Vue程式碼最佳化從原型到生產環境

現代前端開發流程中，將原型程式碼轉化為可維護、高效能的生產程式碼至關重要。本文以 Vue.js 購物籃應用為例，逐步說明如何進行程式碼最佳化，包含程式碼分割、元件化、API 整合以及使用 Vue CLI 建置專案。首先，將 JavaScript 和 CSS 分離至獨立檔案，並使用 Webpack 或 Parcel 等封裝工具提升效能。接著，將 Vue 程式碼重構為可重用元件，並引入 Python Flask API 提供動態資料，取代原本靜態資料。最後，使用 Vue CLI 建立專案，並利用其建置功能產生可佈署的生產版本。這些步驟確保程式碼符合生產環境需求，兼顧效能和可維護性。

提升現有程式碼品質：從原型到生產就緒

在軟體開發過程中，維護現有的程式碼函式庫是一項重要的任務。本章節將探討如何利用 GitHub Copilot 改進現有的 Vue.js 程式碼，使其從原型階段提升到生產就緒狀態。

初始程式碼檢視

首先，我們檢視初始的 Vue.js 程式碼：

let app = Vue.createApp({
  data() {
    return {
      basket: [
        { id: 1, name: 'Product 1', price: 100, quantity: 1 },
        { id: 2, name: 'Product 2', price: 200, quantity: 2 },
        { id: 3, name: 'Product 3', price: 300, quantity: 3 },
        { id: 4, name: 'Product 4', price: 400, quantity: 4 }
      ]
    }
  },
  methods: {
    increaseQuantity(index) {
      this.basket[index].quantity++;
    },
    decreaseQuantity(index) {
      if (this.basket[index].quantity > 0) {
        this.basket[index].quantity--;
      }
    }
  },
  computed: {
    total() {
      let total = 0;
      for (let i = 0; i < this.basket.length; i++) {
        total += this.basket[i].price * this.basket[i].quantity;
      }
      return total;
    }
  }
});
app.mount('#basket');

程式碼解析：

該程式碼建立了一個簡單的購物籃應用，具有增加和減少商品數量的功能。
使用 Vue.js 的 createApp 方法建立應使用案例項。
資料 basket 為靜態定義的陣列，包含商品資訊。

使用 GitHub Copilot 改程式式碼

我們向 GitHub Copilot 提供提示，要求改程式式碼，使其更適合生產環境：

“Improve the code, making it production-ready.”

Copilot 的建議包括：

將 JavaScript 和 CSS 分離到外部檔案中。
使用建置工具或模組封裝工具（如 Webpack 或 Parcel）。
增加錯誤處理機制。
將 Vue 程式碼重構為可重用的元件。
改善 HTML 的無障礙存取性。

程式碼改進後：

<!-- index.html -->
<html>
<head>
  <title>Basket</title>
  <link rel="stylesheet" href="css/basket.css">
  <link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css">
</head>
<body>
  <div id="basket" class="basket"></div>
  <script src="https://unpkg.com/vue@next"></script>
  <script src="js/app.js"></script>
</body>
</html>

// app.js
let app = Vue.createApp({
  data() {
    return {
      basket: [
        { id: 1, name: 'Product 1', price: 100, quantity: 1 },
        { id: 2, name: 'Product 2', price: 200, quantity: 2 },
        { id: 3, name: 'Product 3', price: 300, quantity: 3 },
        { id: 4, name: 'Product 4', price: 400, quantity: 4 }
      ]
    }
  },
  methods: {
    increaseQuantity(index) {
      this.basket[index].quantity++;
    },
    decreaseQuantity(index) {
      if (this.basket[index].quantity > 0) {
        this.basket[index].quantity--;
      }
    }
  },
  computed: {
    total() {
      return this.basket.reduce((total, item) => total + item.price * item.quantity, 0);
    }
  }
});
app.mount('#basket');

程式碼解析：

將 JavaScript 程式碼分離到 app.js 中，使結構更清晰。
使用 reduce 方法簡化了 total 的計算。

使用動態資料與 API

接下來，我們要求 Copilot 改程式式碼，使用動態資料並建立一個 Python API：

“Improve the code, use dynamic data by calling an API, and also generate a separate Python API with Flask that has the route /api/basket, containing the basket data.”

Python API 程式碼：

# app.py
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/basket')
def get_basket():
    basket = [
        { 'id': 1, 'name': 'Product 1', 'price': 100, 'quantity': 1 },
        { 'id': 2, 'name': 'Product 2', 'price': 200, 'quantity': 2 },
        { 'id': 3, 'name': 'Product 3', 'price': 300, 'quantity': 3 },
        { 'id': 4, 'name': 'Product 4', 'price': 400, 'quantity': 4 }
    ]
    return jsonify(basket)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

程式碼解析：

使用 Flask 建立了一個簡單的 API，傳回購物籃資料。

JavaScript 程式碼更新：

let app = Vue.createApp({
  data() {
    return {
      basket: []
    }
  },
  methods: {
    increaseQuantity(index) {
      this.basket[index].quantity++;
    },
    decreaseQuantity(index) {
      if (this.basket[index].quantity > 0) {
        this.basket[index].quantity--;
      }
    }
  },
  computed: {
    total() {
      return this.basket.reduce((total, item) => total + item.price * item.quantity, 0);
    }
  },
  mounted() {
    fetch('/api/basket')
      .then(response => response.json())
      .then(data => {
        this.basket = data;
      });
  }
});
app.mount('#basket');

程式碼解析：

使用 fetch API 從 /api/basket 取得資料，並將其指定給 basket。

使用 Vue CLI 與建置步驟

最後，我們要求 Copilot 使用 Vue CLI 建立專案並新增建置步驟：

“Improve the code, use the Vue CLI, and add a build step.”

