Data Fetching Lifecycle
数据获取生命周期
数据获取生命周期会跟踪一次读取请求。它会经过等待，再到成功或错误。成功结果可能有数据，也可能为空。
另一个例子
新的筛选结果仍在加载时，指南列表会保留上一次的内容。
主要部分
- 01读取触发点
- 02等待状态
- 03解析后结果
- 04空数据分支
- 05错误恢复
什么时候用
界面需要通过网络获取数据时，就要处理这个生命周期。
什么时候不要用
不要只显示不会停止的转圈图标。要说明正在加载什么，也要提供恢复方法。
代码里的名称
trigger -> request -> pending -> parse -> result 上线前要检查
检查程序运行环境与版本、集成边界、依赖与许可，以及支持的平台。验证安全、失败处理、性能与监控。也要检查部署、支持负责人、升级路径与恢复上一版的方法。
预期结果：把 数据获取生命周期 (Data Fetching Lifecycle) 当作团队能维护的技术基础，并检查它是否符合产品需求。 用户场景：新的筛选结果仍在加载时，指南列表会保留上一次的内容。 技术或工程概念：数据获取生命周期 (Data Fetching Lifecycle)。 适用理由：界面需要通过网络获取数据时，就要处理这个生命周期。 不应使用的情况：不要只显示不会停止的转圈图标。要说明正在加载什么，也要提供恢复方法。 工程适配：定义程序运行环境与版本。说明它负责什么、接口、数据流、依赖、支持平台、安全与性能限制，以及如何接入现有技术组合。 生命周期防护：检查依赖是否健康、许可是否可用。加入监控与安全备用做法，并指定升级负责人。没有可衡量的好处时，不要再加入功能重复的框架或工具。 验收标准：用最小集成证明必要行为。测试兼容性、安全性、失败与性能。记录部署、升级、支持与恢复上一版的方法。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：现有技术组合、运行环境、版本规则、目标平台和依赖负责人。也要确认性能预算、支持期限与迁移限制。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 数据获取生命周期 (Data Fetching Lifecycle)。 定义：数据获取生命周期会跟踪一次读取请求。它会经过等待，再到成功或错误。成功结果可能有数据，也可能为空。 生产环境检查：检查程序运行环境与版本、集成边界、依赖与许可，以及支持的平台。验证安全、失败处理、性能与监控。也要检查部署、支持负责人、升级路径与恢复上一版的方法。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。