Datastar项目v1.0.0-beta.11版本发布:通配符支持与性能优化
Datastar是一个现代化的前端框架,专注于通过声明式语法简化复杂交互的开发。它采用数据驱动的方式,通过HTML属性来管理状态和行为,大大减少了传统JavaScript代码的编写量。
核心更新:通配符路径匹配
本次发布的v1.0.0-beta.11版本引入了强大的通配符路径匹配功能,这是对框架状态管理能力的重要增强。
通配符语法详解
新版本在多个关键指令中支持了两种通配符模式:
- 单段通配符
*
:匹配路径中的一个段 - 多段通配符
**
:匹配路径中的零个或多个段
这种设计借鉴了文件系统路径匹配的常见模式,为状态管理提供了更灵活的匹配能力。
应用场景示例
-
批量状态监听
现在可以使用data-on-signals-change-user.*.name
来监听所有用户子对象下的name属性变化,而不需要为每个用户单独设置监听器。 -
持久化存储
data-persist="settings.**"
可以将settings对象及其所有子属性自动持久化到本地存储。 -
批量操作
@setAll('products.*.selected', true)
可以一次性选中所有产品,极大简化了批量操作的代码。
性能优化:新增事件修饰符
本次更新为多个事件指令新增了性能优化相关的修饰符:
-
防抖与节流
现在可以在data-on-intersect
和data-on-signal-change
指令上使用__debounce
和__throttle
修饰符,有效控制高频事件的触发频率。 -
视图过渡
新增的__viewtransition
修饰符已扩展到多个指令,包括data-on-interval
、data-on-load
和data-on-raf
,为状态变化提供平滑的视觉过渡效果。
事件系统改进
SSE(Server-Sent Events)相关的事件监听现在统一在document级别处理,这带来了两个好处:
- 减少了重复的事件监听器
- 确保了事件处理的统一性
开发者只需继续使用data-on-datastar-sse
属性,框架会自动处理事件冒泡和委托。
版本演进与稳定性
开发团队宣布这是最后一个beta版本,下一个版本将是正式的v1.0.0稳定版。这表明框架的核心API已经趋于稳定,适合在生产环境中采用。
对于现有项目,需要注意的是通配符的引入可能会影响之前依赖路径前缀匹配的代码,建议在升级前进行充分测试。
总结
Datastar v1.0.0-beta.11通过引入通配符支持和扩展事件修饰符,显著提升了框架的表达能力和性能表现。这些改进使得状态管理更加灵活,高频事件处理更加高效,为开发者构建复杂交互界面提供了更强大的工具。随着稳定版的临近,Datastar正在成为一个值得关注的前端解决方案。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









