


Penambahbaikan Vue3 berbanding Vue2: pemaparan senarai yang lebih cekap
Vue3 penambahbaikan berbanding Vue2: pemaparan senarai yang lebih cekap
Sebagai rangka kerja bahagian hadapan JavaScript yang popular, Vue menyediakan paparan dipacu data yang ringkas dan mudah digunakan, serta fungsi pemaparan senarai yang cekap. Walau bagaimanapun, dalam Vue2, isu prestasi mungkin timbul apabila berurusan dengan senarai jumlah data yang besar. Untuk menyelesaikan masalah ini, Vue3 telah memperkenalkan beberapa penambahbaikan untuk menjadikan pemaparan senarai lebih cekap dan meningkatkan pengalaman pengguna. Artikel ini akan meneroka penambahbaikan Vue3 dalam pemaparan senarai berbanding Vue2 dan memberikan contoh kod yang berkaitan.
Dalam Vue2, apabila kami menggunakan arahan v-for untuk memaparkan senarai data berskala besar, setiap item senarai akan terikat kepada pendengar, yang akan menyebabkan peningkatan dalam overhed prestasi. Dalam Vue3, Vue3 melaksanakan pemaparan senarai yang lebih cekap dengan memperkenalkan API baharu - Koleksi.
Pertama, kita perlu mengimport kebergantungan Vue3 yang berkaitan dalam kod:
import { createApp, h } from 'vue';
Seterusnya, kita boleh menggunakan ciri Koleksi untuk mencipta komponen senarai ringkas:
const List = { render() { return h('ul', this.items.map(item => h('li', item))); }, data() { return { items: ['item1', 'item2', 'item3', ... 'item10000'] }; } }; createApp(List).mount('#app');
Dalam kod di atas, kami menciptanya melalui fungsi h Elemen ul, dan menggunakan fungsi peta untuk menjadikan data dalam tatasusunan item dalam setiap elemen li. Tatasusunan item dalam kod di atas mengandungi 10,000 item senarai, mensimulasikan senarai data berskala besar.
Dalam Vue2, setiap item senarai akan terikat kepada pendengar, yang akan membawa overhed prestasi. Dalam Vue3, Vue3 akan membungkus keseluruhan item senarai dalam koleksi (Koleksi) dan menjadikannya menggunakan ciri DOM maya. Ini bermakna tidak kira apa saiz senarai itu, Vue3 hanya perlu mengikat seorang pendengar, sekali gus mengurangkan penggunaan memori dan masa rendering.
Selain itu, Vue3 turut memperkenalkan sistem responsif baharu-Proksi. Proksi menyediakan pemaparan senarai yang lebih cekap berbanding Object.defineProperty yang digunakan dalam Vue2. Dengan menggunakan Proksi, Vue3 boleh menjejaki perubahan data dengan lebih cekap dan menghasilkan dengan sewajarnya.
Berikut ialah contoh pemaparan senarai menggunakan Proksi:
const List = { render() { return h('ul', this.items.map(item => h('li', item))); }, setup() { const items = new Proxy([], { set(target, prop, value) { target[prop] = value; // 触发渲染 } }); // 模拟向 items 数组中添加数据 for (let i=0; i<10000; i++) { items.push(`item${i}`); } return { items }; } }; createApp(List).mount('#app');
Dalam kod di atas, kami menggunakan objek Proksi untuk menjejak perubahan dalam tatasusunan item. Apabila data ditambahkan pada tatasusunan item, Proksi mencetuskan kaedah yang ditetapkan dan mengemas kini paparan. Berbanding dengan kaedah Object.defineProperty dalam Vue2, menggunakan Proksi boleh memantau dan mengemas kini data dengan lebih baik, meningkatkan prestasi pemaparan senarai.
Ringkasnya, Vue3 telah membuat beberapa penambahbaikan berbanding Vue2 untuk menjadikan pemaparan senarai lebih cekap. Melalui pengenalan Koleksi dan Proksi, Vue3 mencapai pemaparan senarai yang lebih cekap dan lebih pantas, meningkatkan pengalaman pengguna.
Nota: Contoh kod di atas adalah berdasarkan API Komposisi Vue3 Jika anda menggunakan Vue2 atau versi Vue yang lain, sila laraskan kod tersebut dengan sewajarnya.
Rujukan:
- Vue Composition API: https://composition-api.vuejs.org/
- Evan You (2019's Reactivity System) https://www.vuemastery.com/blog /. vue-3s-reactivity-system-explained/
Atas ialah kandungan terperinci Penambahbaikan Vue3 berbanding Vue2: pemaparan senarai yang lebih cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Peranan vue.js dalam pembangunan web adalah bertindak sebagai rangka kerja JavaScript yang progresif yang memudahkan proses pembangunan dan meningkatkan kecekapan. 1) Ia membolehkan pemaju memberi tumpuan kepada logik perniagaan melalui pengikatan data yang responsif dan pembangunan komponen. 2) Prinsip kerja Vue.js bergantung kepada sistem responsif dan DOM maya untuk mengoptimumkan prestasi. 3) Dalam projek sebenar, adalah amalan biasa untuk menggunakan VUEX untuk menguruskan keadaan global dan mengoptimumkan respons data.

