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手写webpacktapable源码，手写手写官方tapable的题库题库性能真的就一定是好的吗？

       完整的手写源码仓库

       tapable是Webpack?插件机制核心。?源码源码用mini-tapable?不仅解读官方?tapable?的源码，还用自己的手写手写思路去实现一遍，并且和官方的题库题库运行时间做了个比较，我和webpack作者相关的源码源码用讨论可以点击查看。webpacktapable源码内部根据newFunction动态生成函数执行体这种优化方式不一定是手写手写好的。当我们熟悉了tapable后，题库题库就基本搞懂了webpackplugin的源码源码用底层逻辑，再回头看webpack源码就轻松很多

目录

       src目录。这个目录下是手写所有的tapablehook的源码，每个hook都用自己的思路实现一遍，并且和官方的hook执行时间做个对比。

tapable的设计理念：单态、多态及内联缓存

       由于在webpack打包构建的过程中，会有上千(数量其实是取决于自身业务复杂度)个插件钩子执行，同时同类型的钩子在执行时，函数参数固定，函数体相同，因此tapable针对这些业务场景进行了相应的优化。这其中最重要的是运用了单态性及多态性概念，内联缓存的原理，也可以看这个issue。为了达到这个目标，tapable采用newFunction动态生成函数执行体的方式，主要逻辑在源码的HookCodeFactory.js文件中。

如何理解tapable的设计理念

       思考下面两种实现方法，哪一种执行效率高，哪一种实现方式简洁？

//方法一：constcallFn=(...tasks)=>(...args)=>{ for(constfnoftasks){ fn(...args)}}//方法二：constcallFn2=(a,b,c)=>(x,y)=>{ a(x,y);b(x,y);c(x,y);}

       callFn及callFn2的目的都是为了实现将一组方法以相同的参数调用，依次执行。很显然，方法一效率明显更高，美女博客源码并且容易扩展，能支持传入数量不固定的一组方法。但是，如果根据单态性以及内联缓存的说法，很明显方法二的执行效率更高，同时也存在一个问题，即只支持传入a，b，c三个方法，参数形态也固定，这种方式显然没有方法一灵活，那能不能同时兼顾效率以及灵活性呢？答案是可以的。我们可以借助newFunction动态生成函数体的方式。

classHookCodeFactory{ constructor(args){ this._argNames=args;this.tasks=[];}tap(task){ this.tasks.push(task);}createCall(){ letcode="";//注意思考这里是如何拼接参数已经函数执行体的constparams=this._argNames.join(",");for(leti=0;i<this.tasks.length;i++){ code+=`varcallback${ i}=this.tasks[${ i}];callback${ i}(${ params})`;}returnnewFunction(params,code);}call(...args){ constfinalCall=this.createCall();//将函数打印出来，方便观察最终拼接后的结果console.log(finalCall);returnfinalCall.apply(this,args);}}//构造函数接收的arg数组里面的参数，就是taska、b、c三个函数的参数constcallFn=newHookCodeFactory(["x","y","z"]);consta=(x,y,z)=>{ console.log("taska:",x,y,z);};constb=(x,y,z)=>{ console.log("taskb:",x,y,z);};constc=(x,y,z)=>{ console.log("taskc:",x,y,z);};callFn.tap(a);callFn.tap(b);callFn.tap(c);callFn.call(4,5,6);

       当我们在浏览器控制台执行上述代码时：

       拼接后的完整函数执行体：

       可以看到，通过这种动态生成函数执行体的方式，我们能够同时兼顾性能及灵活性。我们可以通过tap方法添加任意数量的任务，同时通过在初始化构造函数时newHookCodeFactory(['x','y',...,'n'])传入任意参数。

       实际上，这正是官方tapable的HookCodeFactory.js的简化版本。这是tapable的精华所在。

tapable源码解读

       tapable最主要的源码在Hook.js以及HookCodeFactory.js中。Hook.js主要是提供了tap、tapAsync、tapPromise等方法，每个Hook都在构造函数内部调用consthook=newHook()初始化hook实例。HookCodeFactory.js主要是根据newFunction动态生成函数执行体。

demo

       以SyncHook.js为例，SyncHook钩子使用如下：

const{ SyncHook}=require("tapable");debugger;consttesthook=newSyncHook(["compilation","name"]);//注册plugin1testhook.tap("plugin1",(compilation,name)=>{ console.log("plugin1",name);compilation.sum=compilation.sum+1;});//注册plugin2testhook.tap("plugin2",(compilation,name)=>{ console.log("plugin2..",name);compilation.sum=compilation.sum+2;});//注册plugin3testhook.tap("plugin3",(compilation,name)=>{ console.log("plugin3",compilation,name);compilation.sum=compilation.sum+3;});constcompilation={ sum:0};//第一次调用testhook.call(compilation,"mytest1");//第二次调用testhook.call(compilation,"mytest2");//第三次调用testhook.call(compilation,"mytest3");...//第n次调用testhook.call(compilation,"mytestn");

