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  • 为什么 Vue 更符合这个时代的大势所趋

    万次阅读 多人点赞 2020-06-17 09:10:06
    Vue 的独特优势 Vue 和其他前端框架相比,在结构、样式、业务分离等方面更清晰彻底,更符合前端多年来的编码习惯,更符合直觉、更容易学习和维护。 入门非常容易,资料丰富,框架功能完善,加入非常多的特性,例如...

    不久前,尤雨溪发布了 Vue 3.0 Beta 版本。

    发布之后我们对社区里的前端开发者做了一次调查沟通,大家普遍认为 Vue 已经具备了商业项目开发的必备条件,如语法精炼、优雅而简洁、代码的可读性高、成熟的组件模块化能够让开发者从编码中获得乐趣等等,当然,还有商业项目开发最为看重的与第三方控件的结合能力。

    正是这些能力,确保了“后浪” Vue 能够与 React、Angular 等老牌前端开发框架并驾齐驱,在国内开发者当中占据越来越重要的位置,逐渐有发展成为国内三大前端框架之首的趋势。

    不过,在读者看来,Vue 作为近几年发展最快的JS框架, 其崛起主要原因不单单是因为粉丝的过度追捧,也并不是因为某个大公司的权威推动。和 React、Angular 相比,Vue 在可读性、可维护性和趣味性之间做到了很好的平衡,结合我们之前为大家推荐过的纯前端表格控件 SpreadJS,有用户表示仅通过一周的自学就搞出来了一个可供企业内部使用的表格协同文档系统。

    本文我们将通过分析 Vue 的特性,谈谈为什么商业项目开发我更推荐 Vue,而不是React 和 Angular。


    Vue、React、Angular 优势对比

    image.png

    这个对比表应该可以代表大部分人对于三大前端框架的理解。

    React 的灵活性很高,这就决定了它的上限也很高。但 React 相对于 Vue,规矩更多,为了让项目代码等规矩更有条理性,需要更多的代码来实现,假如有一天我们不在依赖一大堆npm包和ES5编译器,要做出React应用简直是难如登天。

    而相比 React 所强调的所谓JS纯净性和代码可读性,Angular 的确算得上一款优秀的前端框架。Angular 可以帮助我们快速进入开发,在代码的头一千行,我们会感到很有趣,但在那之后,代码将开始变得糟糕起来。大部分时间,你都会迷失在各种指令和作用域里,代码管理难度将会劝退大部分新来的开发人员。

    因此,Angular 的主要问题就是太难了,入门难、做项目也难,哪怕是个资深的前端工程师也会头痛,但前期的投入换来的是后期的低维护压力。

    对此,网上专门有人总结了一个公式:

    • React = Think in JS, everything is JS + Data (structure)
    • Angular = Think in OO + Patterns (lots of) + 最佳实践

    Vue 很好的借鉴了二者的设计理念,并融会贯通。对于大部分开发者来说,它优雅而简洁,可以让我们把注意力集中在解决问题,而非代码逻辑上。


    Vue 的独特优势

    Vue 和其他前端框架相比,在结构、样式、业务分离等方面更清晰彻底,更符合前端多年来的编码习惯,更符合直觉、更容易学习和维护。

    入门非常容易,资料丰富,框架功能完善,加入非常多的特性,例如,if, for, async,为开发者节省很多垃圾代码。模板支持 html 和 jsx,支持自定义指令,方便操作 dom 的一致行为。

    一、门槛低、上手快

    Vue 上手简单的原因是无需复杂配置,只需要一个 HTML 与相关文件就能跑起来。从设计的角度上来看,Vue 考虑的也是如何降低门槛,让只掌握了 Web 基础知识 (HTML, CSS, JS) 的情况下,能够最快理解和上手,从而实现和完成一个应用。

    和 React、Angular 相比,Vue 的中文文档是写的最好的,再加上国内有非常丰富的视频、图文教程、各种开源的插件,哪怕是一个新手前端开发,学习一周左右就可以搞一个项目出来。就如我们开头所说,配合第三方前端表格控件 SpreadJS,自学一周就能做出一个企业级的表格协同文档。所以,它对于非专业前端,或者前端入门人士来说是非常适合的。

    其次,Vue 设定多,所以需要思考的就少。属性指令定义了一大堆,API 文档整理好的就在那里,需要什么一查,最佳实践的 demo 写好了放在那边,照着写就 OK 了。

