既有JavaScript为什么还要用TypeScri

既有JavaScript为什么还要用TypeScript编程

ypeScript是由微软开发的一门开源的编程语言，在JavaScript的基础上进行构建。TypeScript可以通过编译器转译为JavaScript代码，运行到浏览器上。既然如此，为什么还要用TypeScript呢？

TypeScript和JavaScript的关系和区别

我们可以看一下下面的关系图：

TypeScript和JavaScript的关系

TypeScript 是 JavaScript 的一个超集（语法扩展），支持 ECMAScript 6 标准。TypeScript的本质上是在JavaScript上增加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。

静态类型——编译阶段就确定变量的类型，且类型不能在运行时变化，叫做静态类型。

如下面的avaScript代码：

let a=1;
a="abc";

这个在JavaScript是可行的，在TypeScript却是不可行的。在TypeScript中，在变量声明的时候就确定了变量的类型是数字型，当为这个变量进行赋值时，就不能再改变其为字符串类型。

TypeScript编辑器中报错

再看下面的avaScript代码：

let a=1 ;
let b="2" ;
let c=sum(a,b) ；

function sum(a, b){
	return a + b;
}

这个在JavaScript也是可行的，c的求和结果是“12”，但这往往不是我们想要的结果。我们在传递参数的时候，如果没有注意类型的转换，就很容易出现意外的结果。而TypeScript，从写代码的时候就规避了这些错误。

TypeScript编辑器中报错

除此之外，TypeScript还有严格的Null检查等等，让我们在代码构建的时候，及早发现可能出现的意外错误。

另外，区别于JavaScript，TypeScript的面向对象式的编程，可以改变你的思维方式，逐渐养成一个良好的编程习惯。在编写具体的逻辑前，设计好数据结构、编写类型注解等，并按照这接口约定实现业务逻辑。提升代码可读性，减少不必要的代码重构，提升编码效率。

通过上面的例子，我们简单地了解的使用TypeScript编程的好处。下面，我们总结整理一下，相对JavaScript而言，使用TypeScript编程有什么优势。

TypeScript的优势

TypeScript 是JavaScript的超集，完全兼容 JavaScript

TypeScript不会修改JavaScript的运行特性，可编译为JavaScript运行在任何JavaScript环境中。同时TypeScript 可以和 JavaScript 共同存在，JavaScript 项目能够渐进式地迁移到 TypeScript中。

TypeScript是基于类的面向对象编程语言

和C#、Java等语言一样，TypeScript是一个基于类的面向对象的编程语言。面向对象的语言设计，拥有较高的可读性、可维护性。TypeScript 支持接口、抽象类、枚举等面向对象语言的特性，支持你更好地实现一些设计模式。

TypeScript的可靠性，在复杂、大型的项目中更具体现

TypeScript 添加静态类型检测，使一些错误在开发阶段就能被发现，且 TypeScript 类型检测能力能覆盖到整个文件、整个项目，任何破坏类型约定的改动都可以被检测来并抛出错误。因此可以更放心地修改、重构代码的业务逻辑。

TypeScript的编辑器（IDE）智能提示功能更加友好

得益于类型的实现，在开发的过程中TypeScript提供了更多的智能提示，如代码补全、接口提示、跳转到定义、代码重构等等，使得开发者在开发的过程中，可以更快速、高效地构建代码，减少错误的发生。

TypeScript与标准同步发展，遵循ECMAScript规范

TypeScript严格遵守ECMAScript规范，对于JavaScript，TypeScript选择的是改进它、扩展它，而不是取代它。因此，学习TypeScript并不会给我们增加额外的成本，相反，对JavaScript的改进能更好地提升我们的开发效率、代码质量等。

TypeScript的社区资源越来越丰富

目前，越来越多的前端框架都开始采用TypeScript进行重写，如Vue3、Angular、React、Nest.js等，很多的开源项目都提供了TypeScript的支持，TypeScript的生态将越来越好。

你对TypeScript，有所了解了吗？

avaScript 程序不能独立运行，它需要被嵌入 HTML 中，然后浏览器才能执行 JavaScript 代码。通过 <script> 标签将 JavaScript 代码引入到 HTML 中，有两种方式：

