リレーでデータフェッチを反応します
- リレーの目的:
- リレーは、Facebookからも、Reactのデータの複雑さに取り組み、データ管理を簡素化する宣言的なアプローチを提供します。 コンポーネントの定義とデータフェッチをシームレスに統合し、コードの明確さと保守性を向上させます。 フラックスとHOCS: フラックス原理(単方向データフロー)に基づいて構築されている間、リレーは高次コンポーネント(HOCS)を導入します。 これらのHOCは、データを取得するデータをカプセル化し、ディスパッチャとストアの両方として機能し、データ処理を簡素化します。
- GraphQl統合:Relay Leverages GraphQl、Facebookのグラフデータのクエリ言語。これには、既存のプロジェクトの重要な事業であるGraphQLスキーマとサーバーを設定する必要があります。 Facebookのリレースターターキットは、新しいプロジェクト開発を支援しています
- 代替案:既存のプロジェクトの場合、GraphQLの実装のオーバーヘッドは法外なものである可能性があります。 リレーにインスパイアされた代替品であるは、GraphQLの代わりに約束を使用して、破壊的でない統合パスを提供します。 現在、リレーには完全な同型アプリケーションサポートがありませんが、これは将来のリリースのために計画されています。
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Reactのデータに対処する課題の取得:
react-transmit
Reactプロジェクトスケールとして、データ管理はますます複雑になります。 Reactはビューレイヤーとして優れていますが、堅牢なデータフェッチングメカニズムの最初の欠如は課題につながりました。 Flux、Facebookの応答、イベントの処理が改善されましたが、データの初期化に複雑さが導入されました。リレーは、これらの問題を解決することを目的としています
リレーの利点:
宣言スタイル:Reactのコンポーネント定義と同様に、リレーは宣言的アプローチを使用してデータ依存関係を指定し、読みやすさと保守性を向上させます。 データコロケーション:
データの取得ロジックはコンポーネントの定義と一緒に存在し、コードを理解してデバッグしやすくします。- シームレスなデータの変更:リレーの変異機能は、スムーズなデータの更新を確保し、永続レイヤーの変更を伝播します。
- リレー対フラックス: リレーはフラックス上に構築されますが、より具体的な実装を提供します。 ディスパッチャー、アクション、ストアなどの概念を共有している間、リレーのHOCは異なるアーキテクチャアプローチを提供します。 Reduxのような既存のフラックス実装とのリレーの互換性は、継続的な議論の領域のままです。
- Higher-Order Components (HOCs) in Relay: リレーの子どものコンポーネントをラップし、データフェッチを管理し、ディスパッチャーや店舗として機能します。
トリガーデータの取得と更新などの方法。 以下の例は、リレーHOCを使用したAsetQueryParams()
コンポーネントを示しています。
ProfilePicture
ProfilePicture
RelayのGraphQL統合には、GraphQLスキーマとサーバーのセットアップが必要です。 強力ですが、これは既存のプロジェクトに複雑さを加えます。 GraphQLフリーの代替品を提供しています。
リレーの現在のステータスと将来のロードマップ:react-transmit
リレーは現在、オープンソースの技術プレビューにあります。 完全な同型サポートが不足している一方で、将来の計画には、より広範なデータソースアダプターと改善された同型機能が含まれます。 よくある質問(FAQ):
このセクションでは、リレーに関する一般的な質問、他のGraphQLクライアント(Apolloクライアント、URQL)との比較、データフェッチメカニズム、キャッシング戦略、エラー処理、リレーコンパイラ、ページネーション、および他のライブラリとの互換性に対する一般的な質問への回答を提供します。 (注:元のFAQは非常に広範囲であり、ここでそれらを再現することは過度に長くなります。重要なポイントは上記で要約されています。)
以上がリレーでデータフェッチを反応しますの詳細内容です。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。

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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。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

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。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

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。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
