百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

vue:生命周期钩子函数及顺序(vue生命周期钩子函数作用)

ztj100 2025-03-30 00:20 56 浏览 0 评论

一、vue 的钩子相关顺序

Vue实例有一个完整的生命周期,在new Vue()后,会初始化数据,如下:

//初始化的入口,各种初始化工作
initMixin(Vue);
//数据绑定的核心方法,包括常用的$watch方法
stateMixin(Vue);
//事件的核心方法,包括常用的$on,$off,$emit方法
eventsMixin(Vue);
//生命周期的核心方法
lifecycleMixin(Vue);
//渲染的核心方法,用来生成render函数以及VNode
renderMixin(Vue);

在initMixin中,可以看出,对应的周期钩子操作顺序如下:

vm._self = vm;
initLifecycle(vm);
initEvents(vm); //初始化事件
initRender(vm);
callHook(vm, 'beforeCreate');
initInjections(vm); // resolve injections before data/props
initState(vm);
initProvide(vm); // resolve provide after data/props
callHook(vm, 'created');

故加载及销毁顺序如下:

加载页面执行步骤
1、父组件:beforeCreate -> created -> beforeMount
2、子组件:beforeCreate -> created -> beforeMount -> mounted
3、父组件:mounted
销毁组件执行步骤
1、父组件:beforeDestroy
2、子组件:beforeDestroy
3、子组件:destroyed
2、父组件:destroyed

二、vue的各个钩子能做哪些操作

beforeCreate:
在此阶段,实例刚在内存中被创建出来。此时,data的数据和methods中方法的都还没有初始化,数据和模板均获取不到
created:
在此阶段,实例已经在内存中创建完成。data 和 methods、computed都已经被初始化好了,如果要调用 methods 中的方法,或者操作 data 中的数据,最早可以在这个阶段中操作。此生命周期为最早可进行ajax异步数据请求的生命周期,服务端渲染也可在此进行
beforeMount:
执行到这个钩子的时候,在内存中已经编译好了模板了,相关的render函数首次被调用(虚拟DOM),但是还没有挂载到页面中,此时,页面还是旧的
mounted:
执行到这个钩子的时候,就表示Vue实例已经初始化完成了。此时组件脱离了创建阶段,进入到了运行阶段。 如果我们想要通过插件操作页面上的DOM节点,最早可以在和这个阶段中进行,mounted只会执行一次。
beforeUpdate:
当执行这个钩子时,页面中的显示的数据还是旧的,data中的数据是更新后的, 页面还没有和最新的数据保持同步,不会触发附加地重渲染过程
updated:
调用时,组件DOM已经更新,页面显示的数据和data中的数据已经保持同步了,都是最新的 。所以可以执行依赖于DOM的操作,然后在大多是情况下,应该避免在此期间更改状态,因为这可能会导致更新无限循环,该钩子在服务器端渲染期间不被调用
beforeDestory:
Vue实例从运行阶段进入到了销毁阶段,这个时候上所有的 data 和 methods , 指令, 过滤器 ……都是处于可用状态。还没有真正被销毁,此时还是可以访问实例的属性

另外两个:
activated
  keep-alive组件激活时调用。
  该钩子在服务器端渲染期间不被调用。
deactivated
  keep-alive组件停用时调用。
  该钩子在服务端渲染期间不被调用。
activated()和deactivated()只有在包裹的时候才有效;

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: