Satchel.js 开源项目教程
2024-10-09 07:05:38作者:郜逊炳
1. 项目介绍
Satchel.js 是一个基于 Flux 架构的数据存储库,由微软开发并开源。它通过暴露可观察的状态,使得视图更新变得简单且高效。Satchel.js 结合了 Flux、Redux 和 MobX 的优点,旨在提供一个高效、易用的状态管理解决方案。
主要特点
- 可观察状态:使用 MobX 在底层实现状态的可观察性,使得 React 组件能够高效地监听状态变化并重新渲染。
- Flux 架构:遵循 Flux 架构,数据流是单向的,状态只能通过分发动作来修改。
- 类型安全:默认支持 TypeScript,无需额外配置即可享受类型安全的好处。
- 中间件支持:支持中间件,可以在每个动作分发时执行额外的操作,如跟踪或性能监控。
2. 项目快速启动
安装
首先,通过 npm 安装 Satchel.js:
npm install satcheljs --save
为了与 React 一起使用,还需要安装 MobX 和 MobX React 绑定:
npm install mobx --save
npm install mobx-react --save
创建 Store
创建一个带有初始状态的 Store:
import { createStore } from 'satcheljs';
let getStore = createStore('todoStore', {
todos: []
});
创建组件
创建一个消费状态的 React 组件,使用 @observer 装饰器来确保组件在依赖的数据变化时重新渲染:
import { observer } from 'mobx-react';
@observer
class TodoListComponent extends React.Component<any, any> {
render() {
return (
<div>
{getStore().todos.map(todo => <div key={todo.id}>{todo.text}</div>)}
</div>
);
}
}
实现动作创建器
创建一个动作创建器,用于分发动作:
import { action } from 'satcheljs';
let addTodo = action('ADD_TODO', (text: string) => ({ text: text }));
// 分发 ADD_TODO 动作
addTodo('Take out trash');
实现 Mutator
创建一个 Mutator,用于处理动作并修改状态:
import { mutator } from 'satcheljs';
mutator(addTodo, (actionMessage) => {
getStore().todos.push({ id: Math.random(), text: actionMessage.text });
});
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Satchel.js 适用于需要高效状态管理的 React 应用,特别是在大型、复杂的应用中。例如,在一个待办事项应用中,可以使用 Satchel.js 来管理待办事项的列表和状态。
最佳实践
- 模块化设计:将不同的状态和动作分组到不同的模块中,以保持代码的组织性和可维护性。
- 使用中间件:利用中间件来记录动作分发日志或进行性能监控。
- 类型安全:充分利用 TypeScript 的类型安全特性,减少运行时错误。
4. 典型生态项目
MobX
MobX 是 Satchel.js 的核心依赖之一,提供了状态的可观察性和高效的视图更新机制。
React
React 是 Satchel.js 的主要使用场景,通过与 React 结合,可以构建高效、响应式的用户界面。
TypeScript
TypeScript 提供了类型安全,使得 Satchel.js 的应用更加健壮和易于维护。
通过以上模块的介绍,您应该已经对 Satchel.js 有了一个全面的了解,并能够开始使用它来构建高效的状态管理应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
162
183
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
254
90
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!
C
1.03 K
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
617
暂无简介
Dart
613
138
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255