Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Кастомный парсинг полей при загрузке данных в магазин через прокси в Sencha Touch 2

Я пытаюсь найти лучший способ/место для анализа данных, которые извлекаются прокси-сервером REST в хранилище ST2. Я хочу иметь возможность контролировать отображение полей в глубину. Данные содержат поля, которые не сопоставляются ни с какими полями в модели, и я не могу контролировать, какие данные будут получены в ответе. Я хочу выборочно отображать поля, которые мне нужны, игнорируя другие.

Лучший способ сделать это с помощью собственного прокси? Если да, то какой метод я бы перезаписал, чтобы сделать это?

json proxy store data-mapping sencha-touch-2
30.01.2013

Ответы:


1

Вы можете использовать комбинацию mapping и конвертировать на полях вашей модели.

Ext.define('Dude', {
    extend: 'Ext.data.Model',
    fields: [
        {
            name: 'name',
            mapping: 'dude.name',
            convert: function(value, record) {
                return value.replace('>', '');
            }
        }
    ]
});
30.01.2013
  • Я пропустил функцию convert. Именно то, что я искал. Спасибо. 30.01.2013

    • 2

    Я смог решить эту проблему, установив свойство сопоставления для каждого поля в классе модели. Если вы используете прокси-сервер JSON, это так же просто, как указать путь JSON к объекту, который содержит значение.

    Ext.define('MyApp.model.Category', {
    extend: 'Ext.data.Model',

    config: {
        idProperty: 'id',
        fields: [
            { name: 'id', type: 'int' },
            { name: 'category_title', type: 'string' },
            { name: 'category_description', type: 'string' },
            { name: 'category_parent', type: 'int', mapping: 'category_parent.id' }
        ]

});
    30.01.2013
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..