• 使用React、Node.js、MongoDB、Socket.IO开发一个角色投票应用的学习过程(三)


    这几篇都是我原来首发在 segmentfault 上的地址:https://segmentfault.com/a/1190000005040834 突然想起来我这个博客冷落了好多年了,也该更新一下,呵呵

    前篇

    使用React、Node.js、MongoDB、Socket.IO开发一个角色投票应用的学习过程(一)
    使用React、Node.js、MongoDB、Socket.IO开发一个角色投票应用的学习过程(二)

    原文第十三步,Express API路由

    第一个路由是用来创建角色的

    app.post('/api/characters',(req,res,next) => {
      let gender = req.body.gender;
      let characterName = req.body.name;
      let characterIdLookupUrl = 'https://api.eveonline.com/eve/CharacterId.xml.aspx?names=' + characterName;
    
      const parser = new xml2js.Parser();
    
      async.waterfall([
        function(callback) {
          request.get(characterIdLookupUrl,(err,request,xml) => {
            if(err) return next(err);
            parser.parseString(xml,(err,parsedXml) => {
              try {
                let characterId = parsedXml.eveapi.result[0].rowset[0].row[0].$.characterID;
    
                app.models.character.findOne({ characterId: characterId},(err,model) => {
                  if(err) return next(err);
    
                  if(model) {
                    return res.status(400).send({ message: model.name + ' is alread in the database'});
                  }
    
                  callback(err,characterId);
                });
              } catch(e) {
                return res.status(400).send({ message: ' xml Parse Error'});
              }
            });
          });
        },
        function(characterId) {
          let characterInfoUrl = 'https://api.eveonline.com/eve/CharacterInfo.xml.aspx?characterID=' + characterId;
          console.log(characterInfoUrl);
          request.get({ url: characterInfoUrl },(err,request,xml) => {
            if(err) return next(err);
            parser.parseString(xml, (err,parsedXml) => {
              if (err) return res.send(err);
              try{
                let name = parsedXml.eveapi.result[0].characterName[0];
                let race = parsedXml.eveapi.result[0].race[0];
                let bloodline = parsedXml.eveapi.result[0].bloodline[0];
                app.models.character.create({
                  characterId: characterId,
                  name: name,
                  race: race,
                  bloodline: bloodline,
                  gender: gender
                },(err,model) => {
                  if(err) return next(err);
                  res.send({ message: characterName + ' has been added successfully!'});
                });
              } catch (e) {
                res.status(404).send({ message: characterName + ' is not a registered citizen of New Eden',error: e.message });
              }
            });
          });
        }
      ]);
    });
    

    是不是看起来和原文的基本一模一样,只不过把var 变成了let 匿名函数变成了ES6的'=>'箭头函数,虽然我用的是warterline而原文中用的是mongoose但是包括方法名基本都一样,所以我感觉waterline是在API上最接近mongoose

    顺便说一下,我为什么不喜欢mongodb,仅仅是因为有一次我安装了,只往里面写了几条测试数据,按文本算最多几kb,但第二天重启机器的时候,系统提示我,我的/home分区空间不足了(双系统分区分给linux分小了本来就不大),结果一查mongodb 的data文件 有2G多,我不知道什么原因,可能是配置不对还是别的什么原因,反正,当天我就把它删除了,

    完成了这个API我们就可以往数据库里添加东西了,不知道哪些用户名可以用?相当简单,反正我用的全是一名人的名字(英文名),外国人也喜欢抢注名字,嘿嘿嘿

    add character ui

    原文第十三步,Home组件

    基本保持和原文一样,只是用lodash 替换了 underscore

    一开始我看到网上介绍lodash是可以无缝替换underscore,中要修改引用就可以,但是我用的版本是4.11.2已经有很多方法不一样了,还去掉了不少方法(没有去关注underscore是不是也在最新版本中有同样的改动)

    原文中:

    ......
    import {first, without, findWhere} from 'underscore';
    ......
    
    var loser = first(without(this.state.characters, findWhere(this.state.characters, { characterId: winner }))).characterId;
    
    ......
    
    

    修改为:

    ......
    import {first, filter} from 'lodash';
    ......
    
    let loser = first(filter(this.state.characters,item => item.characterId != winner )).characterId;
    

    findWhere 在最新版本的lodash中已经不存正,我用了filter来实现相同功能。

    第十四步:Express API 路由(2/2)

    GET /api/characters

    原文的实现方法

    /**
     * GET /api/characters
     * Returns 2 random characters of the same gender that have not been voted yet.
     */
    app.get('/api/characters', function(req, res, next) {
      var choices = ['Female', 'Male'];
      var randomGender = _.sample(choices);
    
      Character.find({ random: { $near: [Math.random(), 0] } })
        .where('voted', false)
        .where('gender', randomGender)
        .limit(2)
        .exec(function(err, characters) {
          if (err) return next(err);
    
          if (characters.length === 2) {
            return res.send(characters);
          }
    
          var oppositeGender = _.first(_.without(choices, randomGender));
    
          Character
            .find({ random: { $near: [Math.random(), 0] } })
            .where('voted', false)
            .where('gender', oppositeGender)
            .limit(2)
            .exec(function(err, characters) {
              if (err) return next(err);
    
              if (characters.length === 2) {
                return res.send(characters);
              }
    
              Character.update({}, { $set: { voted: false } }, { multi: true }, function(err) {
                if (err) return next(err);
                res.send([]);
              });
            });
        });
    });
    
    

