Для начала нужно скачать архив плагина со страницы разработчика и распаковать его в директорию на вашем сайте. Доступны две версии - минимизированная (Production version) и для разработчиков (Development version). В версии для разработчиков текст плагина представлен в структурированном виде с комментариями, что удобно для того, чтобы разобраться в принципе работы (в исходниках к уроку содержится версия плагина для разработчиков с переведенными комментариями).
Затем в секцию страницы, на которой планируется использовать фильтрацию, нужно вставить код подключения плагина:
$(document).ready(function() { $("элемент_для_фильтрации").liveFilter("опция"); });
Нужно заменить “/путь_к_плагину/ ” на путь, где расположен плагин liveFilter , который вы распаковали ранее. Также нужно заменить “элемент_для_фильтрации ” селектором CSS, который соответствует нужному элементу.
Параметр плагина "опция" управляет использованием анимации при скрытии и выводе элементов во время фильтрации. Доступны следующие значения: basic - элементы просто отключаются/включаются без какой-либо анимации, slide - фильтруемые элементы будут сворачиваться/разворачиваться, fade - фильтруемые элементы будут постепенно включаться/выключаться.
Например:
$(ul#filter_me").liveFilter("slide");
Выше приведенный код указывает плагину LiveFilter фильтровать неупорядоченный список с id “filter_me ” и использовать анимацию “slide ”.
Плагин можно использовать для неупорядоченных и упорядоченных списков и таблиц. Нужно указать требуемый селектор при вызове плагина.
Важно! Для работы плагина нужно добавить на страницу поле ввода текста с классом “filter” . Данное поле будет использоваться для ввода текста фильтрации:
Пример страницы с использованием фильтра:
Пример использования плагина LiveFilter $(document).ready(function() { $(ul#filter_me").liveFilter("slide"); });
- Пункт № 1.
- Пункт № 2.
- Пункт № 3.
- Пункт № 4.
- Пункт № 5.
- Пункт № 6.
- Пункт № 7.
- Пункт № 8.
- Пункт № 9.
- Пункт № 10.
(function($){ $.fn.liveFilter = function (aType) { // Определяем, что будет фильтроваться. var filterTarget = $(this); var child; if ($(this).is("ul")) { child = "li"; } else if ($(this).is("ol")) { child = "li"; } else if ($(this).is("table")) { child = "tbody tr"; } // Определяем переменные var hide; var show; var filter; // Событие для элемента ввода $("input.filter").keyup(function() { // Получаем значение фильтра filter = $(this).val(); // Получаем то, что нужно спрятать, и то, что нужно показать hide = $(filterTarget).find(child + ":not(:Contains("" + filter + ""))"); show = $(filterTarget).find(child + ":Contains("" + filter + "")") // Анимируем пункты, которые нужно спрятать и показать if (aType == "basic") { hide.hide(); show.show(); } else if (aType == "slide") { hide.slideUp(500); show.slideDown(500); } else if (aType == "fade") { hide.fadeOut(400); show.fadeIn(400); } }); // Пользовательское выражение для нечувствительной к регистру текста функции contains() jQuery.expr[":"].Contains = function(a,i,m){ return jQuery(a).text().toLowerCase().indexOf(m.toLowerCase())>=0; }; } })(jQuery);
nodejs stream (3)
Я думаю, вы слишком задумываетесь, как все это работает, и мне это нравится.
Какие потоки хороши дляПотоки хороши для двух вещей:
когда операция медленная, и она может дать вам частичные результаты по мере их получения. Например, прочитайте файл, он медленный, потому что жесткие диски медленны, и он может дать вам часть файла по мере его чтения. С потоками вы можете использовать эти части файла и сразу же начать их обрабатывать.
они также хорошо связывают программы вместе (функции чтения). Так же, как и в командной строке, вы можете комбинировать разные программы для получения желаемого результата. Пример: cat file | grep word cat file | grep word .
Большинство из этих операций, которые требуют времени для обработки и могут дать вам частичные результаты по мере их получения, не выполняются Node.js, они выполняются V8 JS Engine, и они передают эти результаты только JS, чтобы вы могли работать с ними.
Чтобы понять ваш пример http, вам нужно понять, как работает httpСуществуют различные кодировки, которые может отправлять веб-страница. В начале был только один способ. Когда вся страница была отправлена, когда она была запрошена. Теперь для этого есть более эффективные кодировки. Один из них фрагментируется, когда части веб-страницы отправляются до отправки всей страницы. Это хорошо, потому что веб-страницу может обрабатываться по мере ее получения. Представьте себе веб-браузер. Он может начать рендеринг веб-сайтов до завершения загрузки.
