掌握聚合最新动态了解行业最新趋势
API接口,开发服务,免费咨询服务

剖析Twitter的Redux Store结构

可能你还不知道,Twitter的移动网站使用了一个新的web堆栈,里面包含了ReactRedux

在听说了这个消息之后,我决定要仔细研究一下他们的Redux store,看看他们是如何在state tree中安排所有推文的。

要想查看Redux store,你需要现在Chrome中安装React Developer Tools (RDT),然后在RDT标签下选取程序的root元素,并且在控制台中输入下面的这条命令:

// $r is a shortcut that references the selected element in RDT
$r.store.getState(); 

之后你就可以在控制台中看到Reduxstate tree了:

 

我推荐你花时间研究一下所有的state slice,但是我现在只关注entities/tweetshomeTimeline因为这两个slice里包含了大多数与推文相关的数据。

所有详细的推文数据都储存在entities/tweets/entities里,他们都以规范化数据表的形式出现,每一条推文都是一个对象。我站看了列表中的第一条推文,供你仔细研究:

 

homeTimelines/timeline这个slice负责展示你Twitter账户的时间轴。这个时间轴按照数字有小到大进行排列,第一个对象的编号是0。时间轴中的每一条推文都拥有tweet id它和entities/tweets/entities数据表中的key吻合。

 

看上去这个时间轴通过topbottom来追踪推文,top = 新推文, and bottom = 老推文。lastFetch.bottomlastFetch.top都有一个date stamp,它的作用是显示推文最后一次被取回的时间。当有新推文进入的时候,他们会被加载到top上,而bottom中的推文会进入时间轴的滚动条中。

cursor.bottomcursor.top代表的是推文的id,而这个id代表的是这条推文在时间轴的top/bottom位置。

 

最后我还发现了另一个有趣的东西,在entities这个slice下,你会发现除了tweets之外,还有cards, lists  users这四个东西在展开以后,你会发现他们都使用了相同的架构,并且都包含fetchStatus这里面一样有一个数据表,他们的key是推文的id,值是获取状态——在我的例子中所有推文都为“loaded”。由于我从来没有看到过loaded之外的状态,因此我只能对其他状态进行猜测。我猜他们还有一个状态应该是loading,这个状态可能是在下列情况中会出现:

如果一条推文已经被取回或是正在loading,确保对同一条推文的复制请求不会进入服务器。

无需将推文的详情从entities中调取的情况下,允许在时间轴上开始渲染。

 

我推荐所有对Redux有兴趣的人都来研究一下这个应用,你会在里面发现很多东西。我认为,Redux将会大规模的被用在web应用上。

小程序.jpg

原文来自:SDK.cn

声明:所有来源为“聚合数据”的内容信息,未经本网许可,不得转载!如对内容有异议或投诉,请与我们联系。邮箱:marketing@think-land.com

  • AI文本审核服务

    基于大模型能力构建的文本审核服务,能够高效精准地识别各类文本违规内容。与传统文本内容安全审核方案相比,具备更强大的语言理解与分析能力,能精准识别复杂、隐晦的违规内容,突破了传统模式的局限。

    基于大模型能力构建的文本审核服务,能够高效精准地识别各类文本违规内容。与传统文本内容安全审核方案相比,具备更强大的语言理解与分析能力,能精准识别复杂、隐晦的违规内容,突破了传统模式的局限。

  • AI图片审核服务

    基于图片审核大模型服务,能够全方位识别图片中的色情、性感、涉政、暴恐、违禁、宗教、引流广告、不良等违规内容,并支持返回大模型的审核结果。结合大模型和专家小模型,提供更细粒度的标签(如色情细分、具体行为、特定物体等),识别范围更广、标签更丰富。 综合效果最佳,适合对误判率、漏判率都有较高要求的场景。

    基于图片审核大模型服务,能够全方位识别图片中的色情、性感、涉政、暴恐、违禁、宗教、引流广告、不良等违规内容,并支持返回大模型的审核结果。结合大模型和专家小模型,提供更细粒度的标签(如色情细分、具体行为、特定物体等),识别范围更广、标签更丰富。 综合效果最佳,适合对误判率、漏判率都有较高要求的场景。

  • AIGC图片风险检测

    针对AIGC场景,检测AIGC生成的图片是否存在违规或者不宜传播的内容。建议AIGC生成的图片都进行该项检测。

    针对AIGC场景,检测AIGC生成的图片是否存在违规或者不宜传播的内容。建议AIGC生成的图片都进行该项检测。

  • AI生成图片鉴别

    检测图片是否疑似由AI生成合成、图片是否含有AI生成合成隐式标识(如果有隐式标识时支持返回图片AIGC元数据信息)。

    检测图片是否疑似由AI生成合成、图片是否含有AI生成合成隐式标识(如果有隐式标识时支持返回图片AIGC元数据信息)。

  • 诈骗风险感知检测

    根据身份证/手机号进行核验号码是否有涉险诈骗风险。

    根据身份证/手机号进行核验号码是否有涉险诈骗风险。

0512-88869195
客服微信二维码

微信扫码,咨询客服

数 据 驱 动 未 来
Data Drives The Future