Fetchr:通用数据访问层

Fetchr:通用数据访问层

fetchr Universal data access layer for web applications. fetchr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/fetchr

1. 项目介绍

Fetchr 是一个用于Web应用的通用数据访问层。在服务器端,我们通常会直接调用API或数据库来获取数据,但在客户端,由于跨域策略的限制,无法以同样的方式调用服务。Fetchr 提供了一个抽象层,使得在服务器端和客户端可以使用相同的API来获取数据。

2. 项目快速启动

以下是Fetchr的快速启动步骤,假设您正在使用Express框架。

服务器配置

  1. 在服务器端,将Fetchr中间件添加到Express应用的定制API端点上。
  2. 确保在Fetchr中间件之前使用 body-parser 中间件(或其它能填充 req.body 的中间件)。
const express = require('express');
const Fetcher = require('fetchr');
const bodyParser = require('body-parser');

const app = express();

// 在使用Fetchr中间件之前使用body-parser中间件
app.use(bodyParser.json());

// 在自定义API端点上使用Fetchr中间件
app.use('/myCustomAPIEndpoint', Fetcher.middleware());

客户端配置

在客户端,需要确保 xhrPath 选项与服务器端中间件挂载的路径相匹配。

const fetcher = new Fetcher({
  xhrPath: '/myCustomAPIEndpoint',
});

注册数据服务

需要在应用中注册任何想要使用的数据服务。服务接口必须定义一个 resource 属性和至少一个CRUD操作。

// dataService.js
export default {
  resource: 'data_service',
  read: async function({ req, resource, params, config }) {
    return {
      data: 'foo',
    };
  },
  // 可以定义其它CRUD操作
};

在应用中注册服务:

Fetcher.registerService(myDataService);

实例化Fetchr类

数据服务可能需要访问每个请求的详细信息,例如获取当前登录用户的会话。因此,Fetchr需要针对每个请求进行实例化。

在服务器端,这需要在Express中间件中为每个请求实例化Fetchr。

app.use(function(req, res, next) {
  const fetcher = new Fetcher({
    xhrPath: '/myCustomAPIEndpoint',
    req: req,
  });
  // 使用fetcher进行数据读取等操作
  next();
});

在客户端,实例化只需要在页面加载时进行一次。

3. 应用案例和最佳实践

请参考 Fetchr 的简单示例来了解如何在实际应用中使用它。

在使用Fetchr时,建议对常见的请求设置缓存头,可以在服务回调中通过提供第三个参数来实现。

export default {
  resource: 'data_service',
  read: async function({ req, resource, params, config }) {
    return {
      data: 'response',
      meta: {
        headers: {
          'cache-control': 'public, max-age=3600',
        },
        statusCode: 200,
      },
    };
  },
};

4. 典型生态项目

Fetchr 作为一个数据访问层,可以与许多Web应用框架和库一起使用,形成丰富的生态系统。例如,它可以与React、Vue等前端框架结合使用,为这些框架提供数据服务。同时,它也可以与各种后端技术栈集成,以支持复杂的数据操作需求。

fetchr Universal data access layer for web applications. fetchr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/fetchr

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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