Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Уничтожается ли обработчик события $scope.$on('$destroy', )?

Сегодня я столкнулся с очень «кроличьей норой» Angular, на который я не смог найти ответ. В документах $scope вы можете зарегистрировать обработчик событий на "$destroy", который вызывается прямо перед уничтожением области видимости. Таким образом, вы можете отменить регистрацию обработчиков событий следующим образом:

var deregister = $scope.$on('myCustomEvent', function () {
    // do some crazy stuff
});
$scope.$on('$destroy', function () {
    deregister();
});

Однако $scope.$on('$destroy', ...) должен создать свой собственный обработчик. Это автоматически уничтожается, или вам нужно сделать что-то вроде следующего, чтобы уничтожить его?

var deregister = $scope.$on('myCustomEvent', function () {
    // do some crazy stuff
});
var deregisterDestroy = $scope.$on('$destroy', function () {
    deregister();
    deregisterDestroy();
});

  • Да, он уничтожен - конечно, если он ссылается на что-то внешнее, сам обработчик (и, следовательно, все, что у него есть в его закрытии) не будет освобожден (как и везде). 16.12.2014
  • Я предполагаю, что последующие вопросы будут следующими: (а) необходимо ли отменить его регистрацию, и (б) если да, то можете ли вы вообще отменить его регистрацию так, как я написал выше? 16.12.2014
  • Нет, у вас просто бесконечная рекурсия - вам не нужно отменять ее регистрацию, поскольку область действия уничтожается. Я уверен, что довольно скоро кто-то, у кого больше времени, сделает здесь достойный и подробный ответ :) 16.12.2014
  • отменить регистрацию для этого слушателя с помощью var deregister = $scope.$on... 16.12.2014

Ответы:


1

Ответ на самом деле «может быть», в зависимости от того, что вы подразумеваете под автоматическим уничтожением. Если мы посмотрим на источник $destroy для областей видимости, мы можем видеть, что хотя событие $destroy передается вниз по всем дочерним областям, фактический метод $destroy никогда не вызывается ни для какой области, кроме исходной. Это означает, что фактическая очистка и обнуление свойств никогда не происходит в дочерних областях.

Причина, по которой это не приводит к утечке памяти, заключается в том, что когда $destroy вызывается в области, она отсоединяется от родительской области и, следовательно, подходит для сборки мусора, поскольку у нее должно больше не быть никакого пути к корни ГК. Эта же логика применяется ко всем дочерним областям, поскольку они также не должны иметь путей к корням GC.

Ваш пример безопасен; Я делаю это сам таким же образом, чтобы очищать свои собственные обработчики, когда это необходимо, и не сталкиваться с какими-либо бесконечными циклами.

15.12.2014
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..