JSX Props でアロー関数とバインドがパフォーマンスの問題を引き起こすのはなぜですか?
最適なパフォーマンスのためにアロー関数を回避し、JSX Props にバインドする
React の lint ツールは、潜在的な問題を強調することでコードの実践を強化することを目的としています。よくあるエラー メッセージの 1 つは、「JSX プロパティではアロー関数を使用しないでください」です。これは、JSX プロップ内でアロー関数またはバインドを使用することの悪影響を指摘しています。
アロー関数とバインドがパフォーマンスを妨げる理由
アロー関数またはバインドを JSX プロップに組み込むと、パフォーマンスへの影響:
- ガベージ コレクション: アロー関数が作成されるたびに、前の関数は破棄されます。複数の要素がインライン関数でレンダリングされる場合、アニメーションが途切れ途切れになる可能性があります。
- レンダリング: インライン矢印関数は、PureComponents および shouldComponentUpdate メソッドを使用するコンポーネントで使用される浅い比較メカニズムを妨げます。アロー関数の prop は毎回再作成されるため、prop の変更として検出され、不要な再レンダリングがトリガーされます。
再レンダリングに対するインライン ハンドラーの影響
考慮してくださいこれらの例:
例 1: インライン ハンドラーを使用しない PureComponent
class Button extends React.PureComponent { render() { const { onClick } = this.props; console.log('render button'); return <button onClick={onClick}>Click</button>; } }
このコードでは、PureComponent で予期されるように、Button コンポーネントはプロパティが変更されたときにのみ再レンダリングされます。 .
例 2: インライン ハンドラーを使用した PureComponent
const Button = (props) => { console.log('render button'); return <button onClick={() => props.onClick()}>Click</button>; };
インライン アロー関数により、コンポーネントの状態が変化しない場合でも、Button は毎回再レンダリングされるようになりました。この不要な再レンダリングは、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
ベスト プラクティス
これらのパフォーマンスの問題を回避するには、次のベスト プラクティスに従うことをお勧めします。
- JSX の外部でイベント ハンドラーを定義します: アロー関数を抽出するか、メソッドを別の変数宣言にバインドします。
- このバインディングを使用します: クラス コンポーネントの場合は、イベントをバインドします
- 高階関数を使用する: JSX でのイベント処理をより効率的にするには、map や bindingActionCreators などの高階関数の使用を検討してください。
以上がJSX Props でアロー関数とバインドがパフォーマンスの問題を引き起こすのはなぜですか?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。
