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简单易懂的Storybook介绍:让前端UI组件开发变得更高效

什么是Storybook?

Storybook 是一个开源的前端开发工具和框架,主要用于在隔离环境中构建、开发、测试和文档化 UI 组件和页面。它允许开发者将组件从应用程序的业务逻辑和数据层中剥离出来,单独进行开发和调试,从而更专注于组件的外观和行为

Storybook 框架的定义

  • Storybook 框架是一组针对特定前端技术栈(如 React、Vue、Angular 等)的配置包,帮助 Storybook 自动适配和模拟项目的构建和渲染环境,使其行为与实际应用保持一致
  • 通过框架包,Storybook 能够支持多种前端框架,简化配置过程,减少样板代码,方便开发者快速启动和使用

Storybook 通常在什么情况下使用

  • 组件开发隔离:当需要开发复杂的 UI 组件时,Storybook 提供了一个独立的环境,可以单独渲染和调试组件,不用启动整个应用程序,避免业务逻辑干扰
  • 设计与开发协作:设计师和开发者可以通过 Storybook 共享组件的可视化状态,设计师能直接查看组件效果并反馈,促进设计与实现的一致性
  • 组件库和设计系统建设:Storybook 适合构建和维护组件库,帮助团队统一 UI 标准,提供完整的组件文档和示例,方便复用和维护
  • 测试和质量保障:通过 Storybook 的故事(stories),可以覆盖组件的各种状态和边界情况,结合自动化测试工具(如 Jest、Cypress)进行快照测试和交互测试,提升 UI 质量
  • 持续集成和自动化:Storybook 可以集成到 CI/CD 流程中,自动化 UI 测试和文档发布,确保 UI 组件的稳定性和一致性

Storybook 解决的问题

  • 组件开发效率低:传统开发中,组件往往依赖复杂的上下文环境,调试困难,Storybook 通过隔离组件,简化开发流程,提高效率
  • 设计与开发脱节:设计师难以直接验证实现效果,Storybook 提供可交互的组件视图,促进双方沟通和反馈
  • 组件复用难,文档缺失:Storybook 自动生成组件文档和示例,方便团队成员理解和复用组件,减少重复造轮子
  • 测试覆盖不足,易出错:通过故事覆盖各种组件状态,结合测试工具,减少 UI 回归和缺陷
  • 项目规模大,组件管理混乱:Storybook 提供统一的组件管理界面,方便查找、分类和维护大量组件

Storybook是一个开源工具,用于在隔离环境中开发、测试和文档化UI组件。它的作用就像一个“UI组件的工作坊”,让你可以单独调试每个组件,而不用启动整个应用程序。

为什么要用Storybook?

  • 快速开发:不用加载整个页面,只专注于一个组件。
  • 多状态展示:可以为一个组件写多个“故事”,展示不同的效果。
  • 设计师与开发协作:设计师可以直观看到组件效果,方便沟通。
  • 自动生成文档:自动整理组件的使用方法和示例。
  • 方便测试:结合自动化测试工具,确保UI不出错。

例子:用一个按钮组件说明

假设我们有一个按钮组件,想展示它的不同状态,比如:普通、悬停、禁用。

状态 描述 示例代码(Vue)
普通 默认状态 <Button label="点击我" />
悬停 鼠标放上去的效果 在Story中模拟悬停效果
禁用 不可点击 <Button label="禁用" disabled />

如何使用Storybook?

1. 安装

在你的项目目录下运行:

npx sb init

这会帮你自动安装和配置好基本环境。

2. 编写第一个故事(story)

以Vue为例,创建一个Button.stories.js文件:

import Button from './Button.vue';

export default {
  title: '按钮',
  component: Button,
};

export const 普通 = () => ({
  components: { Button },
  template: '<Button label="点击我" />',
});

export const 禁用 = () => ({
  components: { Button },
  template: '<Button label="禁用" :disabled="true" />',
});

3. 运行Storybook

npm run storybook

打开浏览器,就可以看到所有定义的“故事”了。

其他常用功能和插件

  • Knobs(调节器) :可以动态调整组件参数,实时预览效果。
  • Notes(说明) :添加组件说明文档,方便团队理解。
  • 自动测试:结合Jest、Cypress等工具,确保UI稳定。

进阶:支持多框架

Storybook支持React、Vue、Angular等多种前端框架,只需安装对应的插件包,配置简单。

结论

Storybook就像一个“UI组件的展览馆”,帮助前端开发者快速开发、调试、展示和维护组件库。特别适合大型项目和设计系统,让团队协作更加高效。

更多示例:构建一个完整的按钮组件Story

// Button.vue
<template>
  <button :disabled="disabled">{{ label }}</button>
</template>
<script>
export default {
  props: {
    label: String,
    disabled: Boolean,
  },
};
</script>
// Button.stories.js
import Button from './Button.vue';

export default {
  title: '按钮',
  component: Button,
};

export const 默认 = () => ({
  components: { Button },
  template: '<Button label="普通按钮" />',
});

export const 禁用 = () => ({
  components: { Button },
  template: '<Button label="禁用按钮" :disabled="true" />',
});

这样,你就可以用Storybook轻松管理和展示所有UI组件,提高开发效率和团队协作能力!

