


Bagaimana untuk Mengendalikan Pengambilan Data Asynchronous dalam Gelung dalam MongoDB?
Isu Ditemui: Pendapatan Data Tak Segerak Dalam Gelung
Dalam kod yang diberikan, percubaan dibuat untuk mendapatkan semula data daripada berbilang pertanyaan MongoDB dalam satu gelung dan mengumpulkan hasilnya ke dalam satu tatasusunan data. Walau bagaimanapun, masalah timbul apabila cuba mengembalikan data ini sebagai respons.
Akar Isu
Isu ini berpunca daripada sifat tak segerak pertanyaan MongoDB. Apabila pertanyaan dilaksanakan, fungsi itu tidak segera mengembalikan hasil tetapi sebaliknya memulakan tugas dan kembali serta-merta. Inilah sebab mengapa finalData, bertujuan untuk menyimpan hasil agregat, dikembalikan sebagai tidak ditentukan: fungsi keluar sebelum pertanyaan selesai dan mengumpul datanya.
Penyelesaian: Menerima Janji
Untuk menyelesaikan isu ini, kita perlu memanfaatkan janji, yang memudahkan pengaturcaraan tak segerak dengan menyediakan cara berstruktur untuk mengendalikan aliran tugas tak segerak. Janji membolehkan kami mentakrifkan fungsi yang akan dilaksanakan apabila tugas tak segerak selesai.
Melaksanakan Janji
Untuk melaksanakan janji:
- Kenalpasti Fungsi Asynchronous : Tentukan fungsi dalam kod yang tidak segerak, kerana ia perlu dibalut dengan janji. Dalam kes ini, panggilan balik forEach dan Prayer.find adalah tak segerak.
- Balut Fungsi Asynchronous: Untuk fungsi yang tidak mengembalikan janji secara asal, buat pembungkus yang berfungsi. Dalam kes ini, kami menggunakan Q.nbind untuk membalut Doa.cari dalam fungsi janji-kembali.
- Fungsi Panggilan Balik Rantaian: Gunakan .kemudian untuk merantai fungsi panggil balik yang akan dilaksanakan apabila janji diselesaikan. Dalam fungsi panggil balik, lakukan sebarang operasi yang diperlukan dan kembalikan hasilnya.
Penyelesaian Akhir
Dengan mengambil kira konsep ini, fungsi getPrayerInCat yang diubah suai adalah seperti berikut:
function getPrayerInCat(data) { var promises = data.map(function(data2) { var id = data2.id; return find({ prayerCat: id }) .then(function(prayer) { if (!prayer) data2.prayersCount = 0; else data2.prayersCount = prayer.length; return data2; }); }); return Q.all(promises); }
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengendalikan Pengambilan Data Asynchronous dalam Gelung dalam MongoDB?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Peralihan dari C/C ke JavaScript memerlukan menyesuaikan diri dengan menaip dinamik, pengumpulan sampah dan pengaturcaraan asynchronous. 1) C/C adalah bahasa yang ditaip secara statik yang memerlukan pengurusan memori manual, manakala JavaScript ditaip secara dinamik dan pengumpulan sampah diproses secara automatik. 2) C/C perlu dikumpulkan ke dalam kod mesin, manakala JavaScript adalah bahasa yang ditafsirkan. 3) JavaScript memperkenalkan konsep seperti penutupan, rantaian prototaip dan janji, yang meningkatkan keupayaan pengaturcaraan fleksibiliti dan asynchronous.

Enjin JavaScript yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza apabila menguraikan dan melaksanakan kod JavaScript, kerana prinsip pelaksanaan dan strategi pengoptimuman setiap enjin berbeza. 1. Analisis leksikal: Menukar kod sumber ke dalam unit leksikal. 2. Analisis Tatabahasa: Menjana pokok sintaks abstrak. 3. Pengoptimuman dan Penyusunan: Menjana kod mesin melalui pengkompil JIT. 4. Jalankan: Jalankan kod mesin. Enjin V8 mengoptimumkan melalui kompilasi segera dan kelas tersembunyi, Spidermonkey menggunakan sistem kesimpulan jenis, menghasilkan prestasi prestasi yang berbeza pada kod yang sama.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pengaturcaraan sisi pelayan, pembangunan aplikasi mudah alih dan Internet of Things Control: 1. Pengaturcaraan sisi pelayan direalisasikan melalui node.js, sesuai untuk pemprosesan permintaan serentak yang tinggi. 2. Pembangunan aplikasi mudah alih dijalankan melalui reaktnatif dan menyokong penggunaan silang platform. 3. Digunakan untuk kawalan peranti IoT melalui Perpustakaan Johnny-Five, sesuai untuk interaksi perkakasan.

Saya membina aplikasi SaaS multi-penyewa berfungsi (aplikasi edTech) dengan alat teknologi harian anda dan anda boleh melakukan perkara yang sama. Pertama, apakah aplikasi SaaS multi-penyewa? Aplikasi SaaS Multi-penyewa membolehkan anda melayani beberapa pelanggan dari Sing

Artikel ini menunjukkan integrasi frontend dengan backend yang dijamin oleh permit, membina aplikasi edtech SaaS yang berfungsi menggunakan Next.Js. Frontend mengambil kebenaran pengguna untuk mengawal penglihatan UI dan memastikan permintaan API mematuhi dasar peranan

JavaScript adalah bahasa utama pembangunan web moden dan digunakan secara meluas untuk kepelbagaian dan fleksibiliti. 1) Pembangunan front-end: Membina laman web dinamik dan aplikasi satu halaman melalui operasi DOM dan kerangka moden (seperti React, Vue.js, sudut). 2) Pembangunan sisi pelayan: Node.js menggunakan model I/O yang tidak menyekat untuk mengendalikan aplikasi konkurensi tinggi dan masa nyata. 3) Pembangunan aplikasi mudah alih dan desktop: Pembangunan silang platform direalisasikan melalui reaktnatif dan elektron untuk meningkatkan kecekapan pembangunan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna