React でのデータのキャッシュ: パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスの向上
React でデータをキャッシュすると、同じデータを複数回フェッチする必要性が減り、パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスが大幅に向上します。 React でデータ キャッシュを実装するためのいくつかのアプローチを次に示します。
1. 状態管理ライブラリの使用
- Redux: Redux を使用してデータを一元化されたストアに保存します。 API 応答を Redux 状態でキャッシュし、データがまだ利用できない場合にのみデータをフェッチできます。
- React Query: このライブラリは、サーバー状態の組み込みキャッシュ メカニズムを提供します。 API 応答を自動的にキャッシュし、必要に応じて再フェッチします。
- Recoil: Redux と同様に、Recoil を使用するとグローバル状態を管理でき、セレクターを使用してキャッシュ戦略を実装できます。
2. ローカル ストレージまたはセッション ストレージ
ブラウザのローカル ストレージまたはセッション ストレージにデータをキャッシュできます:
const fetchData = async () => { const cachedData = localStorage.getItem('myData'); if (cachedData) { return JSON.parse(cachedData); } const response = await fetch('https://api.example.com/data'); const data = await response.json(); localStorage.setItem('myData', JSON.stringify(data)); return data; }; // Use it in your component useEffect(() => { const loadData = async () => { const data = await fetchData(); setData(data); }; loadData(); }, []);
3. カスタム キャッシュ ロジック
JavaScript オブジェクトを使用して独自のキャッシュ メカニズムを実装し、一意のキーに基づいてデータを保存できます。
const cache = {}; const fetchData = async (key) => { if (cache[key]) { return cache[key]; } const response = await fetch(`https://api.example.com/data/${key}`); const data = await response.json(); cache[key] = data; // Cache the data return data; }; // Use it in your component useEffect(() => { const loadData = async () => { const data = await fetchData('myKey'); setData(data); }; loadData(); }, []);
4. サービスワーカー
より高度なキャッシュの場合、Service Worker を使用して API 応答をキャッシュし、キャッシュから直接提供できます。
5. useMemo または useCallback によるメモ化
フェッチしたデータから派生した計算データを扱う場合は、useMemo を使用して値をメモ化します。
const memoizedValue = useMemo(() => computeExpensiveValue(data), [data]);
結論
データの鮮度、複雑さ、ユーザー エクスペリエンスなどの要素を考慮して、アプリケーションのニーズに最も適したキャッシュ戦略を選択してください。 React Query のようなライブラリを使用すると、キャッシュとデータのフェッチを簡素化できますが、手動の方法ではより詳細な制御が可能です。
以上がReact でのデータのキャッシュ: パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスの向上の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

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JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

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開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
