axios请求取消步骤源码详解

axios是如何做到取消请求的 业务具体场景需求 请求接口获取数据 显示 loading 遮罩防止用户后续请求 loading 遮罩上要有一个取消按钮,防止接口时间过长影响用户体验 收到接口数据,关闭 loading 遮罩,跳转到下一个界面 axios 的逻辑实现(取消请求部分) const CancelToken = axios.CancelToken; const source = CancelToken.source(); axios.get('/user/12345', { cancelToken: source.tok 阅读详情

请求取消,往往使用在当网络较慢,用户在等待当前请求时转而去点了其他请求,且这两个请求是会相互影响时,我们会将当前请求取消,axios提供了请求取消的接口,在github上官方给出了两种实现请求取消的用法

const CancelToken = axios.CancelToken;
const source = CancelToken.source();

axios.get('/user/12345', {
  cancelToken: source.token
}).catch(function (thrown) {
  if (axios.isCancel(thrown)) {
    console.log('Request canceled', thrown.message);
  } else {
    // handle error
  }
});

axios.post('/user/12345', {
  name: 'new name'
}, {
  cancelToken: source.token
})

// cancel the request (the message parameter is optional)
source.cancel('Operation canceled by the user.');
const CancelToken = axios.CancelToken;
let cancel;

axios.get('/user/12345', {
  cancelToken: new CancelToken(function executor(c) {
    // An executor function receives a cancel function as a parameter
    cancel = c;
  })
});

// cancel the request
cancel();

我们取第一个例子来解析每一步,首先第一步,将axios中的CancelToken赋值给一个变量CancelToken,我们看看axios中的CancelToken

function CancelToken(executor) {
  // 检测传入的是否为函数
  if (typeof executor !== 'function') {
    throw new TypeError('executor must be a function.');
  }

  var resolvePromise;
  // 使用promise异步
  // 在后面调用方法时就会触发promise的resolve
  // 在xhr.js中调用abort方法取消请求
  this.promise = new Promise(function promiseExecutor(resolve) {
    resolvePromise = resolve;
  });

  var token = this;
  executor(function cancel(message) {
    if (token.reason) {
      // 已经发起过取消请求的情况下,会直接return
      return;
    }

    token.reason = new Cancel(message);
    resolvePromise(token.reason);
  });
}
/**
 * 当请求已经被取消时,抛出Cancel对象
 */
CancelToken.prototype.throwIfRequested = function throwIfRequested() {
  if (this.reason) {
    throw this.reason;
  }
};

/**
 * 返回一个包含新的CancelToken的对象,以及一个用来取消请求的方法
 */
CancelToken.source = function source() {
  var cancel;
  var token = new CancelToken(function executor(c) {
    cancel = c;
  });
  // 这里的token实际上就是新的CancelToken对象
  // cancel是用来取消请求的方法
  return {
    token: token,
    cancel: cancel
  };
};

这里还不太清楚内部的结构没关系,我们先往下走,这里先知道我们创建了一个CancelToken即可。
看看下一行代码

const source = CancelToken.source();

这里调用了CancelToken的source方法,将返回的值赋值给source,从代码中的source方法

/**
 * 返回一个包含新的CancelToken的对象,以及一个用来取消请求的方法
 */
CancelToken.source = function source() {
  var cancel;
  var token = new CancelToken(function executor(c) {
    cancel = c;
  });
  // 这里的token实际上就是新的CancelToken对象
  // cancel是用来取消请求的方法
  return {
    token: token,
    cancel: cancel
  };
};

我们可以明确看到,变量source是一个包含新的CancelToken和取消对应token的方法的对象。将executor作为new CancelToken的参数,当我们执行这里的方法c,即返回对象中的cancel时,就会触发下面一系列操作

if (typeof executor !== 'function') {
  throw new TypeError('executor must be a function.');
}

进入CancelToken后,首先判断传入的是不是一个函数,不是的话会抛出错误,这里是一个函数,继续往下走,新建了一个Promise赋值给这个CancelToken对象的promise属性,将resolve赋值给resolvePromise使得我们可以在外部控制promise的状态

var resolvePromise;
// 使用promise异步
// 在后面调用方法时就会触发promise的resolve
// 在xhr.js中调用abort方法取消请求
this.promise = new Promise(function promiseExecutor(resolve) {
  resolvePromise = resolve;
});

