热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 人工智能 > 正文

基于vue--key值的特殊用处详解

这篇文章主要介绍了基于vue--key值的特殊用处详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

数组的v-for

item in items

item of items

item,index in items

(item,index) in items

对象的v-for(键值,键名,索引)

value in object

(value, key) in object

(value, key, index) in object

v-for渲染的列表的结构采用“就地复用”的策略,也就说当数据重新排列数据时,会复用已在页面渲染好的元素,不会移动 DOM 元素来匹配数据项的顺序,这种模式是高效的,改变现有位置的结构的数据即可

eg:

问题:点击翻转数组哦,高亮并没有跟随1 在最后,而是直接复用在4上

原因:点击翻转数组哦,高亮并没有跟随1 在最后,而是直接复用在4上

解决:需要提供一个唯一的key值(常用ID),以便它能跟踪每个节点的身份,从而重用和重新排序现有元素

补充知识:vue---绑定key值与不绑定key的作用及其优点

vue—key值绑定的作用及优点

**

本文基于vue2x版本进行解析

绑定key值:可以更快速和更精确的确定变化数据的位置,并进行响应式操作,在一定量的数据之上时,是高性能的,更多的情况下与v-for一起使用;

不绑定key值:vue默认机制状态下的,当小于一定数据量时,并且DOM数据简单处理时,在刻意使用的情况下,vue的默认机制是更加高性能的,仅限于数据量较小,数据类型简单且后续不会有过多更新时使用。

总的来说,绑定key值与v-for绑定使用效果更好,不绑定key,在简单场景下使用性能更高,各有优缺点,可根据使用场景,按需使用。

代码分析见下文(如有错误请不吝指出,如正确必采纳改正)

1.在不绑定key的时候:

vue中的默认机制是不绑定key,

1
//node:a 默认状态下的不绑定key的虚拟节点
2
//node:b
3
//node:c
4
//node:d

此状态下的key值发生变化,更新的机制则是{就地更新},但相应的虚拟节点不会发生变化`如下所示:这种是vue的默认机制,就地更新,适用于简单的DOM数据渲染,在一定的数据量下,是比key值绑定更加高性能的;

2
//node:a 数据变化后,默认机制的标识没有变化,
3
//node:b
4
//node:c
1
//node:d

2:在绑定key值的时候:

此时,所有的虚拟节点均被绑定唯一的标识,类似于身份证的作用;

1
//key:a key值为唯一标识,
2
//key:b
3
//key:c
4
//key:d

如果其中的数据发生变化,diff算法会映射到变化的虚拟节点,更加快速和精准的找到变化的节点,并对其进行newkey和oldkey的值判断,进行相应的更新操作:如下

4
//key:d //数值变化 key值作为唯一标识,跟随
2
//key:b
3
//key:c
1
//key:a //数值变化 key值作为唯一标识,跟随

