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React中的-- 数据流

简介 React的组件简单理解起来其实就是一个函数，这个函数会接收props和state作为参数，然后进行相应的逻辑处理，最终返回该组件的虚拟DOM展现。...在React中数据流向是单向的，由父节点流向子节点，如果父节点的props发生了改变，那么React会递归遍历整个组件树，重新渲染所有使用该属性的子组件。那么props和state究竟是什么？...name : "first prop" }];var myComponent = React.render({ , document.querySelector...我们还可以通过propType去约束规范prop的类型，可以通过getDefaultProps方法设置prop的默认值。（可参见我的上一篇笔记） State state是用来描述组件视图状态的。...其与props的区别在于，state是随着用户交互而产生变化的状态，props一旦定义就不再发生改变，例： var SecondComponent= React.createClass({ getInitialState

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干货 | 浅谈React数据流管理

热衷于react技术栈，喜欢阅读和分享。 引言 为什么数据流管理如此重要？...引申一下：UI =X(data)，但今天主要是围绕react来讲的，因此我们在说react的状态管理其实和数据流管理是一样的，包括我们会借助第三方库来帮助react管理状态，希望不要有小伙伴太纠结于此。...一、react自身的数据流管理方案 我们先来回顾一下，react自身是如何管理数据流的（也可以理解为如何管理应用状态）： react是自上而下的单向组件数据流，容器组件&展示组件（也叫傻瓜组件&聪明组件...react自身并未提供多种处理异步数据流管理的方案，仅用一个setState已经很难满足一些复杂的异步流场景； 如何改进？...这个时候，我们可能需要一个真正的数据流管理工具来帮助react了，我们希望它是真正脱离react组件的概念的，从UI层完全抽离出来，只负责管理数据，让react只专注于View层的绘制。

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    精读《React Hooks 数据流》

    1 引言 React Hooks 渐渐被国内前端团队所接受，但基于 Hooks 的数据流方案却还未固定，我们有 “100 种” 类似的选择，却各有利弊，让人难以取舍。...本周笔者就深入谈一谈对 Hooks 数据流的理解，相信读完文章后，可以从百花齐放的 Hooks 数据流方案中看到本质。...2 精读 基于 React Hooks 谈数据流，我们先从最不容易产生分歧的基础方案说起。...单组件数据流 单组件最简单的数据流一定是 useState： function App() { const [count, setCount] = useState(); } useState 在组件内用是毫无争议的...但这种 Immutable 的数据流管理思路给了开发者非常自由的缓存控制能力，只要透彻理解上述概念，就可以开发出非常 “符合预期” 的数据缓存管理模型，只要精心维护，一切就变得非常有秩序。

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    React数据流和组件间的通信总结

    首先，我认为使用React的最大好处在于：功能组件化，遵守前端可维护的原则。 先介绍单向数据流吧。...React单向数据流： 　　React是单向数据流，数据主要从父节点传递到子节点（通过props）。 　　如果顶层（父级）的某个props改变了，React会重渲染所有的子节点。...（需要通过大量运用React可以感受这点） 那么，单向数据流的原理及一些概念咱么说完了，接下来咱们看看组件间是怎么进行沟通的： 一般来说，有两种沟通方式： 一、父子组件沟通 在React中，最为常见的组件沟通也就是父子了...这里有两种实现方式： 方式一： 　　按照React单向数据流方式，我们需要借助父组件进行传递，通过父组件回调函数改变兄弟组件的props。 　　...方式二： 方式一只适用于组件层次很少的情况，当组件层次很深的时候，整个沟通的效率就会变得很低 　　 在这里，React官方给我们提供了一种上下文方式，可以让子组件直接访问祖先的数据或函数，无需从祖先组件一层层地传递数据到子组件中

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    细聊Concent & Recoil , 探索react数据流的新开发模式

    数据流方案之3大流派 目前主流的数据流方案按形态都可以划分以下这三类 redux流派 包括基于redux衍生的其他作品，以及类似redux思路的作品，代表作有dva、rematch等等。...Context流派 这里的Context指的是react自带的Context api，基于Context api打造的数据流方案通常主打轻量、易用、概览少，代表作品有unstated、constate等...事实上Concent属于一种全新的流派，不依赖react的Context api，不破坏react组件本身的形态，保持追求不可变的哲学，仅在react自身的渲染调度机制之上建立一层逻辑层状态分发调度机制...让Concent可以0入侵的接入react应用，真正的即插即用和无感知接入。...)，得以有机会让react自己以组件为单位调度组件的渲染过程，可以悬停并再次进入渲染，安排优先级高的先渲染，重度渲染的组件会切片为多个时间段反复渲染，而concent的上下文本身是独立于react存在的