在这里,只要我们调用了resolvePromise方法,就等于将this.promise的状态变为resolve,接下来将this赋值给token,将一个cancel方法作为参数传给刚刚传给new CancelToken的参数的方法

var token = this;
executor(function cancel(message) {
  // 已经发起过取消请求的情况下,会直接return
  // 在下一步我们就将请求时会出项错误的信息赋值给token.reason,说明已经发起过这个请求了
  if (token.reason) {
    return;
  }

  token.reason = new Cancel(message);
  resolvePromise(token.reason);
});

当token.reason存在时,即已经执行过这个取消请求的操作了,如果执行过,直接return,如果没执行过,我们将Cancel对象作为token.reason的值,然后将其作为参数执行resolvePromise方法,将promise变为resolve的状态。


Cancel对象实际上就是在请求被取消时会抛出来的错误信息,看看源代码

'use strict';
/**
 * A `Cancel` is an object that is thrown when an operation is canceled.
 *
 * @class
 * @param {string=} message The message.
 */
// 当请求已经被取消的时候再取消会抛出这个Cancel对象作为错误信息
function Cancel(message) {
  this.message = message;
}

Cancel.prototype.toString = function toString() {
  return 'Cancel' + (this.message ? ': ' + this.message : '');
};

Cancel.prototype.__CANCEL__ = true;

module.exports = Cancel;

知道这些后,接下来通过一个请求,我们来将请求时取消请求的具体流程弄清楚

axios.get('/user/12345', {
  cancelToken: source.token
}).catch(function (thrown) {
  if (axios.isCancel(thrown)) {
    console.log('Request canceled', thrown.message);
  } else {
    // handle error
  }
});

在这段代码中,我们使用axios发起了一个get请求,然后将source.token即上面我们调用source方法创建的对象中新建的那个CancelToken传入当前请求的cancelToken属性中,这里我们看看xhr.js中的相关内容

if (config.cancelToken) {
  // 对取消请求的操作
  // 当promise变为resolve时,执行then里的方法
  config.cancelToken.promise.then(function onCanceled(cancel) {
    // 如果请求已经没了,即请求已经结束
    // 那么直接返回
    if (!request) {
      return;
    }
    // 取消请求
    request.abort();
    reject(cancel);
    // 清除请求
    request = null;
  });
}

这里看到,当有cancelToken时,我们给其promise的then里添加相关的操作,而这个操作就是实际上取消请求的具体操作
当没有请求的时候,我们就直接return掉,如果有请求,我们就执行request.abort()来取消请求,将request置为null。
这些操作都在这个promise变为resolve时执行,那么什么时候变成resolve,上面也说过了,调用source返回的那个对象的cancel方法,传入请求被取消时的信息,所以最后一步

source.cancel('Operation canceled by the user.');

这就是整个axios取消请求的具体过程

axios:基本使用、常用配置项、create方法、请求和响应拦截器、取消请求 一般来说,我们都会省略then的失败回调,所有的错误都在响应拦截器中捕获,做法就是在响应拦截器失败的回调中进行错误提示,并返回一个pending状态的Promise,这样的话我们使用async/await就不用包try-catch了,then也就不用指定失败的回调了。当请求结束后,如果请求成功,就会走第一个回调,然后再走then中成功的回调,所以这里的返回值就是Promise成功的值;是得到响应之后执行的一组回调函数,若请求成功,对成功的数据(成功Promise的结果值)进行处理;一般来说只有一个回调。 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; 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% 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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axios某一接口失败后不调用_axios 源码系列之如何取消请求

我们在前后端交互的过程中,通常是通过请求接口来实现的,而一个页面中的交互又非常复杂,例如需要多次频繁请求同一个接口,或者在接口还没返回时就要切换路由等。这些都需要对接口请求的时机或者请求接口之后进行处理,避免一些无用的请求或者接口返回顺序的差异。防抖:在用户快速地交互过程中,只使用最后一次交互产生的数据,然后再发起请求,例如频繁的切换 tab,或者快速输入数据等;锁状态:在上一个接口没有返回数据时...

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前端小黑
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