博客
关于我
promise和generator的应用区别
阅读量:338 次
发布时间:2019-03-04

本文共 698 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Promise和Generator都是处理异步操作的工具,但它们在适用场景上有一些差异。以下是对两者的详细比较分析:

Promise适合在一次读取多个固定格式的数据。这种工具在处理简单的数据读取任务时非常高效。例如,在需要一次性读取多个文件或API数据时,Promise能够提供一个简洁的方式来处理这些操作。

相比之下,Generator则更适合处理具有逻辑性的数据。通过使用Generator,我们可以在读取数据的过程中自然地嵌入业务逻辑,使得代码更加简洁易懂。例如,在处理需要分批读取或根据特定条件筛选数据的场景中,Generator能够提供更灵活的解决方案。

以下是具体的示例对比:

  • 普通回调模式

    在普通回调模式下,代码结构通常较为复杂,难以管理多个并发的操作。例如,在读取多个文件时,传统的回调方式可能会导致代码难以管理和扩展。

  • 带逻辑的Promise模式

    当涉及复杂的逻辑判断时,Promise的代码结构可能会显得更加复杂。例如,在读取数据时需要根据特定条件筛选或处理数据时,Promise可能需要通过链式调用和多个then方法来实现,这种模式虽然可行,但相比Generator可能显得更加繁琐。

  • 带逻辑的Generator模式

    Generator模式通过将逻辑嵌入到生成器函数中,能够更自然地处理复杂的数据读取任务。例如,在读取数据时,可以通过生成器函数逐步处理和生成数据,同时嵌入业务逻辑,使得代码更加简洁和易于维护。

  • 综上所述:Promise适合处理一次性读取固定格式的数据,而Generator则更适合处理具有复杂逻辑的数据读取任务。选择哪种工具都需要根据具体的业务需求来决定。

    转载地址:http://dxde.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    nump模块
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NuttX 构建系统
    查看>>
    NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
    查看>>