建立 Vue CLI 專案：

npm install -g @vue/cli
vue create my-project
cd my-project

建立 Basket 元件：

<!-- src/components/Basket.vue -->
<template>
  <div id="basket">
    <!-- Your basket template goes here -->
  </div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      basket: []
    };
  },
  methods: {
    increaseQuantity(index) {
      this.basket[index].quantity++;
    },
    decreaseQuantity(index) {
      if (this.basket[index].quantity > 0) {
        this.basket[index].quantity--;
      }
    }
  },
  computed: {
    total() {
      return this.basket.reduce((total, item) => total + item.price * item.quantity, 0);
    }
  },
   mounted() {
     fetch('/api/basket')
       .then(response => response.json())
       .then(data => {
         this.basket = data;
       });
   }
};
</script>

<style scoped>
/* Your CSS goes here */
</style>

在 App.vue 中使用 Basket 元件：

<!-- src/App.vue -->
<template>
  <div id="app">
    <Basket />
   </div>
</template>

<script>
import Basket from './components/Basket.vue';

export default {
   name: 'App',
   components: {
     Basket
   }
};
</script>

<style>
/* Your CSS goes here */
</style>

建置專案：

npm run build

程式碼解析：

使用 Vue CLI 建立專案，使其更符合現代前端開發流程。
將購物籃功能封裝在 Basket.vue 元件中，提高程式碼的可維護性。

資料探索與ChatGPT的應用

簡介

資料探索是機器學習中的重要第一步，涉及對資料集的深入檢查，以識別其結構並發現初步的模式和異常。此過程對於為進一步的詳細統計分析和機器學習模型的開發奠定基礎至關重要。

商業問題

在電子商務中，有效分析客戶反饋對於識別影響購買決策的關鍵因素至關重要。這種分析支援針對性的行銷策略，並幫助最佳化使用者經驗和網站設計，最終提升對客戶的服務和產品供應。

問題與資料領域

本章節將專注於使用Amazon產品評論資料集進行詳細的資料探索。我們的目標是深入探索此資料集，以挖掘洞察並辨別能夠增強決策的模式。我們將利用ChatGPT生成Python程式碼進行資料操作和視覺化，提供一個實際操作的方法來理解複雜的資料分析技術。

資料集概述

我們將使用Amazon產品評論資料集，該資料集包含反映消費者反饋和產品評估的廣泛資訊。此資料集的關鍵特徵包括市場、客戶、評論和產品詳細資訊，以及產品標題、類別、評分和評論的文字內容。為了簡化我們的焦點並提高研究結果的清晰度，我們將省略中立情感，僅分析正面和負面反饋。

資料集特徵

marketplace (字串): 產品的銷售地點。
customer_id (字串): 客戶的唯一識別碼。
review_id (字串): 評論的唯一識別碼。
product_id (字串): 產品的唯一識別碼。
product_parent (字串): 父產品識別碼。
product_title (字串): 被評論產品的標題。
product_category (字串): 產品的類別。
star_rating (整數): 產品在1到5星級評分系統中的評分。
helpful_votes (整數): 評論收到的有幫助票數。
total_votes (整數): 評論收到的總票數。
review_headline (字串): 評論的標題。
review_body (字串): 評論的內容。
review_date (字串): 評論日期。
sentiments (字串): 評論的情感（正面或負面）。

程式碼範例：載入資料集

import pandas as pd

# 載入Amazon產品評論資料集
def load_dataset(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"載入資料集失敗：{e}")
        return None

# 使用範例
file_path = 'path/to/your/amazon_reviews.csv'
data = load_dataset(file_path)
if data is not None:
    print("資料集載入成功。")
    print(data.head())

內容解密：

import pandas as pd：匯入pandas函式庫並賦予別名pd，用於資料處理和分析。
load_dataset函式：定義一個函式來載入CSV格式的資料集。它接受檔案路徑作為引數，並嘗試讀取CSV檔案。如果成功，則傳回資料；如果失敗，則捕捉異常並傳回None。
pd.read_csv(file_path)：使用pandas的read_csv函式讀取指定路徑的CSV檔案。
try-except區塊：用於錯誤處理。如果在載入資料集過程中發生任何異常，將列印錯誤訊息並傳回None，確保程式不會因為錯誤而中斷。

資料探索步驟

檢查資料集：使用head()、info()、describe()等方法初步瞭解資料集的結構和內容。
處理缺失值：根據需要決定是否填充或刪除缺失值。
情感分析：專注於review_body和review_headline欄位，進行情感分析以瞭解客戶對產品的正面和負面評價。
視覺化：利用Matplotlib等視覺化函式庫繪製圖表，如直方圖、散點圖等，以直觀呈現資料特徵和相關性。

程式碼範例：情感分析與視覺化

import matplotlib.pyplot as plt

# 簡單的情感分析統計
def sentiment_analysis(data):
    sentiment_counts = data['sentiments'].value_counts()
    return sentiment_counts

# 繪製情感分析結果的柱狀圖
def plot_sentiment(sentiment_counts):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sentiment_counts.plot(kind='bar')
    plt.title('Sentiment Analysis')
    plt.xlabel('Sentiment')
    plt.ylabel('Count')
    plt.show()

# 使用範例
sentiment_counts = sentiment_analysis(data)
plot_sentiment(sentiment_counts)

內容解密：

sentiment_analysis函式：對資料集中的情感欄位進行統計，計算不同情感類別的數量。
value_counts()方法：用於統計Series中各個唯一值的出現次數。
plot_sentiment函式：將情感分析結果以柱狀圖的形式視覺化呈現，直觀展示不同情感類別的分佈情況。
plt.show()：顯示繪製好的圖表。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。