Ваши вопросы и ответы.Во-первых, потоки Node.js работают только в одной программе Node.js. Потоки Node.js не могут взаимодействовать с потоком на другом сервере или даже в программе.
Это означает, что в приведенном ниже примере Node.js не может разговаривать с веб-сервером. Он не может сказать, чтобы он остановился или возобновился.
Node.js Network Webserver
Что действительно происходит, так это то, что Node.js запрашивает веб-страницу, и он начинает ее загружать, и нет возможности остановить эту загрузку. Просто снимите сокет.
Итак, что на самом деле происходит, когда вы делаете в Node.js .pause или.continue?Он начинает буферизовать запрос до тех пор, пока вы не будете готовы снова его использовать. Но загрузка никогда не прекращалась.
Event LoopУ меня есть целый ответ, чтобы объяснить, как работает Event Loop, но я думаю, что вам лучше .
Первое, что нужно отметить: stream.js-потоки не ограничиваются HTTP-запросами. HTTP-запросы / Сетевые ресурсы - всего лишь один пример потока в node.js.
Потоки полезны для всего, что можно обрабатывать небольшими кусками. Они позволяют обрабатывать потенциально огромные ресурсы в небольших кусках, которые легче вписываются в вашу оперативную память.
Скажем, у вас есть файл (размером несколько гигабайт) и вы хотите преобразовать все строчные буквы в верхние регистры и записать результат в другой файл. Наивный подход прочитал бы весь файл, используя fs.readFile (обработка ошибок опущена для краткости):
fs . readFile ("my_huge_file" , function (err , data ) { var convertedData = data . toString (). toUpperCase (); fs . writeFile ("my_converted_file" , convertedData ); });К сожалению, этот подход будет легко перегружать вашу оперативную память, так как весь файл должен быть сохранен перед его обработкой. Вы также тратите драгоценное время на ожидание чтения файла. Не имеет смысла обрабатывать файл в небольших кусках? Вы можете начать обработку, как только вы получите первые байты, ожидая, пока жесткий диск предоставит оставшиеся данные:
var readStream = fs . createReadStream ("my_huge_file" ); var writeStream = fs . createWriteStream ("my_converted_file" ); readStream . on ("data" , function (chunk ) { var convertedChunk = chunk . toString (). toUpperCase (); writeStream . write (convertedChunk ); }); readStream . on ("end" , function () { writeStream . end (); });Этот подход намного лучше:
После открытия потока node.js откроет файл и начнет читать с него. Как только операционная система передает некоторые байты в поток, который читает файл, он будет передан вместе с вашим приложением.
Возвращаясь к потокам HTTP:
При приостановке HTTP-потока: это не выполняется на уровне HTTP, но ниже. Если вы приостановите поток, узел node.js просто прекратит чтение из базового сокета TCP. То, что происходит тогда, зависит от ядра. Он все равно может буферизовать входящие данные, поэтому он готов для вас, как только вы закончите свою текущую работу. . Приложениям не нужно иметь дело с этим. Это не их дело. На самом деле приложение отправителя, вероятно, даже не понимает, что вы больше не активно читаете!
Таким образом, это в основном предоставление данных, как только оно доступно, но без подавляющего количества ресурсов. Основная сложная работа выполняется либо операционной системой (например, net , fs , http), либо автором используемого потока (например, zlib который является потоком Transform и обычно прикрепляется к fs или net).
Нижеследующая диаграмма кажется довольно точным обзором / диаграммой 10.000 футов для класса узловых потоков.
Последнее обновление: 17.11.2018
Stream представляет поток данных. Потоки бывают различных типов, среди которых можно выделить потоки для чтения и потоки для записи .
При создании сервера в первой главе мы уже сталкивались с потоками:
Const http = require("http"); http.createServer(function(request, response){ }).listen(3000);
Параметры request и response, которые передаются в функцию и с помощью которых мы можем получать данные о запросе и управлять ответом, как раз представляют собой потоки: request - поток для чтения, а response - поток для записи.
Используя потоки чтения и записи, мы можем считывать и записывать информацию в файл. Например:
Const fs = require("fs"); let writeableStream = fs.createWriteStream("hello.txt"); writeableStream.write("Привет мир!"); writeableStream.write("Продолжение записи \n"); writeableStream.end("Завершение записи"); let readableStream = fs.createReadStream("hello.txt", "utf8"); readableStream.on("data", function(chunk){ console.log(chunk); });
Для создания потока для записи применяется метод fs.createWriteStream() , в который передается название файла. Если вдруг в папке нет такого файла, то он создается.