Vue.js adalah kerangka JavaScript yang progresif yang dikeluarkan oleh You Yuxi pada tahun 2014 untuk membina antara muka pengguna. Kelebihan terasnya termasuk: 1. Pengikatan data responsif, Paparan Kemas Kini Automatik Perubahan Data; 2. Pembangunan komponen, UI boleh dibahagikan kepada komponen bebas dan boleh diguna semula.

Netflix menggunakan React sebagai kerangka depannya. 1) Model pembangunan komponen React dan ekosistem yang kuat adalah sebab utama mengapa Netflix memilihnya. 2) Melalui komponen, Netflix memisahkan antara muka kompleks ke dalam ketulan yang boleh diurus seperti pemain video, senarai cadangan dan komen pengguna. 3) Kitaran Hayat DOM dan Komponen Maya React mengoptimumkan kecekapan rendering dan pengurusan interaksi pengguna.

Pilihan Netflix dalam teknologi front-end terutamanya memberi tumpuan kepada tiga aspek: pengoptimuman prestasi, skalabilitas dan pengalaman pengguna. 1. Pengoptimuman Prestasi: Netflix memilih React sebagai kerangka utama dan alat yang dibangunkan seperti SpeedCurve dan Boomerang untuk memantau dan mengoptimumkan pengalaman pengguna. 2. Skalabiliti: Mereka mengamalkan seni bina front-end mikro, memisahkan aplikasi ke dalam modul bebas, meningkatkan kecekapan pembangunan dan skalabilitas sistem. 3. Pengalaman Pengguna: Netflix menggunakan perpustakaan komponen bahan-UI untuk terus mengoptimumkan antara muka melalui ujian A/B dan maklum balas pengguna untuk memastikan konsistensi dan estetika.

NetflixusesAcustomFrameworkcalled "gibbon" Builtonreact, notreactorsvuedirectly.1) TeamExperience: chectionBasedOnfamiliarity.2) ProjectOplePlexity: VueforsImplerProjects, ReactForComplexones.3)

Netflix terutamanya menganggap prestasi, skalabiliti, kecekapan pembangunan, ekosistem, hutang teknikal dan kos penyelenggaraan dalam pemilihan rangka kerja. 1. Prestasi dan Skalabiliti: Java dan Springboot dipilih untuk memproses data besar -besaran dan permintaan serentak yang tinggi. 2. Kecekapan Pembangunan dan Ekosistem: Gunakan React untuk meningkatkan kecekapan pembangunan front-end dan menggunakan ekosistemnya yang kaya. 3. Hutang Teknikal dan Penyelenggaraan Kos: Pilih Node.js untuk membina mikroservis untuk mengurangkan kos penyelenggaraan dan hutang teknikal.

Netflix terutamanya menggunakan React sebagai rangka kerja front-end, ditambah dengan VUE untuk fungsi tertentu. 1) Komponen React dan DOM maya meningkatkan prestasi dan kecekapan pembangunan aplikasi Netflix. 2) VUE digunakan dalam alat dalaman dan projek kecil Netflix, dan fleksibiliti dan kemudahan penggunaannya adalah kunci.

Vue.js adalah rangka kerja JavaScript yang progresif yang sesuai untuk membina antara muka pengguna yang kompleks. 1) Konsep terasnya termasuk data responsif, komponen dan DOM maya. 2) Dalam aplikasi praktikal, ia boleh ditunjukkan dengan membina aplikasi todo dan mengintegrasikan vuerouter. 3) Apabila debugging, disyorkan untuk menggunakan Vuedevtools dan Console.log. 4) Pengoptimuman prestasi boleh dicapai melalui V-IF/V-Show, senarai pengoptimuman rendering, pemuatan asynchronous komponen, dll.


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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma