弦理論
最初に、データ型について学びます。シンプルかつ複雑。原始的かつ抽象的。
プリミティブは本質的に単純です。私たちが子どもの頃に習う英数字には 2 つのカテゴリが用意されており、3 つ目は小学校のワークシートに載っていても問題ありません。
この永続性が、プリミティブ データと複雑なデータの決定的な違いです。不変性は単純なデータの明示的な特性です。
それでは、不変のものをどのように操作するのでしょうか?
方法: 破壊と創造
JavaScript メソッドは、特定のデータ型に関連付けられた「組み込み」関数です。最初に基本的なメソッドを学んだとき、構文に代入演算子が必要かどうか (またはいつ必要か) がわかりませんでした。
メソッドのデータ操作方法により、代入の存在が決まります。破壊的メソッド (? =) はその場でデータを操作しますが、非破壊的メソッド (✅ =) は新しい値を作成します。
簡単に言えば、すべて の文字列メソッドは新しい変数またはデータ値を返します。元の文字列は不変のままです。これらはすべて代入演算子と戻り値を持ちます。
基本的な文字列メソッド
.length
文字列の長さを返します
var str = ‘simple’; var len = str.length; console.log(len); // logs 6 to the console console.log(str); // logs 'simple'
.concat()
2 つ以上の文字列を結合します
var str1 = 'simple simon'; var str2 = 'pie man'; // string to be concatenated takes joiners var combo = str1.concat(' met a ', str2); console.log(combo) // 'simple simon met a pie man'
.split
配列を返します
var str = 'A,B,C' // takes in optional separator var arr = str.split(',') console.log(arr)// ["A","B","C"] // empty quotes returns each value as an index var arr = str.split('') // returns["A",",","B",",","C"] // no separator returns whole string at [0] var arr = str.split() // ["A,B,C"]
抽出メソッド
文字列の指定された部分を返します
.スライス
var str = 'simple simon' // takes a start and end parameter (non-inclusive) var portion = str.slice(0, 6) // start at 0 index, stop before 6 console.log(portion) // logs 'simple' to the console // returns empty if start > end var portion = str.slice(3, 2) // start at 3 index, end before 2 console.log(portion) // logs '' to the console // negative numbers start count at the end of the string // lack of stop value indicates portion extends to end of string var portion = str.slice(-5) // start at 5th index from end console.log(portion) // logs 'simon' to the console
.substring
var str = 'simple simon' // like slice (start, end) but <p><strong>.substr</strong><br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">var str = 'simple simon' // takes (start, length) // use in place of .slice when end <h2> シンプルに変革をもたらす </h2> <p>JavaScript では、操作は通常の通信での操作の使用方法と正確な同義語ではありません。新しい値が作成されるため変更が発生しますが、元のデータは保持されます。 </p> <p>最初は単純に見えますが、これらの方法は将来的に重要になります。たとえば、文字列の配列をループする場合、各反復で使用されるメソッドは配列ではなく文字列のメソッドになります。コンポーネントと同様に、文字列操作も簡単で価値があります。 </p> <p><strong>画像クレジット</strong><br> 雄弁な JavaScript </p>
以上が文字列 -- 不変なものを操作する。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

現実世界におけるJavaScriptのアプリケーションには、サーバー側のプログラミング、モバイルアプリケーション開発、モノのインターネット制御が含まれます。 2。モバイルアプリケーションの開発は、ReactNativeを通じて実行され、クロスプラットフォームの展開をサポートします。 3.ハードウェアの相互作用に適したJohnny-Fiveライブラリを介したIoTデバイス制御に使用されます。

私はあなたの日常的な技術ツールを使用して機能的なマルチテナントSaaSアプリケーション(EDTECHアプリ)を作成しましたが、あなたは同じことをすることができます。 まず、マルチテナントSaaSアプリケーションとは何ですか? マルチテナントSaaSアプリケーションを使用すると、Singの複数の顧客にサービスを提供できます

この記事では、許可によって保護されたバックエンドとのフロントエンド統合を示し、next.jsを使用して機能的なedtech SaaSアプリケーションを構築します。 FrontEndはユーザーのアクセス許可を取得してUIの可視性を制御し、APIリクエストがロールベースに付着することを保証します

JavaScriptは、現代のWeb開発のコア言語であり、その多様性と柔軟性に広く使用されています。 1)フロントエンド開発:DOM操作と最新のフレームワーク(React、Vue.JS、Angularなど)を通じて、動的なWebページとシングルページアプリケーションを構築します。 2)サーバー側の開発:node.jsは、非ブロッキングI/Oモデルを使用して、高い並行性とリアルタイムアプリケーションを処理します。 3)モバイルおよびデスクトップアプリケーション開発:クロスプラットフォーム開発は、反応および電子を通じて実現され、開発効率を向上させます。

JavaScriptの最新トレンドには、TypeScriptの台頭、最新のフレームワークとライブラリの人気、WebAssemblyの適用が含まれます。将来の見通しは、より強力なタイプシステム、サーバー側のJavaScriptの開発、人工知能と機械学習の拡大、およびIoTおよびEDGEコンピューティングの可能性をカバーしています。


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