    二、人性化,符合用户习惯

    React 的设计理念是提供强大而复杂的机制,让开发者来适应我;而 Vue 则是为了更适应开发者的使用习惯,在很多设定上都是让开发者怎么爽怎么来。

    比如 Vue 的 API 跟传统 Web 开发者熟悉的模板契合度非常高。Vue 的单文件组件是以模板+JavaScript+CSS 的组合模式呈现,它跟 Web 现有的 HTML、JavaScript、CSS 能够更好地配合;Vue 提供反应式的数据,当数据改动时,界面就会自动更新,而 React 里面则还需要调用方法 SetState。


    三、Vue + 第三方控件 = 效率高 & 使用便利 & 组件化架构

    前面我们提到了 Vue 的两个基础特性,但能成为时代的发展趋势, 说明 Vue 的能力远不止于此。

    从我们团队使用 Vue 的情况来看,Vue 使用起来异常简单,它从 React 那里借鉴了组件化、prop、单向数据流、性能、虚拟渲染,并意识到状态管理的重要性,并从 Angular 那里借鉴了模板,并赋予了更好的语法,以及双向数据绑定(在单个组件里),它不强制使用某种编译器,所以你完全可以在遗留代码里使用Vue,并对之前乱糟糟的jQuery代码进行改造。

    即便,仍然有很多人认为 Vue 只适合开发简单的网站或者单页面应用,但其实 Vue 有着比 React 和 Angular 更为丰富多元的第三方控件资源。配合这些资源使用,Vue 做企业级项目甚至比其他框架来的更加便利高效。

    这里我们还是用第三方控件 SpreadJS 举例,看看苏宁易购是如何在短短一周内,搭建并上线一个企业级的表格协同文档系统的。

    image.png

    通过嵌入 SpreadJS 在线编辑器,开发的系统界面

    苏宁易购作为我国领先的 O2O 智慧零售商,在实现协同办公之前处理内部信息的办法是:在 Excel 上安装插件,通过插件与数据库通信,实现数据权限管控,这样做非常的低效且混乱。

    为了提升效率实现真正的协同办公,它们采购了 SpreadJS 纯前端表格控件,为其构建基于 Web 端 + Vue 集成的 Excel 数据管理系统 —— 「极客办公平台」。

    image.png

    极客办公平台界面截图

    之所以选用 Vue 作为前端框架,是因为 Vue 本身通过提供现成的范式让整个项目的搭建过程更加快捷。题外话:其实在选择 Vue 之前,项目组已经尝试过 React 框架,但是一次又一次的整理prop和重构微组件的过程让其痛不欲生。

    而之所以选用 SpreadJS ,是因为它已经实现了微软 Office Excel 90% 以上的内置功能,开发人员无需安装任何软件,只需增加一些 UI 样式和下拉框,就可以迅速交付一套完整的基于 Web 的 Excel 功能模块。

    据苏宁易购系统架构师候健的分享所述,为保证新老系统顺利过渡,需要投入人力,完成大量的 Excel 数据迁移工作,因此,新老系统对 Excel 文件的兼容性至关重要。而借助 SpreadJS 纯前端无损导入导出 Excel 这一产品特性,极客办公平台才得以顺利完成交付并迅速投入使用。

    点击此处,了解 SpreadJS与Vue集成,苏宁集团“极客办公”系统的开发案例。

    为什么选择 Vue + SpreadJS?

    使用 Vue + SpreadJS 可以快速搭建一套在线协同表格文档,无论是对于文档的性能、项目研发效率,以及后期维护成本和新老系统数据迁移成本来说,它们都是一对“最佳拍档”。

    SpreadJS 提供了类 Excel 的操作界面和开放的 API,将其嵌入系统,可快速实现 Excel 导入导出、公式计算、在线填报数据、打印报送、实时预览、数据校验、服务端数据交互等功能,通过对其二次扩展,可以将 SpreadJS 作为在线文档协同编辑系统的核心模块,满足多人协作、实时编辑、数据同步、多级上报、历史查询等业务需求。经过实测,借助 Vue + SpreadJS,可以实现用不到 100 行代码,将 Excel 的功能和使用体验完美嵌入到在线文档系统中。

    如上面苏宁易购的例子,在 Vue 对应的页面组件 mount 中重新调用初始化方法,实现高度类似 Excel 的表单布局,仅需如下代码:

    image.png


    Vue —— 契合当下的大势所趋

    我们已经在过去无数次尝试使用 Vue 为不同的项目开发了很多代码,结果也很令人满意(每个项目周期不超过 3 个月)。也许,3 个月对于后端开发来说算不上什么,但在JS世界里,它举足轻重。