       我们用这个demo做为用例，一步步debug。

SyncHook.js源码

       主要逻辑如下：

constHook=require("./Hook");constHookCodeFactory=require("./HookCodeFactory");//继承HookCodeFactoryclassSyncHookCodeFactoryextendsHookCodeFactory{ }constfactory=newSyncHookCodeFactory();constCOMPILE=function(options){ factory.setup(this,options);returnfactory.create(options);};functionSyncHook(args=[],name=undefined){ //初始化Hookconsthook=newHook(args,name);//注意这里修改了hook的constructorhook.constructor=SyncHook;...//每个钩子都必须自行实现自己的compile方法！！！淘宝app框架源码hook.compile=COMPILE;returnhook;}Hook.js源码

       主要逻辑如下：

//问题一：思考一下为什么需要CALL_DELEGATEconstCALL_DELEGATE=function(...args){ //当第一次调用时，实际上执行的是CALL_DELEGATE方法this.call=this._createCall("sync");//当第二次或者第n次调用时，此时this.call方法已经被设置成this._createCall的返回值returnthis.call(...args);};...classHook{ constructor(args=[],name=undefined){ this._args=args;this.name=name;this.taps=[];//存储我们通过hook.tap注册的插件this.interceptors=[];this._call=CALL_DELEGATE;//初始化时，this.call被设置成CALL_DELEGATEthis.call=CALL_DELEGATE;...//问题三：this._x=undefined是什么this._x=undefined;//this._x实际上就是this.taps中每个插件的回调//问题四：为什么需要在构造函数中绑定这些函数this.compile=this.compile;this.tap=this.tap;this.tapAsync=this.tapAsync;this.tapPromise=this.tapPromise;}//每个钩子必须自行实现自己的compile方法。compile方法根据this.taps以及this._args动态生成函数执行体compile(options){ thrownewError("Abstract:shouldbeoverridden");}//生成函数执行体_createCall(type){ returnthis.compile({ taps:this.taps,interceptors:this.interceptors,args:this._args,type:type});}..._tap(type,options,fn){ ...this._insert(options);}tap(options,fn){ this._tap("sync",options,fn);}_resetCompilation(){ this.call=this._call;this.callAsync=this._callAsync;this.promise=this._promise;}_insert(item){ //问题二：为什么每次调用testhook.tap()注册插件时，都需要重置this.call等方法？this._resetCompilation();...}}思考Hook.js源码中的几个问题

       问题一：为什么需要CALL_DELEGATE

       问题二：为什么每次调用testhook.tap()注册插件时，都需要重置this.call等方法？

       问题三：this._x=undefined是什么

       问题四：为什么需要在构造函数中绑定this.compile、this.tap、this.tapAsync以及this.tapPromise等方法

       当我们每次调用testhook.tap方法注册插件时，流程如下：

       方法往this.taps数组中添加一个插件。this.__insert方法逻辑比较简单，但这里有一个细节需要注意一下，为什么每次注册插件时，都需要调用this._resetCompilation()重置this.call等方法？我们稍后再看下这个问题。先继续debug。

       当我们第一次(注意是第一次)调用testhook.call时，实际上调用的是CALL_DELEGATE方法

constCALL_DELEGATE=function(...args){ //当第一次调用时，实际上执行的是CALL_DELEGATE方法this.call=this._createCall("sync");//当第二次或者第n次调用时，此时this.call方法已经被缓存成this._createCall的返回值returnthis.call(...args);};

       CALL_DELEGATE调用this._createCall函数根据注册的this.taps动态生成函数执行体。并且this.call被设置成this._createCall的返回值缓存起来，如果this.taps改变了，则需要重新生成。

       此时如果我们第二次调用testhook.call时，就不需要再重新动态生成一遍函数执行体。这也是tapable的优化技巧之一。这也回答了问题一：为什么需要CALL_DELEGATE。

