Data Fetching Lifecycle
資料取得生命週期
資料取得生命週期會追蹤一次讀取請求。它會經過等待,再到成功或錯誤。成功結果可能有資料,也可能是空的。
另一個例子
新的篩選結果仍在載入時,指南清單會保留上一次的內容。
主要部分
- 01讀取觸發點
- 02等待狀態
- 03解析後結果
- 04空資料分支
- 05錯誤復原
什麼時候用
畫面需要透過網路讀取資料時,就要處理這個生命週期。
什麼時候不要用
不要只顯示不會停止的轉圈圖示。要說明正在載入什麼,也要提供復原方法。
程式裡的名稱
trigger -> request -> pending -> parse -> result 上線前要檢查
檢查程式執行環境與版本、整合邊界、相依套件與授權,以及支援的平台。驗證安全、失敗處理、效能與監控。也要檢查部署、支援負責人、升級路徑與回復上一版的方法。
預期成果:把 資料取得生命週期 (Data Fetching Lifecycle) 當成團隊能維護的技術基礎,並檢查它是否符合產品需求。 使用者情境:新的篩選結果仍在載入時,指南清單會保留上一次的內容。 技術或工程概念:資料取得生命週期 (Data Fetching Lifecycle)。 適用理由:畫面需要透過網路讀取資料時,就要處理這個生命週期。 不應使用的情況:不要只顯示不會停止的轉圈圖示。要說明正在載入什麼,也要提供復原方法。 工程適配:定義程式執行環境與版本。說明它負責什麼、介面、資料流、相依套件、支援平台、安全與效能限制,以及如何接上現有技術組合。 生命週期防護:檢查相依套件是否健康、授權是否可用。加入監控與安全退路,並指定升級負責人。沒有可衡量的好處時,不要再加入功能重複的框架或工具。 驗收條件:用最小整合證明必要行為。測試相容性、安全性、失敗與效能。記錄部署、升級、支援與回復上一版的方法。 證據與限制(證據邊界):沒有一份官方標準能管到全部內容。不同團隊、平台或框架的用法可能不同。 待確認:現有技術組合、執行環境、版本規則、目標平台和相依套件負責人。也要確認效能預算、支援期限與搬移限制。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 資料取得生命週期 (Data Fetching Lifecycle)。 定義:資料取得生命週期會追蹤一次讀取請求。它會經過等待,再到成功或錯誤。成功結果可能有資料,也可能是空的。 正式環境檢查:檢查程式執行環境與版本、整合邊界、相依套件與授權,以及支援的平台。驗證安全、失敗處理、效能與監控。也要檢查部署、支援負責人、升級路徑與回復上一版的方法。 修改程式前,先列出看到的證據、缺口、嚴重程度,以及最小且安全的修正。