Запись данных производится с помощью метода write() , в который передаются данные. Для окончания записи вызывается метод end() .
После этого в папке проекта появляется файл hello.txt, который можно открыть в любом текстовом редакторе.
Для создания потока для чтения используется метод fs.createReadStream() , в который также передается название файла. В качестве опционального параметра здесь передается кодировка, что позволит сразу при чтении кодировать считанные данные в строку в указанной кодировке.
Сам поток разбивается на ряд кусков или чанков (chunk). И при считывании каждого такого куска, возникает событие data . С помощью метода on() мы можем подписаться на это событие и вывести каждый кусок данных на консоль:
ReadableStream.on("data", function(chunk){ console.log(chunk); });
Запустим файл на выполнение:
Только работой с файлами функциональность потоков не ограничивается, также имеются сетевые потоки, потоки шифрования, архивации и т.д., но общие принципы работы с ними будут те же, что и у файловых потоков.
Совсем недавно вышла версия 10.5.0 платформы Node.js. Одной из её главных возможностей стала впервые добавленная в Node.js поддержка работы с потоками, пока носящая статус экспериментальной. Этот факт особенно интересен в свете того, что данная возможность теперь есть у платформы, адепты которой всегда гордились тем, что потоки ей, благодаря фантастической асинхронной подсистеме ввода-вывода, не нужны. Однако, поддержка потоков в Node.js всё же появилась. С чего бы это? Кому и зачем они могут пригодиться?
Если в двух словах, то нужно это для того, чтобы платформа Node.js могла бы достигнуть новых высот в тех областях, в которых раньше она показывала не самые замечательные результаты. Речь идёт о выполнении вычислений, интенсивно использующих ресурсы процессора. Это, в основном, является причиной того, что Node.js не отличается сильными позициями в таких сферах, как искусственный интеллект, машинное обучение, обработка больших объёмов данных. На то, чтобы позволить Node.js хорошо показать себя в решении подобных задач, направлено немало усилий, но тут эта платформа пока выглядит куда скромнее, чем, например, в деле разработки микросервисов.
Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, говорит, что решил свести техническую документацию, которую можно найти в исходном пулл-запросе и в , к набору простых практических примеров. Он надеется, что, любой, кто разберёт эти примеры, узнает достаточно для того, чтобы приступить к работе с потоками в Node.js.
Учтите, что работать с worker_threads можно только используя флаг -- experimental-worker при запуске скрипта, иначе система этот модуль не найдёт.
Обратите внимание на то, что флаг включает в себя слово «worker» (воркер), а не «thread» (поток). Именно так то, о чём мы говорим, упоминается в документации, в которой используются термины «worker thread» (поток воркера) или просто «worker» (воркер). В дальнейшем и мы будем придерживаться такого же подхода.
О задачах, которые можно решать с помощью воркеров в Node.js Потоки воркеров предназначены, как уже было сказано, для решения задач, интенсивно использующих возможности процессора. Надо отметить, что применение их для решения задач ввода-вывода - это пустая трата ресурсов, так как, в соответствии с официальной документацией, внутренние механизмы Node.js, направленные на организацию асинхронного ввода-вывода, сами по себе гораздо эффективнее, чем использование для решения той же задачи потоков воркеров. Поэтому сразу решим, что вводом-выводом данных с помощью воркеров мы заниматься не будем.Начнём с простого примера, демонстрирующего порядок создания и использования воркеров.
Пример №1 const { Worker, isMainThread, workerData } = require("worker_threads"); let currentVal = 0; let intervals = function counter(id, i){ console.log("[", id, "]", i) return i; } if(isMainThread) { console.log("this is the main thread") for(let i = 0; i < 2; i++) { let w = new Worker(__filename, {workerData: i}); } setInterval((a) => currentVal = counter(a,currentVal + 1), intervals, "MainThread"); } else { console.log("this isn"t") setInterval((a) => currentVal = counter(a,currentVal + 1), intervals, workerData); }Вывод этого кода будет выглядеть как набор строк, демонстрирующих счётчики, значения которых увеличиваются с разной скоростью.
