博客
关于我
react 组件进阶之 Portals
阅读量:687 次
发布时间:2019-03-17

本文共 929 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Portals 门户解析

Portals在React应用中扮演着特殊的角色,主要用于在真实的DOM中插入虚拟DOM生成的内容。这不同于传统的React子组件渲染,其目的在于将特定的内容插入到指定的DOM位置。

Portals简要说明

Portals通过ReactDOM.createPortal方法创建。该方法接受两个参数:child表示可渲染的React子元素,可为元素、字符串或Fragment;container则是目标DOM元素。

Portals的使用案例

以下是一个简单的使用示例:

import React from 'react';import ReactDOM from 'react-dom';function CompB() {  return (    
我是子组件B
);}function CompA() { return ReactDOM.createPortal(
我是子组件A
我是位置修改后的内容
, document.querySelector('#modal') );}// 在父组件中使用function TestComPortals() { return (
我是挂载点
);}

重要性说明

通过Portals,我们能够将特定组件的渲染结果与实际DOM结构脱钩。这样做的好处是可以在不影响React虚拟DOM树的情况下,灵活修改真实DOM结构。

注意事项

  • 对DOM结构的影响:Portals改变的是真实DOM树,虚拟树的结构保持不变。

  • 事件处理差异:由于React对事件进行了包装,Portals下的事件冒泡通过虚拟DOM树完成。这和传统的样式渲染方式可能带来的差异需要注意联动。

  • 避免滥用:过度使用Portals可能导致难以调试和维护虚拟树与真实DOM之间的关系。


  • Portals在React开发中主要用于实现对特定DOM位置的动态渲染_CTRL_,提供了对真实DOM操作的灵活性,但需谨慎使用以确保开发体验和调试效率。

    转载地址:http://qfjhz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    VS2003 Front Page Server Extension
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>