JavaScript entries方法小试牛刀-js
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新しくつないだプロジェクトの中で1つのとても吐き気がするデータの源の構造に出会って、JavaScriptのentries方法を使って、高い効率のは多層のデータの遍歴の方式を解決して、性能の上で効き目があるのは多いを高めただけではなくて、また多くの冗長なコードのコードコードコードコードコードコードのコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードのコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコードコード
初期データソースパターンは、key値はスタイルの中のセレクションであり、対応するvalueは具体的なセルサブパターンであり、ページコンポーネントのレンダリング時に直接keyを取ってfor inエルゴード操作を行う場合はfor((item,name,index)in obj)の中のnameで直接keyを取得することができますが、後半にデータソース処理には多くの不便があります.最終的には、現在のデータソースを再構築し、データの再処理を容易にする構造にしたいです.
ニコニコの関数処理方式で、冗長コードの処理が多く減少し、データの処理が効率的に行われました.
データの再統合によって、ページのレンダリングも後期のデータソースの再処理も非常に便利になり、データに対する遍歴の複雑な操作が回避されました.
処理後のデータソースのスタイルは以下の通りです.
以上が今回共有した全ての内容です.皆さんに役に立つことを願っています.
初期データソースパターンは、key値はスタイルの中のセレクションであり、対応するvalueは具体的なセルサブパターンであり、ページコンポーネントのレンダリング時に直接keyを取ってfor inエルゴード操作を行う場合はfor((item,name,index)in obj)の中のnameで直接keyを取得することができますが、後半にデータソース処理には多くの不便があります.最終的には、現在のデータソースを再構築し、データの再処理を容易にする構造にしたいです.
{
" ": [
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3753,
"dmi_name": " 、 , ",
"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 1,
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"dmi_score": 2,
"dmi_scorespecial": 0,
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"dmi_utime": "2020-04-13 15:19:00.0",
"memo": ""
},
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3754,
"dmi_name": " : ( )、 ( )、 ",
"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 2,
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"dmi_score": 4,
"dmi_scorespecial": 0,
"dmi_stepscore": 0.5,
"dmi_utime": "2018-05-17 14:10:13.0",
"memo": ""
},
],
" ": [
{
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"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3764,
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"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 12,
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"dmi_scorespecial": 0,
"dmi_stepscore": 0.5,
"dmi_utime": "2018-05-17 14:24:51.0",
"memo": ""
},
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3765,
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"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 13,
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"dmi_scorespecial": 0,
"dmi_stepscore": 0.5,
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},
],
" ": [
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3773,
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"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 22,
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"memo": ""
}
],
}
処理モードconst examPaperDetails = Object.entries(itemData).map(([groupName, array]) => ({ groupName, array })); //
なお、itemteDataは上記のようなデータソースデータであり、 JavaScript entries()方法 データソースの再統合を行う.ニコニコの関数処理方式で、冗長コードの処理が多く減少し、データの処理が効率的に行われました.
データの再統合によって、ページのレンダリングも後期のデータソースの再処理も非常に便利になり、データに対する遍歴の複雑な操作が回避されました.
処理後のデータソースのスタイルは以下の通りです.
[
{
"groupName": " ",
"array": [
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3753,
"dmi_name": " 、 , ",
"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 1,
"dmi_projectname": " ",
"dmi_score": 2,
"dmi_scorespecial": 0,
"dmi_stepscore": 0.5,
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"memo": ""
},
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
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"dmi_name": " : ( )、 ( )、 ",
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"dmi_score": 4,
"dmi_scorespecial": 0,
"dmi_stepscore": 0.5,
"dmi_utime": "2018-05-17 14:10:13.0",
"memo": ""
},
]
},
{
"groupName": " ",
"array": [
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
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"dmi_id": 3764,
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"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 12,
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},
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
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},
]
},
{
"groupName": " ",
"array": [
{
"dmi_ctime": "2017-06-14 17:03:36.0",
"dmi_dmtid": 238,
"dmi_id": 3773,
"dmi_name": " ",
"dmi_namespecial": "",
"dmi_order": 22,
"dmi_projectname": " ",
"dmi_score": 5,
"dmi_scorespecial": 0,
"dmi_stepscore": 0.5,
"dmi_utime": "2018-05-17 14:36:34.0",
"memo": ""
}
]
},
]
以上が今回共有した全ての内容です.皆さんに役に立つことを願っています.