深入分析 Pinia 源码中 `store` 实例的创建过程,以及它如何利用 Vue 3 的 `reactive` API 使 `state` 具有响应性。

Pinia 源码解剖:store 实例的炼成术,以及 reactive 的妙用 各位听众,晚上好!我是你们今晚的 Pinia 源码解剖向导。今天,咱们要深入 Pinia 的腹地,一起看看 store 实例是如何被创造出来的,以及 Vue 3 的 reactive 是如何在其中发挥关键作用的。 准备好了吗?让我们开始这场源码探险之旅! 1. 从 defineStore 开始:store 定义的起点 Pinia 的核心在于 defineStore 函数,它就像一个魔法工厂,负责生产各种各样的 store。 让我们先来看看 defineStore 的基本用法: import { defineStore } from ‘pinia’ export const useCounterStore = defineStore(‘counter’, { state: () => ({ count: 0, }), getters: { doubleCount: (state) => state.count * 2, }, actions: { increment() { this.count+ …

深入分析 Pinia 源码中 `store` 实例的创建过程,以及它如何利用 Vue 3 的 `reactive` API 使 `state` 具有响应性。

大家好!今天咱们来聊聊 Pinia 里面的 store 实例,看看它怎么像个魔法师一样,让咱们的 state 变得活蹦乱跳,响应灵敏。重点是,我们要深入源码,看看 Pinia 是怎么利用 Vue 3 的 reactive API 来实现这个魔术的。准备好了吗?Let’s dive in! 开场:Pinia Store 的诞生记 首先,我们得搞清楚,Pinia 的 store 到底是个什么东西?简单来说,它就是一个容器,用来存放我们的数据(state)、修改数据的方法(actions)以及基于数据计算的属性(getters)。有了 store,咱们就可以在整个应用中共享和管理数据,避免了组件之间传来传去,搞得一团糟。 创建 store 的过程,就像是给咱们的数据找了个好住处,并且装上了各种机关,让它们能够响应变化,自动更新。这个过程的核心,就在于 Pinia 如何使用 Vue 3 的 reactive API。 核心:reactive API 的魔法 Vue 3 的 reactive API 是实现响应式数据的关键。它就像一个“监听器”,能够监听到数据的变化,并且通知所有依赖 …

阐述 Pinia 源码中 `Store` 实例的创建和 `state`、`getters`、`actions` 的响应式绑定细节。

各位观众老爷们,晚上好!今天咱不聊风花雪月,就来唠唠 Pinia 的源码,扒一扒 Store 实例的诞生,以及它身上的 state、getters、actions 这些“零件”是怎么组装起来的,让它们变得如此听话、如此响应式的。 准备好了吗?咱们这就开车了! 一、 Store 的“前世今生”:从 defineStore 到 useStore Pinia 的 Store,要说它的出生,得从 defineStore 这个“造物主”说起。defineStore 就像一个工厂,你给它提供一些原材料(state、getters、actions),它就能生产出一个特定的 Store。 import { defineStore } from ‘pinia’ export const useCounterStore = defineStore(‘counter’, { state: () => ({ count: 0, }), getters: { doubleCount: (state) => state.count * 2, }, actions: { increment() { th …

特征存储(Feature Store):用 Python 构建可复用特征工程管道

好的,各位亲爱的朋友们,欢迎来到今天的“特征魔法学院”!🧙‍♂️ 今天我们要一起探索一个既神秘又实用的领域——特征存储(Feature Store)。别害怕,这名字听起来高大上,其实就像你厨房里的调料盒,把各种美味的“特征调料”整理好,随时拿来烹饪美味的“模型大餐”。 开场白:数据科学家的烦恼 想象一下,你是一位才华横溢的数据科学家,每天的任务就是用各种数据变魔法,预测未来,给公司创造价值。你辛辛苦苦清洗数据、构建特征,终于做出了一个效果拔群的模型,老板笑得合不拢嘴。🎉 但是!好景不长,当你准备把这个模型部署到线上,或者想把这些特征用在另一个新模型上时,问题来了: 特征代码散落在各个角落: 你的特征工程代码藏在不同的 Jupyter Notebook 里,有的甚至写在临时的 Python 脚本里,找起来比大海捞针还难。 线上线下特征不一致: 线上环境和线下环境的数据处理方式不一样,导致模型在线上的表现大打折扣,老板的笑容逐渐消失。📉 特征重复建设: 团队成员各自为战,重复构建相同的特征,浪费时间精力,还可能出现不同版本的特征,导致模型结果不一致。 特征血缘关系不明: 你不知道某个特征是 …