Google Earth Engine 机器学习入门:基础知识与实用示例详解

Google Earth Engine(简称 GEE)是一个强大的云端地理空间数据处理平台,支持大规模卫星影像和地理数据的分析。它内置了机器学习(ML)功能,方便用户进行土地分类、回归预测等任务。下面用最简单的语言介绍 GEE 中机器学习的基础知识,并配合代码示例,帮助中国用户快速理解和上手。

1. 机器学习基础概念

  • 机器学习:通过数据训练模型,让计算机自动识别规律,完成分类或预测任务。
  • 训练:用带标签的数据教模型认识不同类别或数值。
  • 预测:用训练好的模型对新数据进行分类或数值估计。

2. GEE 支持的机器学习类型

2.1 监督式分类(Supervised Classification)

  • 需要准备带有“正确答案”的训练样本(如土地类型标签)。
  • 模型学习如何根据卫星影像的像素特征区分不同类别。
  • 常用于土地利用/土地覆盖(LULC)分类。

2.2 非监督式分类(Unsupervised Classification)

  • 不需要标签,算法自动根据数据特征将像素分成若干组(聚类)。
  • 适合没有地面真值数据或想快速探索数据结构时使用。

2.3 回归(Regression)

  • 预测连续数值而非类别,比如预测森林覆盖率、作物产量、水质指标等。

3. GEE 机器学习的限制

  • 训练数据大小限制:一般训练数据不超过 100MB,约等于 100 万个样本点乘以波段数的乘积满足 n×b≤100×2204n \times b \leq \frac{100 \times 2^{20}}{4}n×b≤4100×220。
  • 模型大小限制:训练好的模型文件不能超过 100MB。
  • 推理限制:单次推理图像波段数不能超过 400。
  • 不支持深度学习:GEE 机器学习 API 不支持神经网络和深度学习模型,需在外部用 TensorFlow、PyTorch 等训练后导入。

4. GEE 机器学习工作流程示例

下面以监督式分类为例,演示如何用 GEE 进行土地覆盖分类。

4.1 准备训练样本

使用 Code Editor 的绘图工具,手动标注不同土地类型的点,赋予类别标签:

// 假设已有四类:0-城市,1-裸地,2-水体,3-植被
var urbanPoints = /* 用户绘制的城市点 */;
var barePoints = /* 裸地点 */;
var waterPoints = /* 水体点 */;
var vegPoints = /* 植被点 */;

// 合并所有训练点
var trainingPoints = urbanPoints.merge(barePoints).merge(waterPoints).merge(vegPoints);

4.2 采样影像数据作为训练特征

var image = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20200101T000239_20200101T000239_T48MYQ'); // 示例 Sentinel-2 影像

// 从影像中采样训练点的像素值,属性名为 'landcover'
var trainingData = image.sampleRegions({
  collection: trainingPoints,
  properties: ['landcover'],
  scale: 10
});

4.3 训练分类器

// 使用随机森林分类器,树的数量为 50
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50).train({
  features: trainingData,
  classProperty: 'landcover',
  inputProperties: image.bandNames()
});

4.4 应用分类器进行预测

javascript
var classified = image.classify(classifier);

// 可视化分类结果
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['red', 'yellow', 'blue', 'green']}, 'Land Cover Classification');

5. 回归模型示例:估计地上生物量(AGB)

回归模型用于预测连续变量,比如森林的生物量。

// 假设已有地面样本数据 agbdSamples,包含生物量值 'AGB'
// 采样影像特征
var trainingData = image.sampleRegions({
  collection: agbdSamples,
  properties: ['AGB'],
  scale: 30
});

// 训练随机森林回归模型
var regressor = ee.Classifier.smileRandomForest(100).setOutputMode('REGRESSION').train({
  features: trainingData,
  classProperty: 'AGB',
  inputProperties: image.bandNames()
});

// 预测生物量
var agbPrediction = image.classify(regressor);

Map.addLayer(agbPrediction, {min: 0, max: 300, palette: ['white', 'green']}, 'AGB Prediction');

6. 导出训练数据与模型

  • 训练数据可导出为 CSV、TFRecord 等格式,用于外部训练。
  • 训练好的模型可导入 Vertex AI 进行托管和推理。
  • GEE 支持将结果导出到 Google Drive、Cloud Storage 或 Earth Engine 资产。

示例导出训练数据:

Export.table.toDrive({
  collection: trainingData,
  description: 'TrainingDataExport',
  fileFormat: 'CSV'
});

7. 代码优化建议

  • 先过滤再处理:先用 .filterDate().filterBounds().select() 减少数据量,提升效率。
  • 合理设置分辨率:避免使用过小的 scale,减少计算量。
  • 分批训练:当训练数据过大时,分批采样训练,避免内存溢出。

