [for]="'check'+key">{{item.title}}</label>&nbsp;&nbsp;&nbsp;
      </span>



    </li>
    <li>备注:
      <textarea name="mark" id="mark" cols="30" rows="10" [(ngModel)]="peopleInfo.mark"></textarea>



    </li>
    
  </ul>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>

  <button (click)="doSubmit()">获取表单的值</button>

  <pre>
    {{peopleInfo| json}}
  </pre>

</div>

页面展现效果:

angular实现双向绑定 angular实现双向绑定 打开pycharm 新建一个终端,新建一个angular项目:angularDemoBinding 打开该项目后,打开src\app\app.module.ts文件 测试双向数据绑定 app.component.ts修改如下: 清空app.component.html内容,并修改如下: 新建终端,并运行: ng serve --open 显示结果: ... 阅读详情

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

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材女的进击 933

angular表单文字的双向绑定

首先写 (在app.modules中) html代码 <h3>表单的绑定</h3> <p>{{msg}}</p> <p>手动双向绑定<br> <input type="text" [value]="msg" (input)="msg=$event.target.value"> </p> <p>FormsModule 自动双向绑定<br> <input type="text" [

X1810591257的博客 239

angular 组件间的双向绑定

组件间的 双向绑定 child.component.ts ... @Component({ selector: 'app-child', template: ` childname-text:{{childName}}<br/> <button (click)=reset()>reset</button>` }) export c...

榴莲不好吃的专栏 563

Angular获取表单值,设置input框的双向绑定

使用数据双向绑定功能 需要先进行以下配置 1.在控制台输入命令 ng g c compents/news 新建组件 compents为存放组件的文件夹 news为组件名 完成之后 会自动创建四个文件 并且也在根组件中进行了对应的导入 默认不需要做其它操作 2.打开news.component.ts文件 将app-news挂载到根中 即在app.component.html文件中 app.module.ts导入表单双向绑定的语句 然后在news.component.html写代码 <h3>in

qq_44771852的博客 2212

angular8的双向绑定

<input [value]= "username" (input)="username = $event.target.value"/> ngModel FormsModule 中提供的指令 使用[(ngModel)] = "变量" 形式进行双向绑定 [(ngModel)] = "username" (ngModelChange) = "username = $eve...

Null_Bugs的博客 2380
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白不懂黑的静
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