Lodash 通过降低 array、number、objects、string 等等的使用难度从而让 JavaScript 变得更简单。 Lodash 的模块化方法 非常适用于:
计划 ES6语法翻译Lodash计划是本人为自己制定的半年Flag?。 目的是使用ES6语法实现Lodash的单个函数功能,每次分享两个Lodash函数的翻译,涉及到Lodash的类型、字符、数值、
自打接触 Underscore 以来就对其爱不释手,尔后又了解到 Lodash。这两个类库为我们提供了一系列相当不错的跟函数式编程相关的方法。Underscore 以 API 实现简洁著称。Lodash 作为 Underscore 的后继者,除了对 Underscore 现有 API 功能使用上进行扩充外,更是添加了不少令人难忘的 API,在性能上也更为出彩,而且还能根据需要构建自己的子集方法。相较而言,我更亲睐于 Lodash,而且成了日常项目开发的标配。
本文是作者在实际工作经验中总结提炼出的错误使用 React 的一些方式,希望能够帮助你摆脱这些相同的错误。
本文初衷是想列举一些比较“多余”的API以及对应原生JS写法;后面发现API过多,精力有限,慢慢的变成记录那些有助于提高开发效率的API,希望对您有所帮助。对于那些,根据名字或者描述便能知道其实际用途的API,笔者未做Demo演示。各位看官可以查看对应官方文档便能快速应用于实际开发,Lodash中文API 上有详细介绍。
前几天主管和我说学一下lodash,今天就来学一下怎么使用,还有归纳一些常用的方法。
近日,Go 核心开发团队终于宣布了 Go 1.18 正式版本的发布!这是一个大家期待很久的版本!Go 1.18 包含大量新功能:模糊测试、性能改进、工作区等,以及 Go 语言开源以来最大的一次语法特性变更 —— 支持泛型!
这是 学习源码整体架构系列第三篇。整体架构这词语好像有点大,姑且就算是源码整体结构吧,主要就是学习是代码整体结构,不深究其他不是主线的具体函数的实现。文章学习的是打包整合后的代码,不是实际仓库中的拆分的代码。
最近在node中使用?.可选链运算符, 报错了,(Obj层级深时,避免多层if判断) 查了了一下是因为node的版本号太低了(12.18.2),需要升级到14以上才能使用可选链运算符 那如果不想升级n
一般来讲,在工业领域使用深度学习技术来实施的项目主要为工业质检和工业巡检两部分,实现这两部分的流程均为:
最近有幸学习了宿爽大神的「浅入浅出 ECharts 源码 - 资深架构师独家揭秘 ECharts 源码架构」,受益良多。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/13-methods-to-remove-filter-an-item-in-an-array-and-array-of-objects-in-javascript-f02b71206d9d
如果一个函数经过多个函数处理才能得到最终值,这个时候可以把中间过程的函数合并成一个函数
1、自动验证 数据对象是由表单提交的$_POST数据创建。需要使用系统的自动验证功能,只需要在Model类里面定义$_validate属性,是由多个验证因子组成的二维数组。 验证因子格式: array(验证字段,验证规则,错误提示,[验证条件,附加规则,验证时间]) 验证字段 必须 需要验证的表单字段名称,这个字段不一定是数据库字段,也可以是表单的一些辅助字段,例如确认密码和验证码等等。有个别验证规则和字段无关的情况下,验证字段是可以随意设置的,例如expire有效期规则是和表单字段无关的。 验证
Selection是关系代数之中重要的一个的一个运算,通常也会用σ符合来selection的实现。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询,同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala,这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆,毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代,没SQL确实很难找到用户使用。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询,同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
从报表需求的整个发展历程来看,可以分为两个阶段: 1、静态报表:解决显示、打印、导出报表数据的需要。 2、交互式报表:解决终端用户分析数据的需要,通常会用到数据可视化、向下钻取、贯穿钻取、数据过滤、数据排序等功能。 这篇文章主要介绍ActiveReports中交互式报表中常用到的数据分析方法。 (一) 数据可视化 数据可视化技术是将数据以图形化的方式进行显示,让数据更易于阅读、理解和分析。早期的数据可视化以图表(Chart)为主,现代商业报表中逐渐加入迷离图(Sparkline)、数据条(Bullet)、图
大师兄最近对一个工具库的使用上瘾了!这个给大家分享下。这是每个 JavaScript 程序员都应该掌握的工具:Ramda
上一篇文章主要从 Native 的角度分析了 React Native 的初始化流程,并从源码出发,总结了几个 React Native 容器初始化的优化点。本文主要从 JavaScript 入手,总结了一些 JS 侧的优化要点。
相信绝大多数同学都是这么处理请求的,这样用redis能够给mysql抵挡住大部分的请求。其实这样是存在一定的问题的
一、axios Vue更新到2.0之后宣告不再对vue-resource更新,推荐使用axios,axios是一个用于客户端与服务器通信的组件,axios 是一个基于Promise 用于浏览器和 nodejs 的 HTTP 客户端javaScript工具。通俗来说可以实现客户端请求服务器端提供的服务获得数据。 源码与帮助:https://github.com/axios/axios 服务器端跨域支持请查看:http://www.cnblogs.com/best/p/6196202.html#_label2