Результаты работы первого примера
Разберёмся с тем, что тут происходит:
Const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require("worker_threads");
const request = require("request");
if(isMainThread) {
console.log("This is the main thread")
let w = new Worker(__filename, {workerData: null});
w.on("message", (msg) => { //Сообщение от воркера!
console.log("First value is: ", msg.val);
console.log("Took: ", (msg.timeDiff / 1000), " seconds");
})
w.on("error", console.error);
w.on("exit", (code) => {
if(code != 0)
console.error(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`))
});
request.get("http://www.google.com", (err, resp) => {
if(err) {
return console.error(err);
}
console.log("Total bytes received: ", resp.body.length);
})
} else { //код воркера
function random(min, max) {
return Math.random() * (max - min) + min
}
const sorter = require("./list-sorter");
const start = Date.now()
let bigList = Array(1000000).fill().map((_) => random(1,10000))
sorter.sort(bigList);
parentPort.postMessage({ val: sorter.firstValue, timeDiff: Date.now() - start});
}
Для того чтобы запустить у себя этот пример, обратите внимание на то, что этому коду нужен модуль request (его можно установить с помощью npm, например, воспользовавшись, в пустой директории с файлом, содержащим вышеприведённый код, командами npm init --yes и npm install request --save), и на то, что он использует вспомогательный модуль, подключаемый командой const sorter = require("./list-sorter"); . Файл этого модуля (list-sorter.js) должен находиться там же, где и вышеописанный файл, его код выглядит так:
Module.exports = {
firstValue: null,
sort: function(list) {
let sorted = list.sort();
this.firstValue = sorted
}
}
В этот раз мы параллельно решаем две задачи. Во-первых - загружаем домашнюю страницу google.com, во-вторых - сортируем случайно сгенерированный массив из миллиона чисел. Это может занять несколько секунд, что даёт нам прекрасную возможность увидеть новые механизмы Node.js в деле. Кроме того, тут мы измеряем время, которое требуется потоку воркера для сортировки чисел, после чего отправляем результат измерения (вместе с первым элементом отсортированного массива) главному потоку, который выводит результаты в консоль.
Результат работы второго примера
В этом примере самое главное - это демонстрация механизма обмена данными между потоками.
Воркеры могут получать сообщения из главного потока благодаря методу on . В коде можно найти события, которые мы прослушиваем. Событие message вызывается каждый раз, когда мы отправляем сообщение из некоего потока с использованием метода parentPort.postMessage . Кроме того, тот же метод можно использовать для отправки сообщения потоку, обращаясь к экземпляру воркера, и получать их, используя объект parentPort .
Теперь рассмотрим ещё один пример, очень похожий на то, что мы уже видели, но на этот раз уделим особое внимание структуре проекта.
Пример №3 В качестве последнего примера предлагаем рассмотреть реализацию того же функционала, что и в предыдущем примере, но на этот раз улучшим структуру кода, сделаем его чище, приведём его к виду, который повышает удобство поддержки программного проекта.Вот код основной программы.
Const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require("worker_threads");
const request = require("request");
function startWorker(path, cb) {
let w = new Worker(path, {workerData: null});
w.on("message", (msg) => {
cb(null, msg)
})
w.on("error", cb);
w.on("exit", (code) => {
if(code != 0)
console.error(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`))
});
return w;
}
console.log("this is the main thread")
let myWorker = startWorker(__dirname + "/workerCode.js", (err, result) => {
if(err) return console.error(err);
console.log("[]")
console.log("First value is: ", result.val);
console.log("Took: ", (result.timeDiff / 1000), " seconds");
})
const start = Date.now();
request.get("http://www.google.com", (err, resp) => {
if(err) {
return console.error(err);
}
console.log("Total bytes received: ", resp.body.length);
//myWorker.postMessage({finished: true, timeDiff: Date.now() - start}) //так можно отправлять сообщения воркеру
})
А вот код, описывающий поведение потока воркера (в вышеприведённой программе путь к файлу с этим кодом формируется с помощью конструкции __dirname + "/workerCode.js"):
Const { parentPort } = require("worker_threads");
function random(min, max) {
return Math.random() * (max - min) + min
}
const sorter = require("./list-sorter");
const start = Date.now()
let bigList = Array(1000000).fill().map((_) => random(1,10000))
/**
//вот как получить сообщение из главного потока:
parentPort.on("message", (msg) => {
console.log("Main thread finished on: ", (msg.timeDiff / 1000), " seconds...");
})
*/
sorter.sort(bigList);
parentPort.postMessage({ val: sorter.firstValue, timeDiff: Date.now() - start});
Вот особенности этого примера:
Уважаемые читатели! Что вы думаете о поддержке многопоточности в Node.js? Планируете ли вы использовать эту возможность в своих проектах?