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sizzle分析记录:分解流程
<form> <label>Name:</label> <input name="name" /> <fieldset> <label>Newsletter:</label> <div name="newsletter" /><p>1<p</div> <div name="letter" /><p name=‘aaron‘>2<p></div> <div name="tter" /><p>3<p</div> </fieldset></form>
js
$("form div > p[name=aaron]")
解析的流程:
编译器:分5个步骤
涉及: TAG元素 关系选择器 属性选择器
1:通过tokenize词法分析器分组
2:遍历tokens,从右边往左边开始筛选,最快定位到目标元素合集
//先看看有没有搜索器find,搜索器就是浏览器一些原生的取DOM接口,简单的表述就是以下对象了 // Expr.find = { // ‘ID‘ : context.getElementById, // ‘CLASS‘ : context.getElementsByClassName, // ‘TAG‘ : context.getElementsByTagName // }
操作如下
Expr.find["TAG"] = support.getElementsByTagName ? function( tag, context ) { if ( typeof context.getElementsByTagName !== strundefined ) { return context.getElementsByTagName( tag ); } } :
那么第一筛选找到的定位元素,就形成了一个 seed种子合集,那么余下的所有的操作都是围绕这个种子合集处理
因为节点总是存在各种关系的,所以不管是通过这个最靠近的目标的元素,往上还是往下 都是可以处理的
3:重组选择器,开始执行继续分解"form div > [name=aaron]"
因为种子合已经抽出了,所以选择器就需要重新排列
"form div > [name=aaron]"
踢掉了P元素,已经被抽离了
4 : 生成编译处理器
这里为什么要这么复杂,因为生成了编译闭包可以缓存起来,通过这种机制,增加了重复选择器的效率
在matcherFromTokens方法中通过分解tokens生成对应的处理器
例如:form div [name=aaron]
在分解过程中分2大块
A:关系选择器的处理 > + ~ 空
B: ATTR CHILD CLASS ID PSEUDO TAG的处理
用matchers保留组合关系
1:分解第一个TAG:form 保存处理器到matchers.push( Expr.filter[“TAG”]) ;
2:分解第二个“空”的关系选择器,此时
A:用elementMatcher把之前的matchers压入到这个匹配里面,生成一个遍历方法的处理
function elementMatcher( matchers ) { return matchers.length > 1 ? function( elem, context, xml ) { var i = matchers.length; while ( i-- ) { if ( !matchers[i]( elem, context, xml ) ) { return false; } } return true; } : matchers[0];}
B:用addCombinator再次包装,生成一个位置关系的查找关系
function addCombinator( matcher, combinator, base ) { var dir = combinator.dir, checkNonElements = base && dir === "parentNode", doneName = done++; return // Check against all ancestor/preceding elements // 检查所有祖先/元素 function( elem, context, xml ) { var oldCache, outerCache, newCache = [ dirruns, doneName ]; while ( (elem = elem[ dir ]) ) { if ( elem.nodeType === 1 || checkNonElements ) { outerCache = elem[ expando ] || (elem[ expando ] = {}); if ( (oldCache = outerCache[ dir ]) && oldCache[ 0 ] === dirruns && oldCache[ 1 ] === doneName ) { // Assign to newCache so results back-propagate to previous elements return (newCache[ 2 ] = oldCache[ 2 ]); } else { // Reuse newcache so results back-propagate to previous elements outerCache[ dir ] = newCache; // A match means we‘re done; a fail means we have to keep checking if ( (newCache[ 2 ] = matcher( elem, context, xml )) ) { return true; } } } } };}
所以此时的matchers的关系是一个层级的包含结构,然后依次这样递归
这个地方相当绕!!!!
生成的最后
cached = matcherFromTokens( match[i] );
变成了一个超大的嵌套闭包
5: 通过matcherFromGroupMatchers这个函数来生成最终的匹配器
var bySet = setMatchers.length > 0, byElement = elementMatchers.length > 0, superMatcher = function(seed, context, xml, results, outermost) { //分解这个匹配处理器 } return superMatcher
通过matcherFromGroupMatchers的处理最直接的就是能看出,elementMatchers, setMatchers 2个结果不需要再返回出去,直接形成curry的方法,在内部就合并参数
外面就直接调用了,这样
var compileFunc = compiled || compile( selector, match );compileFunc( seed, context, !documentIsHTML, results, outermost);
compileFunc 一直是持有elementMatchers, setMatchers 的引用的,这个设计的手法还是值得借鉴的
执行期:
至此之前的5个步骤都是编译成函数处理器的过程,然后就是开始执行了
粗的原理就是把直接分解出来的seed种子合集丢到这个处理器中,然后处理器就会根据各种关系进行分解匹配
从而得到结果集
superMatcher:
while ( (matcher = elementMatchers[j++]) ) { if ( matcher( elem, context, xml ) ) { results.push( elem ); break; }}
抽出第一个seed元素,p
然后把p丢到atrr是过滤筛选器中去匹配下,看看是否能找到对应的这个属性
当然还是继续从右往左边匹配过滤了
一次是【name=aaron】 => div => from
matchers[i] => Expr.filter.ATTR =>
p.getAttribute(‘name=aaron’) => 得到结果
function elementMatcher( matchers ) { return matchers.length > 1 ? function( elem, context, xml ) { var i = matchers.length; while ( i-- ) { if ( !matchers[i]( elem, context, xml ) ) { return false; } } return true; } : matchers[0];}
如果匹配失败,自然就退出了 return false ,就不需要在往前找了 ,然后再次递归seed
如果成功,就需要再深入的匹配了
因为是从右到左逐个匹配,所以往前走就会遇到关系选择器的问题,
那么jQuery把四种关系 > + ~ 空的处理给抽出一个具体的方法就是addCombinator
1 "form div > p[name=aaron]"
2 seed => p
3 筛选[name=aaron]
4 > => addCombinator方法 找到对应关系映射的父节点elem
5 elem中去匹配div 递归elementMatcher方法
6 “空” => addCombinator方法找到祖先父节点elem
7 elem中去找form为止
可见这个查找是及其复杂繁琐的
总结:
sizzle对选择器的大概是思路:
分解所有的选择器为最小单元,从右往左边开始挑出一个浏览器的API能快速定位的元素TAG,ID,CLASS节点,这样就能确定最终的元素跟这个元素是有关系的
然后把剩余的选择器单元开始生成一个匹配器,主要是用来做筛选,最后根据关系分组
如果就依次匹配往上查找,通过关系处理器定位上一个节点的元素,通过普通匹配器去确定是否为可选的内容