刚接触编程那会记得用 Bitmap 的 0 和 1 位来标识数据是否存在,主要用于排序;
在node.js后端开发过程中,数组这种数据类型(Object类型)再常见不过,本文主要介绍数组的一些常见函数,以及在实战开发过程中能更好的操作数组的lodash包。
ThinkPHP6是一款PHP开发框架,是ThinkPHP系列的最新版本。该框架具有高性能、高效、简洁易用、开发快速等特点,被广泛运用于Web应用程序的快速开发。同时,ThinkPHP6还提供了多种安全机制,如数据过滤、CSRF过滤、XSS注入过滤等,帮助用户更好地保障网站安全性。
3.在使用 v-for 指令循环每一行数据的时候,不再直接 item in list,而是 in 一个 过滤的methods 方法,同时,把过滤条件searchName传递进去:
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)》中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。
通过上节对Slingshot文献的基本讲解,对这个拟时序的分析方法有了基本的了解,作者也公布了流程的代码,并分享在https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/slingshot/inst/doc/vignette.html上。
随便写写吧,我这周的任务要学习lodash,所以在这里随意记录一下公司常用的lodash方法。
在今天的最后,我们再来学习一下,与 map 一样常用的算子:filter。filter,顾名思义,这个算子的作用,是对 RDD 进行过滤。就像是 map 算子依赖其映射函数一样,filter 算子也需要借助一个判定函数 f,才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数,它指的是类型为(RDD 元素类型) => (Boolean)的函数。可以看到,判定函数 f 的形参类型,必须与 RDD 的元素类型保持一致,而 f 的返回结果,只能是 True 或者 False。在任何一个 RDD 之上调用 filter(f),其作用是保留 RDD 中满足 f(也就是 f 返回 True)的数据元素,而过滤掉不满足 f(也就是 f 返回 False)的数据元素。老规矩,我们还是结合示例来讲解 filter 算子与判定函数 f。在上面 flatMap 例子的最后,我们得到了元素为相邻词汇对的 wordPairRDD,它包含的是像“Spark-is”、“is-cool”这样的字符串。为了仅保留有意义的词对元素,我们希望结合标点符号列表,对 wordPairRDD 进行过滤。例如,我们希望过滤掉像“Spark-&”、“|-data”这样的词对。掌握了 filter 算子的用法之后,要实现这样的过滤逻辑,我相信你很快就能写出如下的代码实现:
数据代理的另一个说法是数据劫持,当我们在访问或者修改对象的某个属性时,数据劫持可以拦截这个行为并进行额外的操作或者修改返回的结果。而我们知道Vue响应式系统的核心就是数据代理,代理使得数据在访问时进行依赖收集,在修改更新时对依赖进行更新,这是响应式系统的核心思路。而这一切离不开Vue对数据做了拦截代理。然而响应式并不是本节讨论的重点,这一节我们将看看数据代理在其他场景下的应用。在分析之前,我们需要掌握两种实现数据代理的方法: Object.defineProperty 和 Proxy。
SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询,同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。和SparkSql类似的
什么是函数式编程(Functional Programming, FP):FP 是编程范式之一.(还有面向过程编程、面向对象编程)
如果我们想把某个东西转换成一个对象,我们需要传递具有这两个要求的东西:键和值。 满足这些要求的参数有两种类型:
我们拿到测序的原始数据后,其实并不是所有的都是能用的数据,我们需要先做质控与过滤。首先认识下碱基的指标Q20(百分之一出错率),质量值>=Q20:好碱基,质量值<Q20:坏碱基。不过现在基本都用的Q30(千分之一)、Q40(万分之一)。
不管在什么编程语言中,复制一个对象的值而不是它的引用都是一个十分常见的工作。复值对象的值和复制对象的引用的区别在与通过复制值可以得到两个有着相同值或数据,但是毫不相干的对象,复制引用意味着得到的两个对象在内存中指向相同的数据块。当objet A和object B都引用自相同的底层数据时,只要你操作object A,就会修改到object B。
Lodash 是那些为 JavaScript 提供便利功能的实用程序库之一,它使编程变得更加轻松。许多开发者使用它来简化对象和数组的处理。
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frame由三个部分组成,一个排序GroupBox,一个数据过滤GroupBox,还有一个水平Spacer
两个函数虽效果不同,但代码框架极为相似,逻辑冗余且僵硬,比较难实现复用。相对而言,函数式编程思维则会尽量将逻辑抽象拆解为可被复用的若干最小单位,同样的需求可能会这么实现:
Echarts 项目中使用折线图 type: line ,在设置了 dataZoom 区域缩放时,会出现以下问题。
本文为读 lodash 源码的第七篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash
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