       如果我们调用了n次testhook.call，然后又调用testhook.tap注册插件，此时this.call已经不能重用了，需要再根据CALL_DELEGATE重新生成一次函数执行体，这也回答了问题二：为什么每次调用testhook.tap()注册插件时，都需要重置this.call等方法。可想而知重新生成的过程是很耗时的。因此我们在使用tapable时，最好一次性注册完所有插件，再调用call

testhook.tap("plugin1");testhook.tap("plugin2");testhook.tap("plugin3");testhook.call(compilation,"mytest1");//第一次调用call时，会调用CALL_DELEGATE动态生成函数执行体并缓存起来testhook.call(compilation,openstack源码位置"mytest2");//不会重新生成函数执行体，使用第一次的testhook.call(compilation,"mytest3");//不会重新生成函数执行体，使用第一次的

       避免下面的调用方式：

testhook.tap("plugin1");testhook.call(compilation,"mytest1");//第一次调用call时，会调用CALL_DELEGATE动态生成函数执行体并缓存起来testhook.tap("plugin2");testhook.call(compilation,"mytest2");//重新调用CALL_DELEGATE生成函数执行体testhook.tap("plugin3");testhook.call(compilation,"mytest3");//重新调用CALL_DELEGATE生成函数执行体

       现在让我们看看第三个问题，调用this.compile方法时，实际上会调用HookCodeFacotry.js中的setup方法：

setup(instance,options){ instance._x=options.taps.map(t=>t.fn);}

       对于问题四，实际上这和V8引擎的HiddenClass有关，通过在构造函数中绑定这些方法，类中的属性形态固定，这样在查找这些方法时就能利用V8引擎中HiddenClass属性查找机制，提高性能。

HookCodeFactory.js

       主要逻辑：

classHookCodeFactory{ constructor(config){ this.config=config;this.options=undefined;this._args=undefined;}create(options){ this.init(options);letfn;switch(this.options.type){ case'sync':fn=newFunction(...)breakcase'async':fn=newFunction(...)breakcase'promise':fn=newFunction(...)break}this.deinit();returnfn;}setup(instance,options){ instance._x=options.taps.map(t=>t.fn);}...}手写tapable每个Hook

       手写tapable中所有的hook，并比较我们自己实现的hook和官方的执行时间

       这里面每个文件都会实现一遍官方的hook，并比较执行时间，以SyncHook为例，批量注册个插件时，我们自己手写的MySyncHook执行时间0.ms，而官方的需要6ms，这中间整整倍的差距！！！

       具体可以看我的仓库

原文：/post/

学习vue源码（9）手写代码生成器

       深入学习 vue 源码的系列文章中，我们探讨了模板编译的解析器与优化器部分。在本文中，我们将聚焦于代码生成器的实现原理与操作流程，以实现从 AST（抽象语法树）到 render 函数代码字符串的转换。

       代码生成器在模板编译流程中承担着至关重要的角色，其核心任务是将由解析器和优化器处理得到的 AST 转换为可执行的 render 函数代码字符串。这一过程主要通过调用一系列预定义的函数（如 _c、_v、_s）来构建动态代码片段，从而实现模板的动态渲染。

       具体而言，代码生成器依据 AST 结构，递归地生成代码片段。对于一个简单的模板，代码生成器会调用 _c 来创建元素，_v 来创建文本节点，源码一族而 _s 则用于返回字符串值。这些函数的调用构建了 render 函数的核心逻辑，实现了模板的动态渲染。

       解析器负责将模板字符串转换为 AST，例如将上述简单的模板转换为对应的 AST 结构。通过调用代码生成器，可以将 AST 转换为可执行的 render 函数代码字符串。生成后的代码字符串中包含了 _c、_v、_s 等函数调用，这些函数对应着动态创建元素、文本节点以及返回字符串值的操作。

       理解代码生成器的关键在于，它如何根据 AST 结构构建渲染函数代码。这一过程涉及到对 AST 中元素、文本和属性的遍历与处理，通过调用特定的生成函数（如 genData 和 genChildren）来构建数据和子节点，最终生成完整的 render 函数代码字符串。

       在实现细节中，代码生成器会针对 AST 中的不同节点类型，采用不同的处理逻辑。例如，对于没有属性的节点（el.plain 为 true），代码生成器无需执行数据生成逻辑（genData），而直接跳过该步骤。这种处理方式优化了代码生成效率，确保了渲染函数代码的简洁与高效。

