Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Angular 2 ngrx / лучшие практики магазина

В моих приложениях angular 2 я начинаю рефакторинг всего проекта под шаблон ngrx, но у меня все еще есть некоторые вопросы:

Что делать в моем приложении? Получение списка приложений и списка категорий приложений

1- Могу ли я управлять таким состоянием, как «selectedCategory» (можно выбрать только одно, так что это просто примитив) в этом случае старым способом? :

Categories.component.ts

...
...
OnCategorySelect (applicationID : string) {
this.selectedCategory = applicationID 
}

Или мне следует создать для этого редуктор selectedCategory?

2 - при передаче данных из интеллектуального компонента (applicationsListComponent) в тупой (categoryComponent) я делаю это с помощью async pipe:

**ApplicationsListComponent.ts**

....
....
<app-category [categories]='appCategories | async'></app-category>

В этом случае я должен поместить changeDetection: ChangeDetectionStrategy.OnPush в немой компонент?

3- В моем немом компоненте (categoryComponent), когда я получаю categories от интеллектуального компонента с @Input, я не объявляю его как Observable, но я делаю это:

category.component.ts

 @Input() appCategories: CategoryInfo[];

category.component.html

<div *ngFor='let app of appCategories'>....</div>

Итак, в этом случае я не знаю, должен ли я объявлять данные, полученные @Input от интеллектуального компонента, как Observable.

Какие-либо предложения ?

redux angular ngrx
08.12.2016

Ответы:


1

1- Для таких случаев я создал отдельный редуктор selectedCategory. Его реализация довольно тривиальна

    import { ActionReducer, Action } from '@ngrx/store';
    import { SELECT_CATEGORY } from '../actions';

    export const selectedCategory: ActionReducer<ICategory> = (state: ICategory, {type, payload}: Action) => {
        switch (type) {
            case SELECT_CATEGORY:
                return payload;

            default:
                return state;
        }
    };

2- Да. Хранение в ngrx неизменяемо. Это означает, что Angular нет смысла отслеживать, изменилось ли какое-либо свойство объекта. Единственный способ изменить входные данные - это изменить весь объект @Input. Итак, changeDetection: ChangeDetectionStrategy.OnPush в порядке.

3- Нет. @Input свойства не должны быть наблюдаемыми. Связывания их через async pipe (как в вашем примере) достаточно. Если вы передадите Observable напрямую компонентам дампа (без async), то обнаружение угловых изменений не будет работать должным образом. Ссылка на объект Observable останется неизменной все время, даже если фактические данные изменятся. В этом случае, если вы хотите реагировать на изменения данных, вам нужно будет подписаться (и отказаться от подписки) на Observable вручную, и это станет полным беспорядком.

09.12.2016

2

Чтобы добавить больше в ответе @ user1614543

если вы хотите обнаружить изменение в @Input, которое происходит из наблюдаемого источника.

Используйте следующий код в своем немом компоненте.

ngOnChanges(changes: SimpleChanges) { 
  if (changes.hasOwnProperty('appCategories')) {
     ...
  }
}
22.02.2017
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..