EffectfulJS 开源项目教程
项目介绍
EffectfulJS 是一个用于 JavaScript 和 TypeScript 的库,旨在简化异步和副作用管理。它提供了一种声明式的方式来处理副作用,使得代码更加简洁和易于维护。EffectfulJS 的核心思想是通过上下文管理器来控制副作用的执行,从而实现更清晰的代码结构和更好的可测试性。
项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 EffectfulJS。你可以使用 npm 或 yarn 来安装:
npm install effectfuljs
或者
yarn add effectfuljs
基本使用
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 EffectfulJS 来处理异步操作:
import { effect, run } from 'effectfuljs';
async function fetchData() {
const response = await fetch('https://api.example.com/data');
const data = await response.json();
return data;
}
function* main() {
const data = yield* effect(fetchData);
console.log(data);
}
run(main);
在这个示例中,fetchData 是一个异步函数,main 是一个生成器函数。通过 effect 函数,我们可以将异步操作嵌入到生成器中,并通过 run 函数来执行整个流程。
应用案例和最佳实践
异步数据获取
EffectfulJS 非常适合用于处理异步数据获取的场景。例如,在一个 Web 应用中,你可能需要从多个 API 端点获取数据并进行组合。使用 EffectfulJS,你可以轻松地将这些异步操作组合在一起,而无需担心回调地狱或复杂的 Promise 链。
function* fetchUserAndPosts(userId) {
const user = yield* effect(fetchUser, userId);
const posts = yield* effect(fetchPosts, userId);
return { user, posts };
}
run(fetchUserAndPosts, 123);
副作用管理
在复杂的应用中,副作用管理是一个常见的问题。EffectfulJS 提供了一种声明式的方式来管理副作用,使得代码更加清晰和易于维护。例如,你可以使用 EffectfulJS 来管理全局状态的变化:
function* updateUserProfile(userId, profileData) {
yield* effect(updateUser, userId, profileData);
yield* effect(notifyUser, userId, 'Profile updated');
}
run(updateUserProfile, 123, { name: 'John Doe' });
典型生态项目
Effectful Redux
Effectful Redux 是一个基于 EffectfulJS 的 Redux 中间件,它允许你在 Redux 中使用 EffectfulJS 来处理异步操作和副作用。这使得 Redux 的代码更加简洁和易于维护。
Effectful React
Effectful React 是一个 React 钩子库,它允许你在 React 组件中使用 EffectfulJS 来处理副作用。这使得 React 组件的逻辑更加清晰,并且更容易进行单元测试。
Effectful Node.js
Effectful Node.js 是一个 Node.js 框架,它允许你在 Node.js 应用中使用 EffectfulJS 来处理异步操作和副作用。这使得 Node.js 应用的代码更加简洁和易于维护。
通过这些生态项目,EffectfulJS 提供了一个完整的解决方案,帮助你在不同的应用场景中更好地管理副作用和异步操作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00