任征的个人博客
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对于React Native的热更新，之前一直用code-push，这个API比较丰富，统计功能也比较全。但服务器在国外，对于国内来说网络不占优势。
在之前工作中，发现安卓还有热更新失败的情况。

对于拆包需求来说，现在只能说有多种方案，携程的方案比较强大，但他们的CRN并不开源。调研过一段时间，目前比较方便的还是通过Google的diff工具进行拆包。

实施方案

React Native打包之后会生成bundle文件，拆分方案是基于本次打包与前一次打包之间的差异完成的。即前一次打出来的bundle（lastbundle）作为base,本次打包出来的bundle(newbundle)与lastbundle之间的差异作为diffbundle。这样我们可以把一个最新的完整的bundle拆成两部分（如图）：

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在RN项目中，有时涉及到原生组件开发。本博客记录了对iOS原生组件基础封装和使用的全过程。

核心步骤

  • 新建一个RCTViewManager子类，管理要封装的组件
  • 添加RCT_EXPORT_MODULE()标记宏命令
  • 实现-(UIView *)view方法
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小工具中用的部分测试文件见附件

对比文本文件中不同的行

最近有两个项目苹果帐号中新增了内测帐号，新老包里面包含的内测设备不同，想要查看新包（内测设备多）中比老包多了哪些。

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最近收集了很多素材图片在一个文件夹中，想要统一修改名字（一个个手动改这操作太low——舍弃）。想要通过Python脚本进行批量重命名：

  1. 先遍历文件路径获取到该文件夹中的文件数组
  2. 获取文件类型，区分是否是我们要修改的图片
  3. 对比文件类型后，进行重命名

os.walk()获取文件列表

os.walk(PATH) PATH是个文件夹路径,当然可以用.或者../这样啦。返回一个三元素的tuple：当前路径、子文件夹名称、文件列表。

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js随机数概率控制

调用随机函数生成范围之间的随机数，如果生成的随机数在某个整数的取值范围内，那么就输出当前整数。

工具类代码

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class GLRandom {
    /**
     * 构造函数
     * @param {number} min  最小整数值
     * @param {number} max  最大整数值
     * @param {Map} percentage 概率数 [值,百分比]
     */
    constructor(min, max, percentage = new Map()) {
        this.min = Math.trunc(min);
        this.max = Math.trunc(max);
        this.MATH_RANGE = 100;  // 分成100份
        this.percentage = percentage;
        this.range();
    }

    get percentage() {
        if (!this._percentage) {
            this._percentage = new Map();
        }
        return this._percentage;
    }

    /**
     * 分配比例
     * @param {Map} map 设置 值-百分比
     */
    set percentage(map) {
        let result = Array.from(map.values()).reduce((p, v, a) => {
            return p - v;
        }, 1);
        for (let i = this.min; i < this.max; i++) {
            if (map.has(i)) {
                this.percentage.set(i, map.get(i));
            } else {
                this.percentage.set(i, result / (this.max - this.min - map.size));
            }
        }
        // 重新设置取值范围
        this.range()
    }

    /**
     * 根据比例生成取值范围
     */
    range() {
        let [start, random, keys] = [0, this.MATH_RANGE, Array.from(this.percentage.keys())];
        for (let i = 0; i < keys.length; i++) {
            let temp = this.percentage.get(keys[i]);
            this.percentage.set(keys[i], [start, start += temp * random]);
        }
    }

    /**
     * 生成随机数
     */
    create() {
        let num = Math.random() * this.MATH_RANGE;
        for (let data of this.percentage.entries()) {
            if (num >= data[1][0] && num < data[1][1]) {
                return data[0];
            }
        }
        return null;
    }
}

测试代码

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// 生成概率随机数
let res = [];
for (var i=0; i<10000; i++) {
  let r = random.create();
  res.push(r);
}

// 统计
let count = 0
for (var i=0; i < res.length; i++) {
  if (res[i] == 6) {
     count++
  }
}

console.log(count / res.length);

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Promise

应用题：（模仿promise.all()）定一个函数，参数为一个需要异步操作的URL数组，需要返回一个Promise格式的结果——假如所有异步操作成功，则返回所有成功后结果集合；假如其中有异步操作失败，则返回失败的信息

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testPromise (requests = [], results = []) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    let count = 0
    requests.forEach((request) => {
      new Promise((resolve, reject) => {
        const timeOut = request
        // var timeOut = Math.random() * 2
        console.log('----start new Promise...timeout to: ' + timeOut + ' seconds.')
        setTimeout(function () {
          if (timeOut < 1) {
            console.log('-----call resolve()...')
            resolve('-----200 OK')
          } else {
            console.log('-----call reject()...')
            reject(new Error('==timeout==' + timeOut + 'seconds'))
          }
        }, timeOut * 1000)
      }).then((success) => {
        count += 1
        results.push(request)
        if (count === requests.length) {
          console.log('test----call all resolve()...!!!')
          resolve(results)
        }
      }).catch((err) => {
        reject(err)
      })
    })
  })
}

// 函数使用案例
this.testPromise([0.1, 0.4, 0.5, 0.3, 1.7, 0.7])
  .then((res) => console.log('=====success====     ', res))
  .catch((err) => console.log('=====error====      ', err))

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Immutable优缺点

  • 传递数据时，Immutable Data可以提升组件渲染性能
  • Imutable Data是对可变对象和不可变对象的一个折中
  • 可变对象——是指多个变量引用一个对象，这导致对象的time和value耦合，对象一旦改变无法重塑
  • 不可变对象——是指每次用对一个对象就进行深复制，这导致内存浪费
  • Immutable——基于持久化数据结构，也就是使用就数据创建新数据时，旧数据依旧保存，而且为了避免深度复制，Immutable Data使用结果共享，也就是说如果对象树中的一个节点变化，只修改这个节点和受他影响的父节点，其他节点依旧共享。Immutable Data优点体现在降低了可变数据带来的时间和值的耦合，节省了内存，可以实现数据的时间旅行，也就是说数据可以重塑。

Immutable

  • 普通的mutable对象深拷贝会将一整份数据都复制一遍，而Immutable对象在修改数据时并不会复制一整份数据，而是将变化的节点与未变化的节点的父子关系转移到一个新节点商，类似于链表的结构。从“复制”的角度来看，做到了最小化的复制，未变化的部分是共享的，Mutable在复制的时候是“全量”，而Immutable复制的是“增量”，对于内存空间的使用率