之前开发过一个基于reactredux的项目,总的来看用react来开发,其效率是指数型提高的,初期虽然很慢,但是到了后期维护起来真实比jquery系爽太多了。在学习react和redux的过程中,遇到的最大的障碍莫过于思想上的转变了,如果之前jquery用多了,产生了思维僵固,那么转换到react的开发思想上来还是很费劲的。所以在这里写一下怎样快速的转换到react开发思维方式上来。让我们从一个开发需求开发,分别用react和jquery进行开发。当然不用担心,我不会通过代码形式的来讲述其中的差别,这样看起来还是会很费劲的,我会通过伪代码的形式来进行说明。 在React开发中,思维方式的转变是关键。传统的jQuery方式注重DOM操作,而React提倡的是组件化和声明式编程。在React的世界里,我们不再直接操作DOM,而是通过修改组件的状态(state)来驱动视图更新。 在jQuery中,面对一个如上文所述的需求——动态统计字数、限制字数并控制发布按钮的可用性,我们会直接监听DOM元素,例如`textarea`的`keyup`事件,实时计算字符数,并根据结果修改按钮的`disabled`属性。这种方式在小规模项目中可能显得简洁,但随着功能增加,代码会变得难以维护,因为DOM操作和数据流分散在各处。 相比之下,React通过组件和状态管理实现更高效、可维护的解决方案。我们将需求抽象为几个状态:无内容、内容不超过140字、内容超过140字。然后创建一个状态对象`state`来存储这些状态,比如`content`、`contentLength`和`btnDisabled`。React组件的`render`方法根据`state`生成DOM结构,例如`<div>{state.contentLength}</div>`。 事件处理函数不再直接修改DOM,而是改变`state`。例如,当用户输入时,`onChange`事件更新`state.content`,然后React自动重新渲染组件以反映变化。字数限制和发布按钮的可用性通过`state.btnDisabled`控制,它根据`state.contentLength`自动更新。 当需求变更,如增加图片功能,React的维护更加直观。我们只需要扩展`state`,添加`imgCount`字段,然后相应地更新`contentLength`的计算方式。组件的结构保持清晰,新增的按钮和逻辑与现有部分相互独立,易于理解和维护。 React的思维方式强调“状态即数据”,DOM更新由数据驱动。这使得代码结构更清晰,组件之间的边界明确,便于测试和复用。此外,随着Redux等状态管理库的引入,全局状态的管理和共享变得更加有序,进一步提升了大型应用的可维护性。 从jQuery转向React开发,我们需要理解以下几个核心概念: 1. **组件化**:将UI拆分为独立、可复用的组件,每个组件都有自己的状态和逻辑。 2. **声明式编程**:在React中,我们描述组件应该呈现什么,而不是如何更新DOM。 3. **状态管理**:通过`state`控制组件的行为和视图,避免直接操作DOM。 4. **生命周期方法**:了解组件的初始化、更新和卸载过程,合理使用生命周期方法处理业务逻辑。 5. **单向数据流**:数据从父组件流向子组件,通过props传递,避免了数据混乱。 适应这种思维方式,开发者可以构建出更健壮、可维护的前端应用,尤其在复杂项目中,React的优势更为明显。
- 粉丝: 4
- 资源: 1015
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- cmake-3.30.1-windows-arm64.msi win11 on arm 通过cmake编译&运行C++代码
- 光伏发电系统最大功率跟踪控制MATLAB仿真模型(电导增量法+扰动观察法) 电导增量法最大功率跟踪控制 扰动观察法最大功率跟踪控
- nmpc非线性模型预测控制从原理到代码实践 含4个案例 自动泊车轨迹优化; 倒立摆上翻控制; 车辆运动学轨迹跟踪; 四旋翼无人机
- wordpress-子比主题7.8免授权
- 光子晶体BIC增强光自旋霍尔效应: - 复现:2022年PRL; - 关键词:光子晶体,能带,远场偏振椭圆分布 (偏振场),连续
- 基于OCR识别的小猿口算比大小自动做题程序(支持0~100比较)
- 三相PWM整流器滞环电流控制MATLAB仿真模型 采用滞环电流控制方法来控制PWM整器,在matlab simulink中实现
- HCIE-DataCom Segment Routing超详细实验LAB集合
- 实变函数第一章集合与点集部分课程笔记
- Python栈应用实战案例解析及其性能提升策略(包含详细的完整的程序和数据)