    文无第一武无第二,无谓的争论谁比谁好并没有什么意义,本文也并不是希望将这三个框架分个高下,而是希望可以给大家提供更多参考信息,根据自身项目的实际需求来选择更适合的框架。

    从客观事实来说,最具创新力的是 React,而最具企业级能力的是 Angular,能够取长补短,各项数据介于两者之间的是 Vue。

    正是因为 Vue 具备门槛低、易上手、人性化、效率高等特点,外加有着最为丰富的中文资源和诸如 SpreadJS 等优秀的第三方控件加持,开发者们得以实现项目的“短平快”开发。在这个追求「快速」和「变化」的时代,这款前端框架的定位明显更契合时代的主流需求。

    即便 Vue 的作者尤雨溪曾多次表示,如果多年以后要论历史地位,React 肯定是高于 Vue 的。不过历史地位并不是开发者需要考虑的问题,我们可以为某一个编程语言、某一种框架的社区发展贡献力量,但在实际的项目中,不能盲目的被束缚住。

    文中资源扩展阅读:

    Vue 官方文档:https://cn.vuejs.org/v2/guide/

    SpreadJS 官网:https://www.grapecity.com.cn/developer/spreadjs

    苏宁集团开发案例:https://www.grapecity.com.cn/blogs/spreadjs-system-development-case-of-suning

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  • 目标必须要符合SMART原则

    千次阅读 2013-12-15 22:22:44
    目标必须要符合SMART原则 目标要领导推动

           在我们的生活中、工作中,我们每天都在制定目标,例如最多的目标就是要锻炼身体,要去跑步,可是却总是坚持不了多长时间就会放弃,然后又会间隔很长时间后又去制定跑步的计划。而对于学习也是如此,英语学习放弃了又开始,开始了又放弃。在这个过程中浪费了不少的时间。为什么很多的目标都以失败告终?这些目标如果在当初就能够预知,那么是不是就能够为自己省下大部分的时间?
          SMART原则是前人在制定目标的过程中总结出来的经验。任何目标是有风险的,一个错误的目标你如果执行了,你会失去更多,你一个不明确的目标,你执行的时候不知道该做什么,你根本就没有完成的机会。一个成本超大的目标,你根本没有资本去完成,一个你没有能力去完成的目标,那目标就等于没有。就好比说,我想当总统,你觉得可能吗?凭借现在的努力真的能够达到吗?人不能够按照自己的想法去活着,而要评估自己在这个世界的位置,在这个位置上来做更大的努力,让自己到达自己想要达到的地方。而这个目标地方自己必须要明确,要能够自己到达的。正因为有如此多的人定义目标,失败的目标会很多,终于有了SMART原则来帮助我们定义目标,树立明确的目标,降低目标的风险,让自己在做之前就会进行全面的分析与思考,相当于队你的目标进行了一系列的验证。
           SMART原则,S 就是目标一定要明确,一个一个没有明确目标的行动将会是失败的,因为航海没有目标地址,那绝对会在大海中迷失。有了目标你才知道去做,直到怎样去做,而不是去消耗自己的意志力,让自己在无知zhogn死亡。M 就是可量化,你的目标一定要能够量化,只有量化的目标你才能过去评估,才回去制定完成时间,才能够知道需要什么资源,才知道需要多少成本。A 可实现的,你的目标必须在你的能力范围内能够实现,否则将会是自杀活动。R相关性,你必须保证你的上个目标与下个目标之间有相互的关系,这样可以保证你的整个职业规划会有一个方向。T 时间限制,你的目标必须要有结束时间,没有结束时间的任务绝对会一直拖延。
            所以,为了你的目标能够更加容易实现,目标不会浪费自己的生命,最好是在确定目标的时候做具体的分析,用SMART模型进行全面的分析,分析后的目标那才可能是值得你去执行的目标。
       

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  • python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致...

    2018博客之星评选,如果喜欢我的文章,请投我一票,编号:No.009 支持连接 ,万分感谢!!!

    python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布
    Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。
    KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
    PS:t-检验的假设是检验的数据满足正态分布,否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差,虽然对于大样本不满足正态分布的数据而言t-检验还是相当精确有效的手段。
    KS检验是如何工作的?

