WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Угловые промисы последовательно объединяются в цепочку

Я работаю над угловой загрузкой, чтобы загрузить файл в хранилище Azure.

 var filePath = [];
        Upload.upload({
            url: '/uploadFile',
            data: { file: $scope.selectedFile }
        }).then(function (resp) {
            //resp.data contains URL returned from upload
            filePath.push(resp.data);
        })

мне нужно будет выполнить загрузку файла 3 раза, что необходимо для последовательного выполнения, например:

upload [file 1], get [file 1] URL, 
upload [file 2], get [file 2] URL, 
upload [file 3], get [file 3] URL

файл2 должен дождаться завершения файла1, прежде чем он будет запущен, а файл3 должен дождаться завершения файла2, прежде чем он будет запущен,

как я могу использовать обещания, чтобы убедиться, что я получаю URL-адрес файла в последовательном шаблоне?

например: filePath[file1URL, file2URL, file3URL]


Ответы:


1

Вы можете сделать var filePath = []; Upload.upload({ url: '/uploadFile', data: { file: $scope.selectedFile1 } }).then(function (resp) { filePath.push(resp.data); Upload.upload({ url: '/uploadFile', data: { file: $scope.selectedFile2 } }).then(function (resp) { filePath.push(resp.data); Upload.upload({... }) }) , чтобы убедиться, что вы загружаете после загрузки предыдущего файла.

28.12.2015
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]