    可以看到原文中用{ random: { $near: [Math.random(), 0] } }做为查询条件从而在数据库里取出两条随机的记录返回给页面进行PK,前文说过random的类型在mysql没有类似的,所以我把这个字段删除了。本来mysql,可以用order by rand() 之类的方法但是,waterlinesort(order by rand())不被支持,所以我是把所有符合条件的记录取出来,能过lodashsampleSize方法从所有记录中获取两天随机记录。

    app.get('/api/characters', (req,res,next) => {
      let choice = ['Female', 'Male'];
      let randomGender = _.sample(choice);
      //原文中是通过nearby字段来实现随机取值,waterline没有实现mysql order by rand()返回随机记录,所以返回所有结果,用lodash来处理
      app.models.character.find()
        .where({'voted': false})
        .exec((err,characters) => {
          if(err) return next(err);
          
          //用lodash来取两个随机值
          let randomCharacters = _.sampleSize(_.filter(characters,{'gender': randomGender}),2); 
          if(randomCharacters.length === 2){
          //console.log(randomCharacters);
            return res.send(randomCharacters);
          }
    
          //换个性别再试试
          let oppsiteGender = _.first(_.without(choice, randomGender));
          let oppsiteCharacters = _.sampleSize(_.filter(characters,{'gender': oppsiteGender}),2); 
    
          if(oppsiteCharacters === 2) {
            return res.send(oppsiteCharacters);
          }
          //没有符合条件的character,就更新voted字段,开始新一轮PK
          app.models.character.update({},{'voted': false}).exec((err,characters) => {
            if(err) return next(err);
            return res.send([]);
          });
          
    
    
        });
    
    });
    

    在数据量大的情况下,这个的方法性能上肯定会有问题,好在我们只是学习过程,数据量也不大。将就用一下,能实现相同的功能就可以了。

    GET /api/characters/search

    这个API之前还有两个API,和原文基本一样,所做的修改只是用了ES6的语法,就不浪费篇幅了,可以去我的github

    这一个也只是一点mongoosewaterline的一点点小区别
    原文中mongoose的模糊查找是用正则来做的,mysql好像也可以,但是warterline中没有找到相关方法(它的文档太简陋了)
    所以原文中

    app.get('/api/characters/search', function(req, res, next) {
      var characterName = new RegExp(req.query.name, 'i');
    
      Character.findOne({ name: characterName }, function(err, character) {
        ......
    

    我改成了

    app.get('/api/characters/search', (req,res,next) => {
      app.models.character.findOne({name:{'contains':req.query.name}}, (err,character) => {
        .....
    

    通过contains来查找,其实就是like %sometext%的方法来实现
    下面还有两个方法修改的地方也大同小异,就不仔细讲了,看代码吧

    GET /api/stats

    这个是原文最后一个路由了,
    原文中用了一串的函数来获取各种统计信息,原作者也讲了可以优化,哪我们就把它优化一下吧

    app.get('/api/stats', (req,res,next) => {
      let asyncTask = [];
      let countColumn = [
            {},
            {race: 'Amarr'},
            {race: 'Caldari'},
            {race: 'Gallente'},
            {race: 'Minmatar'},
            {gender: 'Male'},
            {gender: 'Female'}
          ];
      countColumn.forEach(column => {
        asyncTask.push( callback => {
          app.models.character.count(column,(err,count) => {
            callback(err,count);
          });
        })
      });
    
      asyncTask.push(callback =>{
        app.models.character.find()
                  .sum('wins')
                  .then(results => {
                    callback(null,results[0].wins);
                  });
      } );
    
      asyncTask.push(callback => {
        app.models.character.find()
                  .sort('wins desc')
                  .limit(100)
                  .select('race')
                  .exec((err,characters) => {
                    if(err) return next(err);
    
                    let raceCount = _.countBy(characters,character => character.race);
                    console.log(raceCount);
                    let max = _.max(_.values(raceCount));
                    console.log(max);
                    let inverted = _.invert(raceCount);
                    let topRace = inverted[max];
                    let topCount = raceCount[topRace];
    
                    
    
                    callback(err,{race: topRace, count: topCount});
                  });
      });
    
      asyncTask.push(callback => {
        app.models.character.find()
                  .sort('wins desc')
                  .limit(100)
                  .select('bloodline')
                  .exec((err,characters) => {
                    if(err) return next(err);
    
                    let bloodlineCount = _.countBy(characters,character => character.bloodline);
                    let max = _.max(_.values(bloodlineCount));
                    let inverted = _.invert(bloodlineCount);
                    let topBloodline = inverted[max];
                    let topCount = bloodlineCount[topBloodline];
    
                    callback(err,{bloodline: topBloodline, count: topCount});
                  });
      });
    
      async.parallel(asyncTask,(err,results) => {
        if(err) return next(err);
        res.send({
          totalCount: results[0],
              amarrCount: results[1],
              caldariCount: results[2],
              gallenteCount: results[3],
              minmatarCount: results[4],
              maleCount: results[5],
              femaleCount: results[6],
              totalVotes: results[7],
              leadingRace: results[8],
              leadingBloodline:results[9]
        });
      }) 
    });
    

    我把要统计数据的字段放入一个数组countColumn通过forEach把push到asyncTask,最后两个统计方法不一样的函数,单独push,最后用async.parallel方法执行并获得结果。

    underscore的max方法可以从{a:1,b:6,d:2,e:3}返回最大值,但是lodash新版中的不行,只能通过_.max(_.values(bloodlineCount))这样的方式返回最大值。

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