8. 总结

机器学习类型 适用场景 说明
监督式分类 土地覆盖分类、变化检测 需要带标签的训练样本
非监督式分类 数据探索、无标签数据 自动聚类,无需标签
回归 连续变量预测 预测数值,如生物量、产量等

GEE 机器学习功能强大,适合快速构建和应用传统机器学习模型。对于深度学习和大规模训练,建议结合 TensorFlow、Vertex AI 等外部工具。

通过以上基础介绍和示例代码,您可以快速理解并开始使用 Google Earth Engine 进行机器学习分析,助力地理空间数据的智能处理与应用。

🚀 使用 Bun 快速搭建 HTTP 服务器:一步步教程

Bun 是一个快速且全能的 JavaScript 运行环境,提供了一个简单易用的 API 来启动 HTTP 服务器。下面我们将一步步地介绍如何使用 Bun.serve API 搭建一个基本的 HTTP 服务器,并通过实例来演示其功能。

1. 创建新项目

首先,创建一个新目录并初始化一个 Bun 项目:

mkdir quickstart
cd quickstart
bun init

按照提示输入项目名称和入口文件名(默认为 index.ts),然后按 Enter 键接受所有默认设置。

2. 编写 HTTP 服务器代码

打开生成的 index.ts 文件,粘贴以下代码:

const server = Bun.serve({
  port: 3000,
  fetch(req) {
    return new Response("Bun!");
  },
});

console.log(`Listening on http://127.0.0.1:${server.port} ...`);

这个代码片段使用 Bun.serve 启动一个 HTTP 服务器,监听端口 3000,并对所有请求返回字符串 "Bun!"。

3. 运行服务器

在终端中运行以下命令启动服务器:

bun index.ts

访问 http://127.0.0.1:3000 即可看到服务器返回的 "Bun!" 页面。

4. 添加路由

Bun.serve 支持路由功能,可以根据不同的 URL 路径返回不同的内容。以下是一个示例:

const server = Bun.serve({
  port: 3000,
  routes: {
    "/": () => new Response("Home page!"),
    "/blog": () => new Response("Blog page!"),
  },
  fetch(req) {
    return new Response("404 Not Found", { status: 404 });
  },
});

在这个例子中,访问 / 会返回 "Home page!",访问 /blog 会返回 "Blog page!",其他路径则返回 404 错误。

路由示例扩展

如果你想添加更多路由,可以按照以下方式扩展:

const server = Bun.serve({
  port: 3000,
  routes: {
    "/": () => new Response("Home page!"),
    "/blog": () => new Response("Blog page!"),
    "/about": () => new Response("About page!"),
  },
  fetch(req) {
    return new Response("404 Not Found", { status: 404 });
  },
});

5. 处理 POST 请求

Bun.serve 也支持处理 POST 请求。以下是一个处理 JSON 数据的示例:

const server = Bun.serve({
  port: 3000,
  routes: {
    "/api/posts": {
      POST: async req => {
        const data = await req.json();
        return new Response(JSON.stringify(data), {
          headers: {
            "Content-Type": "application/json",
          },
        });
      },
    },
  },
});

这个例子中,POST 请求到 /api/posts 会将请求体中的 JSON 数据返回给客户端。

POST 请求示例扩展

如果你想处理不同类型的 POST 请求,可以使用以下方式:

const server = Bun.serve({
  port: 3000,
  routes: {
    "/api/posts": {
      POST: async req => {
        const data = await req.json();
        return new Response(JSON.stringify(data), {
          headers: {
            "Content-Type": "application/json",
          },
        });
      },
    },
    "/api/files": {
      POST: async req => {
        const formData = await req.formData();
        return new Response("File uploaded successfully!", {
          headers: {
            "Content-Type": "text/plain",
          },
        });
      },
    },
  },
});

6. 使用 figlet 包添加 ASCII 艺术

为了使服务器输出更有趣,我们可以使用 figlet 包将字符串转换为 ASCII 艺术:

首先安装 figlet 包:

bun add figlet
bun add -d @types/figlet # 如果使用 TypeScript

然后更新 index.ts 文件:

import figlet from "figlet";

const server = Bun.serve({
  port: 3000,
  fetch(req) {
    const asciiArt = figlet.textSync("Bun!");
    return new Response(asciiArt);
  },
});

重新启动服务器并刷新页面,即可看到 ASCII 艺术横幅。

7. 性能优势

Bun 的启动速度比传统的 Node.js 快约 28 倍,这使得开发和测试更加高效。使用 bun run start 来运行脚本,相比 npm run start 有明显的性能优势。

性能对比示例

如果你想比较 Bun 和 Node.js 的启动速度,可以使用以下命令:

  • Bun: bun run start
  • Node.js: node index.js (或使用 npm run start)

通过这些命令,你可以亲自感受到 Bun 的快速启动优势。

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