key的唯一标识是跟随数据变化的,并且唯一对应,

以上这篇基于vue--key值的特殊用处详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。


推荐阅读
  • 在Android开发中,使用Picasso库可以实现对网络图片的等比例缩放。本文介绍了使用Picasso库进行图片缩放的方法,并提供了具体的代码实现。通过获取图片的宽高,计算目标宽度和高度,并创建新图实现等比例缩放。 ... [详细]
  • 云原生边缘计算之KubeEdge简介及功能特点
    本文介绍了云原生边缘计算中的KubeEdge系统,该系统是一个开源系统,用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。它基于Kubernetes构建,并为网络应用程序提供基础架构支持。同时,KubeEdge具有离线模式、基于Kubernetes的节点、群集、应用程序和设备管理、资源优化等特点。此外,KubeEdge还支持跨平台工作,在私有、公共和混合云中都可以运行。同时,KubeEdge还提供数据管理和数据分析管道引擎的支持。最后,本文还介绍了KubeEdge系统生成证书的方法。 ... [详细]
  • 生成对抗式网络GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN介绍
    一、GAN原理介绍学习GAN的第一篇论文当然由是IanGoodfellow于2014年发表的GenerativeAdversarialNetworks(论文下载链接arxiv:[h ... [详细]
  • [译]技术公司十年经验的职场生涯回顾
    本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同,令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望,认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]
  • 无线认证设置故障排除方法及注意事项
    本文介绍了解决无线认证设置故障的方法和注意事项,包括检查无线路由器工作状态、关闭手机休眠状态下的网络设置、重启路由器、更改认证类型、恢复出厂设置和手机网络设置等。通过这些方法,可以解决无线认证设置可能出现的问题,确保无线网络正常连接和上网。同时,还提供了一些注意事项,以便用户在进行无线认证设置时能够正确操作。 ... [详细]
  • 本文介绍了游戏开发中的人工智能技术,包括定性行为和非定性行为的分类。定性行为是指特定且可预测的行为,而非定性行为则具有一定程度的不确定性。其中,追逐算法是定性行为的具体实例。 ... [详细]
  • JavaScript设计模式之策略模式(Strategy Pattern)的优势及应用
    本文介绍了JavaScript设计模式之策略模式(Strategy Pattern)的定义和优势,策略模式可以避免代码中的多重判断条件,体现了开放-封闭原则。同时,策略模式的应用可以使系统的算法重复利用,避免复制粘贴。然而,策略模式也会增加策略类的数量,违反最少知识原则,需要了解各种策略类才能更好地应用于业务中。本文还以员工年终奖的计算为例,说明了策略模式的应用场景和实现方式。 ... [详细]
  • 本文介绍了PhysioNet网站提供的生理信号处理工具箱WFDB Toolbox for Matlab的安装和使用方法。通过下载并添加到Matlab路径中或直接在Matlab中输入相关内容,即可完成安装。该工具箱提供了一系列函数,可以方便地处理生理信号数据。详细的安装和使用方法可以参考本文内容。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了相机防抖的设置方法和使用技巧,包括索尼防抖设置、VR和Stabilizer档位的选择、机身菜单设置等。同时解释了相机防抖的原理,包括电子防抖和光学防抖的区别,以及它们对画质细节的影响。此外,还提到了一些运动相机的防抖方法,如大疆的Osmo Action的Rock Steady技术。通过本文,你将更好地理解相机防抖的重要性和使用技巧,提高拍摄体验。 ... [详细]
  • 图解redis的持久化存储机制RDB和AOF的原理和优缺点
    本文通过图解的方式介绍了redis的持久化存储机制RDB和AOF的原理和优缺点。RDB是将redis内存中的数据保存为快照文件,恢复速度较快但不支持拉链式快照。AOF是将操作日志保存到磁盘,实时存储数据但恢复速度较慢。文章详细分析了两种机制的优缺点,帮助读者更好地理解redis的持久化存储策略。 ... [详细]
  • 无损压缩算法专题——LZSS算法实现
    本文介绍了基于无损压缩算法专题的LZSS算法实现。通过Python和C两种语言的代码实现了对任意文件的压缩和解压功能。详细介绍了LZSS算法的原理和实现过程,以及代码中的注释。 ... [详细]
  • 解决Cydia数据库错误:could not open file /var/lib/dpkg/status 的方法
    本文介绍了解决iOS系统中Cydia数据库错误的方法。通过使用苹果电脑上的Impactor工具和NewTerm软件,以及ifunbox工具和终端命令,可以解决该问题。具体步骤包括下载所需工具、连接手机到电脑、安装NewTerm、下载ifunbox并注册Dropbox账号、下载并解压lib.zip文件、将lib文件夹拖入Books文件夹中,并将lib文件夹拷贝到/var/目录下。以上方法适用于已经越狱且出现Cydia数据库错误的iPhone手机。 ... [详细]
  • JVM 学习总结(三)——对象存活判定算法的两种实现
    本文介绍了垃圾收集器在回收堆内存前确定对象存活的两种算法:引用计数算法和可达性分析算法。引用计数算法通过计数器判定对象是否存活,虽然简单高效,但无法解决循环引用的问题;可达性分析算法通过判断对象是否可达来确定存活对象,是主流的Java虚拟机内存管理算法。 ... [详细]
  • 本文介绍了数模国赛的报名参加方法,包括学校报名和自己报名的途径。同时给出了建模竞赛的建议,重在历练的同时掌握方法以及弥补自己的短板。此外,还分享了论文的结构和模型求解部分的注意事项,包括数学命题的表述规范和计算方法的原理等。 ... [详细]
  • 本文介绍了高校天文共享平台的开发过程中的思考和规划。该平台旨在为高校学生提供天象预报、科普知识、观测活动、图片分享等功能。文章分析了项目的技术栈选择、网站前端布局、业务流程、数据库结构等方面,并总结了项目存在的问题,如前后端未分离、代码混乱等。作者表示希望通过记录和规划,能够理清思路,进一步完善该平台。 ... [详细]
author-avatar
baaiiii
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有