1.内部方式
内部方式是通过<script>标签包裹JavaScript代码,从而引入HTML页面中，示例代码如下：

<!DOCTYPE html>
 <html>
 <head>
   <meta charset="UTF-8">
   <title>JavaScript 基础 - 引入方式</title>
 </head>
 <body>
   <!-- 内联形式：通过 script 标签包裹 JavaScript 代码 -->
   <script>
     alert('嗨，欢迎来传智播学习前端技术！')
   </script>
 </body>
 </html>

2.外部形式

一般将 JavaScript 代码写在独立的以 .js 结尾的文件中，然后通过 <script>标签的 <src>属性引入，示例代码如下：

小新编译自 Insight Data Blog

量子位出品 | 公众号 QbitAI

写个网页能有多麻烦？在大多数公司里，这项工作分为三步：

1. 产品经理完成用户调研任务后，列出一系列技术要求；

2. 设计师根据这些要求来设计低保真原型，逐渐修改得到高保真原型和UI设计图；

3. 工程师将这些设计图实现为代码，最终变成用户使用的产品。

这么多环节，任何地方出一点问题，都会拉长开发周期。因此，不少公司，比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。

△ Airbnb内部的AI工具，从图纸到代码一步到位

看起来很美好，但Airbnb还没公开该模型中端到端训练的细节，以及手工设计的图像特征对该模型的贡献度。这是该公司特有的闭源解决方案专利，可能不会进行公开。

好在，一个叫Ashwin Kumar的程序员创建了一个开源版本，让开发者/设计师的工作变得更简单。

以下内容翻译自他的博客：

理想上，这个模型可以根据网站设计的简单手绘原型，很快地生成一个可用的HTML网站：

△ SketchCode模型利用手绘线框图来生成HTML网站

事实上，上面例子就是利用训练好的模型在测试集上生成的一个实际网站，代码请访问：https://github.com/ashnkumar/sketch-code。

从图像标注中获取灵感

目前要解决的问题属于一种更广泛的任务，叫做程序综合（program synthesis），即自动生成工作源代码。尽管很多程序综合研究通过自然语言规范或执行追踪法来生成代码，但在当前任务中，我会充分利用源图像，即给出的手绘线框图来展开工作。

在机器学习中有一个十分热门的研究领域，称为图像标注（image caption），目的是构建一种把图像和文本连接在一起的模型，特别是用于生成源图像内容的描述。

△ 图像标注模型生成源图像的文本描述

我从一篇pix2code论文和另一个应用这种方法的相关项目中获得灵感，决定把我的任务按照图像标注方式来实现，把绘制的网站线框图作为输入图像，并将其相应的HTML代码作为其输出内容。

注：上段提到的两个参考项目分别是

pix2code论文：https://arxiv.org/abs/1705.07962

floydhub教程：https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/?source=techstories.org

获取合适的数据集

确定图像标注方法后，理想中使用的训练数据集会包含成千上万对手绘线框图和对应的HTML输出代码。但是，目前还没有我想要的相关数据集，我只好为这个任务来创建数据集。

最开始，我尝试了pix2code论文给出的开源数据集，该数据集由1750张综合生成网站的截图及其相应源代码组成。

△ pix2code数据集中的生成网站图片和源代码

这是一个很好的数据集，有几个有趣的地方：

该数据集中的每个生成网站都包含几个简单的辅助程序元素，如按钮、文本框和DIV对象。尽管这意味着这个模型受限于将这些少数元素作为它的输出内容，但是这些元素可通过选择生成网络来修改和扩展。这种方法应该很容易地推广到更大的元素词汇表。
每个样本的源代码都是由领域专用语言（DSL）的令牌组成，这是该论文作者为该任务所创建的。每个令牌对应于HTML和CSS的一个片段，且加入编译器把DSL转换为运行的HTML代码。