    首先观察下分析数据
    对于以下两组数据:
    controlB={1.26, 0.34, 0.70, 1.75, 50.57, 1.55, 0.08, 0.42, 0.50, 3.20, 0.15, 0.49, 0.95, 0.24, 1.37, 0.17, 6.98, 0.10, 0.94, 0.38}
    treatmentB= {2.37, 2.16, 14.82, 1.73, 41.04, 0.23, 1.32, 2.91, 39.41, 0.11, 27.44, 4.51, 0.51, 4.50, 0.18, 14.68, 4.66, 1.30, 2.06, 1.19}
    对于controlB,这些数据的统计描述如下:
    Mean = 3.61
    Median = 0.60
    High = 50.6 Low = 0.08
    Standard Deviation = 11.2
    可以发现这组数据并不符合正态分布, 否则大约有15%的数据会小于均值-标准差(3.61-11.2),而数据中显然没有小于0的数。

    观察数据的累计分段函数(Cumulative Fraction Function)
    对controlB数据从小到大进行排序:
    sorted controlB={0.08, 0.10, 0.15, 0.17, 0.24, 0.34, 0.38, 0.42, 0.49, 0.50, 0.70, 0.94, 0.95, 1.26, 1.37, 1.55, 1.75, 3.20, 6.98, 50.57}。10%的数据(2/20)小于0.15,85%(17/20)的数据小于3。所以,对任何数x来说,其累计分段就是所有比x小的数在数据集中所占的比例。下图就是controlB数据集的累计分段图这里写图片描述

    可以看到大多数数据都几种在图片左侧(数据值比较小),这就是非正态分布的标志。为了更好的观测数据在x轴上的分布,可以对x轴的坐标进行非等分的划分。在数据都为正的时候有一个很好的方法就是对x轴进行log转换。下图就是上图做log转换以后的图:这里写图片描述
    将treatmentB的数据也做相同的图(如下),可以发现treatmentB和controlB的数据分布范围大致相同(0.1 - 50)。但是对于大部分x值,在controlB数据集中比x小的数据所占的比例比在treatmentB中要高,也就是说达到相同累计比例的值在treatment组中比control中要高。KS检验使用的是两条累计分布曲线之间的最大垂直差作为D值(statistic D)作为描述两组数据之间的差异。在此图中这个D值出现在x=1附近,而D值为0.45(0.65-0.25)。
    这里写图片描述
    值得注意的是虽然累计分布曲线的性状会随着对数据做转换处理而改变(如log转换),但是D值的大小是不会变的。
    3.百分比图(percentile plot)
    估算分布函数肩形图(Estimated Distribution Function Ogive)是一种累计分段图的替代方式。其优势在于可以让你使用概率图纸作图(坐标轴经过特殊分段处理,y轴上的数值间隔符合正态分布),从而根据概率在y轴上的分布可以直观的判断数据到底有多符合正态分布,因为正态分布的数据在这种坐标上是呈一条直线。
    那么这种图是如何画的呢?
    假设我们有这5个数{-0.45, 1.11, 0.48, -0.82, -1.26},从小到大对它们进行排序,{ -1.26, -0.82, -0.45, 0.48, 1.11 }。0.45是中位数,百分比为0.5,而0.45的累计分布函数中占了0.4到0.6的区间。根据数据x在数据集(N)中排位r可以计算x的百分数(percentile)为r/(N+1)。将上述数据与他们的百分数配对,得到{ (-1.26,.167), (-0.82,.333), (-0.45,.5), (0.48,.667), (1.11,.833) }。然后将各点之间用直线连接就是百分比图了。如下图中红线所示(另一条线为累计分段曲线)。
    这里写图片描述
    treatmentB的数据近似对数正态分布,其几何均值为2.563,标准差为6.795。该数据的百分图(红)与其近似的对数正态分布曲线(蓝)如下。
    这里写图片描述

    由于数据近似正态分布,所以对其采用t-检验是最佳的检验方法。

    如何使用KS检验
    在R中可以使用ks.test()函数。

    与类似的分布检验方式比较

    经常使用的拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低,在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式,很不精准,一般使用Shapiro-Wilk检验和Lilliefor检验。
    Kolmogorov-Smirnov检验只能检验是否一个样本来自于一个已知样本,而Lilliefor检验可以检验是否来自未知总体。
    Shapiro-Wilk检验和Lilliefor检验都是进行大小排序后得到的,所以易受异常值的影响。
    Shapiro-Wilk检验只适用于小样本场合(3≤n≤50),其他方法的检验功效一般随样本容量的增大而增大。
    拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验都采用实际频数和期望频数进行检验,前者既可用于连续总体,又可用于离散总体,而Kolmogorov-Smirnov检验只适用于连续和定量数据。
    拟合优度检验的检验结果依赖于分组,而其他方法的检验结果与区间划分无关。
    参考链接:
    http://www.physics.csbsju.edu/stats/KS-test.html
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_403aa80a01019ly5.html

    https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4090456.html

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