推荐 Citrus:高效状态管理库,为 Rum 应用赋能!
在构建现代 Web 应用时,管理应用状态是至关重要的任务之一。幸运的是,我们有 Citrus 这样的优秀工具来帮助我们。Citrus 不仅是一个轻量级的、基于 Rum 的状态管理库,还提供了一种简洁而强大的方式来处理复杂的应用状态和事件流。从 v3.0.0 起,为了避免与敏捷开发中的术语“Scrum”混淆,项目更名为 Citrus,但它的功能和易用性仍然保持不变。
项目简介
Citrus 是一款专为 Rum 设计的状态管理库,它以柑橘类水果命名,寓意其能够像柑橘调和朗姆酒一样平衡和增强你的应用。 Citrus 提供了类似于 re-frame 的体验,但充分利用了 Rum 的 API,让你可以专注于构建功能丰富且易于维护的前端应用程序。
技术分析
Citrus 核心组件是名为 Reconciler 的结构,它负责管理应用状态,并协调事件处理和副作用。Reconciler 中的控制器(Controller)保持应用领域的分离,每个都有自己的状态存储。通过调用 dispatch!
和 dispatch-sync!
来触发事件,控制器则响应这些事件并返回描述副作用的数据结构。此外,Citrus 还支持异步批量更新,以实现更优的性能。
应用场景
- 构建单页应用(SPA)
- 复杂数据流管理和状态同步
- 与服务器端通信,如 API 请求
- 实现高效的服务器端渲染(SSR)
实际应用示例包括 Hacker News 克隆版和 "Real World" 示例应用,这两个项目都展示了 Citrus 在实际项目中的强大功能。
项目特点
- 解耦应用状态 - 所有的状态都在一个单一的 Atom 中,但保持独立于全局状态。
- 无全局状态 - 状态存在于每个
Reconciler
实例中。 - 控制器 - 用于分隔不同应用领域,保持代码整洁。
- 反应式查询 - 随着状态的变化自动更新视图。
- 数据驱动的副作用 - 描述副作用作为数据结构,易于测试和复用。
- 异步批量更新 - 利用
requestAnimationFrame
提升性能。 - 服务器端渲染支持 - 容易进行状态的序列化和反序列化。
结语
Citrus 为 Rum 开发者提供了一个简单且优雅的状态管理解决方案,它易于理解和集成到现有项目中。如果你正在寻找一种既能提高开发效率又能保证应用性能的方法,那么 Citrus 绝对值得尝试。现在就加入 Citrus 社区,在 Clojurians Slack 上交流,或者通过 Patreon 支持这个项目的持续发展,一同探索 Citrus 带来的无限可能!
- 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~052CommonUtilLibrary
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!C0331- 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