彩色网站图像变手绘图

为了修改我的任务数据集，我要让网站图像看起来像手工绘制出的。我尝试使用Python中的OpenCV库和PIL库等工具对每张图像进行修改，包括灰度转换和轮廓检测。

最终，我决定直接修改原始网站的CSS样式表，通过执行以下操作：

1. 更改页面上元素的边框半径来平滑按钮和DIV对象的边缘；

2. 模仿绘制的草图来调整边框的粗细，并添加阴影；

3. 将原有字体更改为类似手写的字体；

最终实现的流程中还增加了一个步骤，通过添加倾斜、移动和旋转来实现图像增强，来模拟实际绘制草图中的变化。

使用图像标注模型架构

现在，我已经处理好数据集，接下来是构建模型。

我利用了图像标注中使用的模型架构，该架构由三个主要部分组成：

1. 一种使用卷积神经网络（CNN）的计算机视觉模型，从源图像提取图像特征；

2. 一种包含门控单元GRU的语言模型，对源代码令牌序列进行编码；

3. 一个解码器模型，也属于GRU单元，把前两个步骤的输出作为输入，并预测序列中的下一个令牌。

△ 以令牌序列为输入来训练模型

为了训练模型，我将源代码拆分为令牌序列。模型的输入为单个部分序列及它的源图像，其标签是文本中的下一个令牌。该模型使用交叉熵函数作为损失函数，将模型的下个预测令牌与实际的下个令牌进行比较。

在模型从头开始生成代码的过程中，该推理方式稍有不同。图像仍然通过CNN网络进行处理，但文本处理开始时仅采用一个启动序列。在每个步骤中，模型对序列中输出的下个预测令牌将会添加到当前输入序列，并作为新的输入序列送到模型中；重复此操作直到模型的预测令牌为，或该过程达到每个文本中令牌数目的预定义值。

当模型生成一组预测令牌后，编译器就会将DSL令牌转换为HTML代码，这些HTML代码可以在任何浏览器中运行。

用BLEU分数评估模型

我决定使用BLEU分数来评估模型。这是机器翻译任务中常用的一种度量标准，通过在给定相同输入的情况下，衡量机器生成的文本与人类可能产生内容的近似程度。

实际上，BLEU通过比较生成文本和参考文本的N元序列，以创建修改后的准确版本。它非常适用于这个项目，因为它会影响生成HTML代码中的实际元素，以及它们之间的相互关系。

最棒的是，我还可以通过检查生成的网站来比较当前的实际BLEU分数。

△ 观察BLEU分数

当BLEU分数为1.0时，则说明给定源图像后该模型能在正确位置设置合适的元素，而较低的BLEU分数这说明模型预测了错误元素或是把它们放在相对不合适的位置。我们最终模型在评估数据集上的BLEU分数为0.76。

福利：定制网页风格

后来，我还想到，由于该模型只生成当前页面的框架，即文本的令牌，因此我可以在编译过程中添加一个定制的CSS层，并立刻得到不同风格的生成网站。

△ 一个手绘图生成多种风格的网页

把风格定制和模型生成两个过程分开，在使用模型时带来了很多好处：

1.如果想要将SketchCode模型应用到自己公司的产品中，前端工程师可以直接使用该模型，只需更改一个CSS文件来匹配该公司的网页设计风格；

2. 该模型内置的可扩展性，即通过单一源图像，模型可以迅速编译出多种不同的预定义风格，因此用户可以设想出多种可能的网站风格，并在浏览器中浏览这些生成网页。

总结和展望

受到图像标注研究的启发，SketchCode模型能够在几秒钟内将手绘网站线框图转换为可用的HTML网站。

但是，该模型还存在一些问题，这也是我接下来可能的工作方向：

1. 由于这个模型只使用了16个元素进行训练，所以它不能预测这些数据以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素来生成更多的网站样本，包括网站图片，下拉菜单和窗体，可参考启动程序组件（https://getbootstrap.com/docs/4.0/components/buttons/）来获得思路；

2. 在实际网站构建中，存在很多变化。创建一个能更好反映这种变化的训练集，是提高生成效果的一种好方法，可以通过获取更多网站的HTML/CSS代码以及内容截图来提高；

3. 手绘图纸也存在很多CSS修改技巧无法捕捉到的变化。解决这个问题的一种好方法是使用生成对抗网络GAN来创建更逼真的绘制网站图像。

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