       综上所述，代码生成器在模板编译流程中起到了关键作用，通过将 AST 转换为可执行的 render 函数代码，实现了模板的动态渲染。这一过程涉及对 AST 的递归遍历、函数调用构建以及特定逻辑的实现，构成了 vue 模板编译的核心机制。深入理解代码生成器的实现原理有助于开发者更好地掌握 vue 模板编译的底层机制，为开发高质量、高效的应用打下坚实的基础。

手写模拟器易语言源代码？

       手写模拟器是一个复杂的项目，不容易在易语言中实现，因为易语言主要用于编写桌面应用程序，而模拟器通常需要底层硬件访问和复杂的逻辑处理。以下是一个非常简化的示例，用易语言编写的模拟器，用于演示如何模拟一些基本的手写输入。

       // 定义一个字符串变量来存储手写内容

       手写内容 = ""

       // 创建一个GUI窗口

       窗口 = CreateWindow(0, 0, , , "手写模拟器", 0)

       // 创建一个文本框用于显示手写内容

       文本框 = CreateEdit(窗口, , , , , "")

       // 创建一个按钮，用于清除手写内容

       清除按钮 = CreateButton(窗口, , , , , "清除")

       // 创建一个按钮，用于保存手写内容

       保存按钮 = CreateButton(窗口, , , , , "保存")

       // 创建一个画布，用于手写模拟

       画布 = CreateCanvas(窗口, , , , )

       // 设置画布背景颜色

       CanvasSetBrushColor(画布, RGB(, , ))

       CanvasFillRect(画布, 0, 0, , )

       // 处理按钮点击事件

       OnButtonClicked(清除按钮, 清除内容)

       OnButtonClicked(保存按钮, 保存内容)

       // 处理鼠标移动事件，模拟手写

       OnMouseMove(画布, 手写)

       OnMouseLeftDown(画布, 手写)

       // 显示窗口

       ShowWindow(窗口)

       // 事件处理函数：鼠标移动时模拟手写

       Function 手写(x, y)

       if MouseIsDown(0) then

       // 在画布上绘制手写效果

       CanvasSetPenColor(画布, RGB(0, 0, 0))

       CanvasSetPenWidth(画布, 2)

       CanvasLineTo(画布, x, y)

       // 将坐标加入手写内容

       手写内容 = 手写内容 + "X" + Str(x) + "Y" + Str(y) + ","

       end if

       End Function

       // 事件处理函数：清除手写内容

       Function 清除内容()

       手写内容 = ""

       ClearCanvas(画布)

       End Function

       // 事件处理函数：保存手写内容

       Function 保存内容()

       SaveToFile("handwriting.txt", 手写内容)

       MessageBox("手写内容已保存到 handwriting.txt 文件中。")

       End Function

       // 主循环

       Do

       Sleep(1)

       Loop

       上面的代码创建了一个简单的GUI窗口，其中包含一个文本框用于显示手写内容、两个按钮（清除和保存）以及一个模拟手写的画布。用户可以在画布上移动鼠标来模拟手写效果，然后通过按钮来清除或保存手写内容。手写内容将保存到名为 "handwriting.txt" 的文件中。

       请注意，这只是一个非常基本的手写模拟器示例，实际的手写模拟器会更复杂，涉及到更多的绘图和手写识别算法。此外，易语言在这方面的功能相对有限，因此如果需要更高级的手写模拟器，可能需要考虑使用更强大的编程语言和工具来实现。

腾讯k大佬手写接口自动化测试框架教程 涵盖框架源码+视频教程以及搭建流程

       自动化测试

       自动化测试已成为软件行业热门话题，对测试人员的技能提升和职业发展至关重要，亦是软件测试趋势之一。特别是在敏捷模式下，产品迭代快速，市场调整频繁，客户需求变化多端。单纯的手动测试难以应对这种快速变化，而自动化测试能有效提升测试效率和产品质量。在测试岗位需求日益增长的背景下，掌握自动化测试技能成为跳槽面试和晋升的关键。

       接口自动化测试

       接口自动化测试能显著提高测试的复用性和效率。通过自动化测试，团队能在更短的时间内执行更多测试，快速实现回归测试，确保产品上线后的稳定性和质量。此外，它还能覆盖更多的测试场景，提升测试覆盖度。

