react生命周期


一、react生命周期介绍

react生命周期全过程:
在这里插入图片描述

二、使用方法

1.挂载期

  • constructor()构造方法
    constructor是ES6对类的默认方法,通过 new命令生成对象实例时自动调用该方法。并且,该方法是类中必须有的,如果没有显示定义,则会默认添加空的constructor( )方法。当存在constructor的时候必须手动调用super方法。在constructor中如果要访问this.props需要传入props

super(props)用来调用基类的构造方法( constructor() ), 也将父组件的props注入给子组件,功子组件读取(组件中props只读不可变,state可变)。
而constructor()用来做一些组件的初始化工作,如定义this.state的初始内容。

代码如下(示例):

class Index extends React.component{
    constructor(props){
        super(props);            // 声明constructor时必须调用super方法
        console.log(this.props); // 可以正常访问this.props,因为传入的props
    }
}
  • getDerivedStateFromProps(props,state)
    getDerivedStateFromProps会在调用render方法之前调用,并且在初始挂在以及后续更新时都会调用,它会返回一个对象来更新state,state的值取决于props

  • render()
    当render被调用时,它会检测 this.props 和 this.state的变化,渲染一个虚拟dom

  • componentDidMount()
    componentDidMount会在组件挂载后立即执行,此处是实例化请求的好地方,,你可以在componentDidMount()里直接调用setState(),它将触发额外渲染,但此渲染会发生在浏览器更新屏幕之前,既使在render()两次调用的情况下,用户也看不到中间状态,请谨慎使用,因为它会导致性能问题

2.更新期

  • getDerivedStateFromProps(props,state)
    该方法是挂载期和更新期都会使用到的方法,解释同上
  • shouldComponentUpdate(nextProps,nextState)
    在渲染之前执行,根据返回值来判断React组件是否受当前state和props更改的影响,state发生变化,默认返回true,组件就会重新渲染。首次渲染或使用forceUpdate()不会调用该方法
  • render()
    该方法是挂载期和更新期都会使用到的方法,解释同上
  • getSnapshotBeforeUpdate(prevProps,prevState)
    getSnapshotBeforeUpdate在最近一次渲染输出前执行,此生命周期的任何返回值将作为参数传给componentDidUpdate()。它不是很常见,可能出现在UI处理中
  • componentDidUpdate(prevProps,prevState,snapshot)
    componentDidUpdate在更新后立即执行,首次渲染不会执行此方法,当组件更新后,可以在此处进行dom操作,当props发生变化时,也可以在此处进行网络请求。。你也可以在componentDidUpdate中直接调用setState(),但是必须包裹在条件语句里,否则会导致死循环

3.卸载期

  • componentWillUnmount()
    componentWillUnmount会在组件销毁或卸载前执行,此方法中清除定时器,取消网络请求。componentWillUnmount()中不应调用setState(),因为该组件卸载后将不会再重新挂载
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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