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    深入理解React(二) ：数据流和事件原理

    对于强迫症患者来说，观赏竹笕的绝对是一种很享受的过程的最爱，你会发现这些小玩意竟然能这么流畅的协调起来，好神奇。 如果竹笕是一个组件的话，那么水就是组件的数据流。...在React中，数据流是自上而下单向的从父节点传递到子节点，所以组件是简单且容易把握的，他们只需要从父节点提供的props中获取数据并渲染即可。...React有一个PropTypes属性校验工具，经过简单的配置即可。当使用者传入的参数不满足校验规则时，React会给出非常详细的警告，定位问题不要太容易。...这就是React的服务端渲染，组件的代码前后端都可以复用。 有没有没理解清楚的同学？ 是不是感觉React挺牛逼的？大家以为React就这么点能耐吗？...这是React和React-Native在github上的数据，可以看出React-Native也是相当热门——因为React-Native能够使React的价值最大化，这个价值是什么呢——对业务来说，

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    双向绑定与单向数据流之争，Solid会取代React吗

    react 的存在要早得多。...恰恰相反，单向数据流反而是一种技术创新。 在双向绑定的建立过程中，有一个理想的结果：我们可以轻易的知道数据与 DOM 节点的对应关系。...的主要压力在于处理数据，react 的主要压力在于处理 UI react 不建立数据与 UI 的对应关系，那么也就意味着另外一个压力的产生，那就是当数据发生变化时，react 并不知道哪一个 UI 发生了变化...这也是 Solid 无法取代 react 最重要的原因。 我们也可以自己扩展 react 的生态。...单向数据流，Diff算法，双缓存策略，优先级队列，任务中断，浏览器空闲时间，并发，函数式编程，自定义hook...

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    在React中使用Redux数据流（讲解比较清晰，差代码）

    node-引擎 webpack-构建 一、了解数据流 ? ? ? this.props-父子组件间传递 this.state组件当前状态 二、安装框架及介绍 ?...在container下新建AddTodo.js文件，引入react-redux的connect方法 ? connect-高级写法 ? 查看源代码。 ?...在container下新建VisibleTodoList.js，引入相关 一个react组件是由两类props组成，一类是由他的state进行转换（点击按钮，他的状态会发生变化，props属性发生变化）...creatStore方法是有redux提供的，把我们所有的reducer通过响应来推断出store是什么样子的，用Provider包装起来，最后用react的render方法渲染在节点上，完成开发 四、...左边es6写法，右边react.creatClass ?  参考文档： 扩展阅读：https://github.com/jasonslyvia/a-cartoon-intro-to-redux-cn

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    一个仅为2kb的React数据流状态库

    大家好，我是「前端实验室」爱分享的了不起~ 今天为大家分享一个全新的数据流方案，在一行代码都不用修改的情况下，达到提升react局部状态为全局共享状态的效果。...helux helux 是一个鼓励服务注入，并支持响应式变更 react 的全新数据流方案，为了更符合现在流行的 DDD 围绕业务构建领域模型而生。...状态提升 0 改动，所以地方仅需将useObject换为useSharedObject即可提升状态共享到其他组件 避免 forwordRef 地狱，内置的exposeService模式将轻松解决父调子时的...100% ts 编写，为你提供全方位类型提示 使用 首先使用npm命令进行安装 npm i helux 然后调用createShared创建共享状态,调用useShared使用共享状态 import React...from 'react'; + import { createShared, useShared } from 'helux'; + const { state: sharedObj } = createShared

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    【软件工程】数据流图 ( 数据流图简介 | 数据流图概念 | 数据流 | 加工 | 数据存储 | 外部实体 | 数据流图分层 | 顶层数据流图 | 中层数据流图 | 底层数据流图 )

    数据流 : 数据流由 一组固定成分的数据 组成 , 表示 数据的流向 ; 数据流命名 : 每个数据流都有一个 命名 , 该命名表达了 该数据流传输 的 数据的含义 ; 如在箭头上标注 “账号信息” ,..., 即 对数据进行了什么样的处理 , 使得 “输入数据流” 变为 “输出数据流” ; 主要操作 : 在程序中的体现是 处理 数据的过程 , 向 “加工” 中输入数据流后 , 将数据进行加工 , 处理...开始编号 ; 2、顶层数据流图 顶层数据流图 : 中间的椭圆 是需要开发的 系统 , 周边的矩形 表示的是 外部实体人或组织 , 外部实体 与 系统 之间 , 有数据传输关系 ; 一个形象的说明是 多个人吃火锅..., 系统内部模块之间的数据交换 是没有体现的 ; 3、中层数据流图 将 “顶层数据流图” 进行细化 , 细化后的 0 层数据流图 , 与 顶层数据流图 比较没有变化的部分 : 外部实体 , 外部实体与系统之间的数据流..., 即 加工 ; 这些数据处理部件 ( 加工 ) 之间会有数据流的交互 , 4、底层数据流图 针对每个加工 节点 , 将其拆分 , 绘制其中的更详细的数据流转情况 ; 数据流图 ( DFD ) 分层

