JavaScript异步编程:异步数据收集的具体方法_javascript技巧
Asyncjs/seriesByHand.js
var fs = require('fs');
process.chdir('recipes'); // 改变工作目录
var concatenation = '';
fs.readdir('.', function(err, filenames) {
if (err) throw err;
function readFileAt(i) {
var filename = filenames[i];
fs.stat(filename, function(err, stats) {
if (err) throw err;
if (! stats.isFile()) return readFileAt(i + 1);
fs.readFile(filename, 'utf8', function(err, text) {
if (err) throw err;
concatenation += text;
if (i + 1 === filenames.length) {
// 所有文件均已读取,可显示输出
return console.log(concatenation);
}
readFileAt(i + 1);
});
});
}
readFileAt(0);
});
如你所见,异步版本的代码要比同步版本多很多。如果使用filter、forEach这些同步方法,代码的行数大约只有一半,而且读起来也要容易得多。如果这些漂亮的迭代器存在异步版本该多好啊!使用Async.js就能做到这一点!
何时抛出亦无妨?
大家可能注意到了,在上面那个代码示例中笔者无视了自己在第1.4节中提出的建议:从回调里抛出异常是一种糟糕的设计,尤其在成品环境中。不过,一个简单如斯的示例直接抛出异常则完全没有问题。如果真的遇到代码出错的意外情形,throw会关停代码并提供一个漂亮的堆栈轨迹来解释出错原因。
这里真正的不妥之处在于,同样的错误处理逻辑(即if(err) throw err)重复了多达3次!在4.2.2节,我们会看到Async.js如何帮助减少这种重复。
Async.js的函数式写法
我们想把同步迭代器所使用的filter和forEach方法替换成相应的异步方法。Async.js给了我们两个选择。
async.filter和async.forEach,它们会并行处理给定的数组。
async.filterSeries和async.forEachSeries,它们会顺序处理给定的数组。
并行运行这些异步操作应该会更快,那为什么还要使用序列式方法呢?原因有两个。
前面提到的工作流次序不可预知的问题。我们确实可以先把结果存储成数组,然后再joining(联接)数组来解决这个问题,但这毕竟多了一个步骤。
Node及其他任何应用进程能够同时读取的文件数量有一个上限。如果超过这个上限,操作系统就会报错。如果能顺序读取文件,则无需担心这一限制。
所以现在先搞明白async.forEachSeries再说。下面使用了Async.js的数据收集方法,直接改写了同步版本的代码实现。
Asyncjs/forEachSeries.js
var async = require('async');
var fs = require('fs');
process.chdir('recipes'); // 改变工作目录
var concatenation = '';
var dirContents = fs.readdirSync('.');
async.filter(dirContents, isFilename, function(filenames) {
async.forEachSeries(filenames, readAndConcat, onComplete);
});
function isFilename(filename, callback) {
fs.stat(filename, function(err, stats) {
if (err) throw err;
callback(stats.isFile());
});
}
function readAndConcat(filename, callback) {
fs.readFile(filename, 'utf8', function(err, fileContents) {
if (err) return callback(err);
concatenation += fileContents;
callback();
});
}
function onComplete(err) {
if (err) throw err;
console.log(concatenation);
}
现在我们的代码漂亮地分成了两个部分:任务概貌(表现形式为async.filter调用和async.forEachSeries调用)和实现细节(表现形式为两个迭代器函数和一个完工回调onComplete)。
filter和forEach并不是仅有的与标准函数式迭代方法相对应的Async.js工具函数。Async.js还提供了以下方法:
reject/rejectSeries,与filter刚好相反;
map/mapSeries,1:1变换;
reduce/reduceRight,值的逐步变换;
detect/detectSeries,找到筛选器匹配的值;
sortBy,产生一个有序副本;
some,测试是否至少有一个值符合给定标准;
every,测试是否所有值均符合给定标准。
这些方法是Async.js的精髓,令你能够以最低的代码重复度来执行常见的迭代工作。在继续探索更高级的方法之前,我们先来看看这些方法的错误处理技术。
Async.js的错误处理技术
要怪就怪Node的fs.exists首开这一先河吧!而这也意味着使用了Async.js数据收集方法(filter/filterSeries、reject/rejectSeries、detect/detectSeries、some、every等)的迭代器均无法报告错误。
对于非布尔型的所有Async.js迭代器,传递非null/undefined的值作为迭代器回调的首参数将会立即因该错误值而调用完工回调。这正是readAndConcat不用throw也能工作的原因。
Asyncjs/forEachSeries.js
function readAndConcat(filename, callback) {
fs.readFile(filename, 'utf8', function(err, fileContents) {
if (err) return callback(err);
concatenation += fileContents;
callback();
});
}
所以,如果callback(err)确实是在readAndConcat中被调用的,则这个err会传递给完工回调(即onComplete)。Async.js只负责保证onComplete只被调用一次,而不管是因首次出错而调用,还是因成功完成所有操作而调用。
Asyncjs/forEachSeries.js
function onComplete(err) {
if (err) throw err;
console.log(concatenation);
}
Node的错误处理约定对Async.js数据收集方法而言也许并不理想,但对于Async.js的所有其他方法而言,遵守这些约定可以让错误干净利落地从各个任务流向完工回调。下一节会看到更多这样的例子。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Jika anda perlu tahu cara menggunakan penapisan dengan berbilang kriteria dalam Excel, tutorial berikut akan membimbing anda melalui langkah-langkah untuk memastikan anda boleh menapis dan mengisih data anda dengan berkesan. Fungsi penapisan Excel sangat berkuasa dan boleh membantu anda mengekstrak maklumat yang anda perlukan daripada sejumlah besar data. Fungsi ini boleh menapis data mengikut syarat yang anda tetapkan dan memaparkan hanya bahagian yang memenuhi syarat, menjadikan pengurusan data lebih cekap. Dengan menggunakan fungsi penapis, anda boleh mencari data sasaran dengan cepat, menjimatkan masa dalam mencari dan menyusun data. Fungsi ini bukan sahaja boleh digunakan pada senarai data ringkas, tetapi juga boleh ditapis berdasarkan berbilang syarat untuk membantu anda mencari maklumat yang anda perlukan dengan lebih tepat. Secara keseluruhan, fungsi penapisan Excel adalah sangat berguna

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.
