TanStack Angular Query を使用した Angular v での API 呼び出しの合理化
この記事では、Angular v18 プロジェクトで安定した @tanstack/query-angular パッケージを使用して効率的な API 呼び出しを行うためのガイダンスを提供します?
Angular プロジェクトでの API インタラクションの管理には、反復的なロジックが含まれることが多く、コードの重複、メンテナンスの負担の増大、潜在的な状態管理の複雑さにつながります。 @tanstack/angular-query-experimental は堅牢なソリューションを提供しますが、このパッケージはまだ実験開発中であることに注意することが重要です。代わりに、特に Angular v17 プロジェクトの場合は、安定版 @tanstack/angular-query-experimental パッケージの利用を検討してください。
TanStack Angular クエリの主な利点:
宣言的アプローチ: API リクエストと関連するデータ処理をカプセル化するクエリ関数を定義し、クリーンで読みやすいコードを促進します。
自動キャッシュと再フェッチ: 「再検証中に失効する」などの組み込みのキャッシュ戦略を活用して、パフォーマンスを最適化し、不必要なサーバー呼び出しを削減します。データの整合性を強化するために、ニーズ (データの古さ、ウィンドウの再フォーカスなど) に基づいてデータの再取得を実装します。
リアクティブなデータ処理: オブザーバブルとシグナルを使用してデータにアクセスして管理し、手動のライフサイクル フックや複雑な状態管理パターンを使用せずに UI コンポーネントでのリアクティブな更新を可能にします。
モジュラー設計: API ロジックを再利用可能なクエリ エンティティに編成し、コードの編成と保守性を促進します。
専用開発ツール: TanStack Query Devtools を通じてクエリ実行、キャッシュ状態、パターンの再フェッチに関する洞察を取得し、デバッグと最適化を容易にします。
インストール:
npm または Yarn を使用して必要なパッケージをインストールします。
npm install @tanstack/query-angular-experimental @tanstack/angular-query-devtools-experimental
段階的な実装:
@tanstack/angular-query-experimental は Angular v17 で利用できますが、現在実験開発中であり、運用環境での使用は推奨されていません。 Angular v17 プロジェクトで安定した信頼性の高い API 呼び出し管理を行うには、安定した @tanstack/query-angular パッケージの使用を検討してください。
段階的な実装ガイドは次のとおりです:
1. app.config.ts にプロバイダーを追加します。
import { ApplicationConfig } from '@angular/core'; import { provideRouter } from '@angular/router'; import { routes } from './app.routes'; import { provideHttpClient } from '@angular/common/http'; import { QueryClient, provideAngularQuery } from '@tanstack/angular-query-experimental'; const queryClient = new QueryClient(); export const appConfig: ApplicationConfig = { providers: [ provideRouter(routes), provideHttpClient(), provideAngularQuery(queryClient) ] };
- provideHttpClient、QueryClient、provideAngularQuery をインポートしています。
- 依存関係注入を通じてルーティング、HTTP、および Angular Query 機能を提供することにより、アプリ構成オブジェクトを定義およびエクスポートします。
2. API 応答の Typescript ベースのタイプを定義します。
型は TypeScript でデータの構造と型を指定するために使用され、コードの編成とエラーの防止に役立ちます。 Angular アプリケーション内では、このタイプは API または他のデータ ソースから取得したデータを構造化するための青写真として機能する可能性があります。
npm install @tanstack/query-angular-experimental @tanstack/angular-query-devtools-experimental
3. API 呼び出しを使用するサービス repos.service.ts を定義します。
import { ApplicationConfig } from '@angular/core'; import { provideRouter } from '@angular/router'; import { routes } from './app.routes'; import { provideHttpClient } from '@angular/common/http'; import { QueryClient, provideAngularQuery } from '@tanstack/angular-query-experimental'; const queryClient = new QueryClient(); export const appConfig: ApplicationConfig = { providers: [ provideRouter(routes), provideHttpClient(), provideAngularQuery(queryClient) ] };
このサービスは、GitHub API に HTTP リクエストを送信してリポジトリ データを取得する役割を果たします。 HttpClient を使用してリクエストを作成し、応答データが Response タイプで定義された構造に準拠することを期待します。
4. コンポーネント github-repo-list.component.ts で Angular クエリを開始します。
コンポーネントは Angular Query を使用してデータのフェッチとキャッシュを管理します。 ReposService を挿入して API 呼び出しを行います。これは、queryFn を使用してリポジトリ データをフェッチするための一意のキー「repoData」を持つクエリを定義します。
export type Response = { name: string description: string subscribers_count: number stargazers_count: number forks_count: number }
5. コンポーネント UI github-repo-list.component.html でデータをレンダリングしましょう。
import { HttpClient } from '@angular/common/http'; import { Injectable } from '@angular/core'; import { Response } from '../../types/responce.type'; @Injectable({ providedIn: 'root' }) export class ReposService { endpoint: string = 'https://api.github.com'; constructor( private http: HttpClient ) { } getRepos() { return this.http.get<Response>(`${this.endpoint}/repos/tanstack/query`); } }
- このテンプレートは、クエリの状態 (読み込み、エラー、成功) に基づいて、条件付きでさまざまなコンテンツをレンダリングします。
- さまざまなシナリオを効果的に処理し、ユーザーに適切なフィードバックを提供します。
- デバッグと検査のための Angular Query 開発ツールが組み込まれています。
動作デモ:
Github で完全なソース コードを確認してください。ありがとう?
以上がTanStack Angular Query を使用した Angular v での API 呼び出しの合理化の詳細内容です。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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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。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

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。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

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。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