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    storm的数据流组

    数据流组 设计一个拓扑时，你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据（数据流是如何被bolts消费的）。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流，以及如何消费它们。...NOTE：一个节点能够发布一个以上的数据流，一个数据流组允许我们选择接收哪个。...数据流组通常将数据源组件的ID作为参数，取决于数据流组的类型不同还有其它可选参数。 NOTE：每个InputDeclarer可以有一个以上的数据源，而且每个数据源可以分到不同的组。...随机数据流组 随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数（数据源组件），并且数据源会向随机选择的bolt发送元组，保证每个消费者收到近似数量的元组。 随机数据流组用于数学计算这样的原子操作。...Storm允许我们声明具名数据流（如果你不把元组发送到一个具名数据流，默认发送到名为”default“的数据流）。这是一个识别元组的极好的方式，就像这个例子中，我们想识别signals一样。

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    数据流方案的思考

    这就是当前最流行的数据流方案Redux的核心理念。 从整体来说，使用Redux，相当于把整个应用都实现为命令模式，一切变动都由命令驱动。...Redux这类东西出现的初衷只是为了提供一种单向数据流的思路，防止状态修改的混乱。但是在基于数据管道的这些库中，数据天然就是单向流动的。...我们之前提到一个表达式： View = f(Model) 整个React-Redux体系，都是倾向于让使用者尽可能去从整体的角度关注变化，比如说，Redux的输入输出结果是整个应用变更前后的完整状态，React...我们需要注意到，为什么不是直接把Redux接在React上，而是通过一个叫做react-redux的库呢？因为它需要借助这个库，去从整体的state结构上检出变化的部分，拿给对应的组件去重绘。...借助RxJS或者xstream这样的数据管道的理念，我们可以直观地表达出数据的整个变更过程，也可以把多个数据流进行便捷的组合。

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    数据流的中位数

    中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。 例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。...void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。 double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。...当累计添加的数的数量为奇数时， 中的数的数量比 多一个，此时中位数为 的队头。当累计添加的数的数量为偶数时，两个优先队列中的数的数量相同，此时中位数为它们的队头的平均值。...新的中位数将小于等于原来的中位数，因此我们可能需要将 中最大的数移动到 中。 此时 大于中位数，我们需要将该数添加到 中。新的中位数将大于等于原来的中位数，因此我们可能需要将 中最小的数移动到 中。...特别地，当累计添加的数的数量为 时，我们将 添加到 中。

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    SSIS数据流

    数据流是在SQL Server 2005中才引入的新概念。数据流是专门处理数据操作的工作流。数据流也称为流水线。可以将数据流认为是装配线，该装配线包含了顺序执行的多个操作。...在数据流中的每个节点都称为转换。数据流通常以源转换开始，以目标转换结束。在这两个转换之间，预定义的数据流转换被依序应用到数据上。一些转换是同步的，例如，查找、条件性拆分和数据转换。...这些同步的转换可以并行执行。 一旦已经将转换应用到数据行上，则下一个转换可以开始处理该数据行，而无需等到上一级转换处理完整个数据集。一些转换是异步的，例如聚合和排序。...SSIS 学习（2）：数据流任务（上） Integration Services学习（3）：数据流任务（下） SSIS工程师为您揭秘数据流 为SSIS编写自定义数据流组件(DataFlow Component

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据： 最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...然后，我们要保证左边的最大堆的size等于右边的最小堆的size或者最大堆的size比最小堆的size大1。...要获取中位数的话，直接判断最大堆和最小堆的size，如果相等，则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数，不然，就是最大堆的size要比最小堆的size大，这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...Integer> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边

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    MapReduce数据流

    Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示： 图4.4高层MapReduce工作流水线 　　MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。...这是MapReduce中唯一的任务节点间的通信过程。map任务间不会进行任何的信息交换，也不会去关心别的map任务的存在。相似的，不同的reduce任务之间也不会有通信。...接下来，我们要近距离的来来看看这个系统以获取更多的细节。 图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流 　　图4.5展示了流线水中的更多机制。...RecordReader实例是由输入格式定义的，默认的输入格式，TextInputFormat，提供了一个LineRecordReader，这个类的会把输入文件的每一行作为一个新的值，关联到每一行的键则是该行在文件中的字节偏移量...对于每一个已赋予到reducer的partition内的键来说，reducer的reduce()方法只会调用一次，它会接收一个键和关联到键的所有值的一个迭代器，迭代器会以一个未定义的顺序返回关联到同一个键的值

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    系统数据流程

    系统数据流程设计.jpg 数据仓库概念 数据的传入 一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据 二、业务系统数据库...JavaEE后台把数据存储到mysql中，用来完成交易的业务数据 三、爬虫 ---- 数据的处理 将数据收集到Data warehouse中，进行ETL清洗。...（假设每台服务器8T硬盘） 技术选型主要考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验（框架的使用）、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算等。...---- 具体使用的框架和技术 数据采集传输： Flume（进） Kafka（缓冲池） Sqoop（出） Logstash -- ELK Data X -- 阿里 数据存储： MySQL --...模拟java后台的数据 HDFS -- Hive HBase -- kylin，实时的kv格式数据 Redis -- 缓存 MongoDB -- 前端 数据计算： Hive -- 底层是mr

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