       实现接口自动化测试

       选择合适的自动化测试工具是关键。Python、Requests、Pytest和Allure是一些常用的组合，它们能提供强大的功能支持，简化测试脚本的编写和执行。通过这些工具，开发人员能轻松地编写、运行和维护测试脚本。

       接口文档与测试示例

       以一个全国高校信息查询接口为例，接口文档提供了详细的信息，如请求方法、URL、参数等。通过HTTP POST请求，使用预设的参数如大学名称，系统会返回查询结果。此过程可使用Python的requests库快速实现，确保测试的准确性。

       线性脚本的挑战

       尽管使用线性脚本可以快速执行测试，但这种方式存在局限性，如难以维护和扩展。为解决这一问题，接口自动化测试框架应运而生。这些框架旨在提高代码的内聚性和降低耦合度，通过模块化设计，让测试脚本更易于管理和维护。

       总结

       在软件测试领域，掌握自动化测试技能对于个人职业发展至关重要。无论是接口自动化、Web UI自动化还是App自动化，选择合适的工具和方法，结合丰富的学习资源，都能帮助测试人员提高工作效率，确保产品质量。通过持续学习和实践，自动化测试将为测试人员的职业生涯带来更多的机遇。

那些在公司搞后台技术的人员，是不是纯手写网站代码啊？ 我学网页制作，我做网页纯手写代码。感觉太累了。

       如果只是网页制作，前期可以借助dreamweaver等开发工具提示进行编辑，时间久了代码慢慢记住了就可以手写了。如果是后台开发例如java，都是要手写的，只是有些属性方法可以通过提示编辑器自动提示，你要写什么必须自己想啊！手写是终极境界来的！恩。

手写 p-limit， 行代码实现并发控制

       前端代码中，经常涉及异步逻辑的处理，这类逻辑可能串行执行，也可能并行执行。并行执行的逻辑通常需要进行并发控制，这是编程中常见需求，也是面试题的常考点。

       通常我们会使用 p-limit 这样的工具来实现并发控制，例如，下面这段逻辑就是几个异步操作同时执行，且最大并发数限制为2。

       那如何自行实现并发控制功能呢？

       首先，需要创建一个函数，该函数接收并发数量参数，并返回一个添加并发任务的函数，我们将其命名为 generator。

       在 generator 中，我们将添加的并发任务放入队列中，同时记录当前执行中的异步任务数量。

       当任务入队后，会检查是否达到了并发上限，如未达到，继续执行更多任务。

       具体实现逻辑如下，当任务执行时，计数并改变返回的 promise 状态，然后执行完成后，减少活跃任务数量并执行下一个任务，以此确保并发数限制。

       现在，我们有了一段仅行代码的并发控制实现。

       接下来，通过测试代码验证其效果。

       测试代码使用 setTimeout 和 promise 实现，设置不同的延迟时间，并发数设置为2。经过测试，结果符合预期：首先并发执行前两个任务，当第一个任务执行完成2秒后，又执行了一个任务，再过一秒，所有任务执行完毕，同时执行了两个任务。

       通过测试，我们确认实现了并发控制功能。

       回顾整个实现过程，其实就是在队列中保存任务，初始时一次性执行最大并发数的任务，然后每完成一个任务即执行下一个。

       此实现实现过程相对简单，但可以进一步优化，比如暴露并发数、提供任务队列清理功能等。

       优化后的代码如下，使用 Object.defineProperties 定义只读属性 activeCount 和 pendingCount，并提供清理任务队列的函数。同时，对传入参数进行校验，确保其为整数且非负，Infinity 亦被允许。

       优化还涉及确保并发数量准确控制，确保在所有微任务执行完毕后再获取 activeCount。这可以通过在关键逻辑中加入 await Promise.resolve() 实现。

       实现并发控制功能的完整代码已通过余行代码实现，这便是 p-limit 源码的简化版本。感兴趣的同学可以自行尝试实现。

       总结，js 代码在处理异步逻辑时，常需实现串行、并行执行，并进行并发控制。通过队列管理任务，初始时批量执行最大并发数的任务，每完成一个任务即执行下一个，确保并发控制的实现。此外，确保获取任务数量的准确性，需要在所有微任务执行完毕后获取 activeCount。通过余行代码即可实现并发控制功能，这与 p-limit 的实现原理相似，有兴趣的开发者可以自行尝试。