news 2026/10/30 8:12:22

Napi::Array

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
Napi::Array

Napi::Array

Napi::Array类继承自Napi::Object类。

数组是 JavaScript 数组的原生表示。Napi::Array是对表示 JavaScript 数组的napi_value的包装。

Napi::TypedArray和Napi::ArrayBuffer分别对应 JavaScript 中的数据类型(如Napi::Int32Array和Napi::ArrayBuffer),可用于将大量数据从 JavaScript 传输到原生端。展示在原生代码中使用 JavaScript 提供的ArrayBuffer的示例可在此处查看。

构造函数

Napi::Array::Array();

返回一个空数组。

如果发生错误,将抛出Napi::Error。如果不使用 C++ 异常,调用者在尝试使用返回值之前应检查Env::IsExceptionPending的结果。

Napi::Array::Array(napi_env env, napi_value value);
  • [in] env- 用于创建数组的环境。
  • [in] value- 要包装的原生值。

返回一个包装了napi_value的Napi::Array。

如果发生错误,将抛出Napi::Error。如果不使用 C++ 异常,调用者在尝试使用返回值之前应检查Env::IsExceptionPending的结果。

方法

New

static Napi::Array Napi::Array::New(napi_env env);
  • [in] env- 用于创建数组的环境。

返回一个新的Napi::Array。

如果发生错误,将抛出Napi::Error。如果不使用 C++ 异常,调用者在尝试使用返回值之前应检查Env::IsExceptionPending的结果。

New

static Napi::Array Napi::Array::New(napi_env env, size_t length);
  • [in] env- 用于创建数组的环境。
  • [in] length- 数组的长度。

返回一个具有指定长度的新Napi::Array。

如果发生错误,将抛出Napi::Error。如果不使用 C++ 异常,调用者在尝试使用返回值之前应检查Env::IsExceptionPending的结果。

Length

uint32_t Napi::Array::Length() const;

返回数组的长度。

注意:根据 JavaScript 语义,这可能会隐式执行 JavaScript 代码。如果发生错误,将抛出Napi::Error。如果不使用 C++ 异常,调用者在尝试使用返回值之前应检查Env::IsExceptionPending的结果。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/10/28 13:18:16

降低知网AIGC疑似度不用求人!1个降率网站+3条改写指令

2025年起,高校已明确要求毕业论文要检测AIGC率,AI率高于30%或40%就不能参加答辩,而部分学校、硕士论文更加严格,要求在20%以内。 这其中,大多数高校使用的AIGC检测系统是知网、万方、维普等主流查重系统,这…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/28 17:02:42

视频直播点播平台EasyDSS视频直播功能特点与应用场景解析

在数字化时代,视频直播已成为企业通信、在线教育、娱乐互动等领域不可或缺的一部分。EasyDSS作为一款高效的视频直播点播平台,凭借其稳定的直播功能和灵活的部署方式,受到了开发者和企业的广泛关注。本文将深入探讨EasyDSS视频直播功能的技术…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/28 16:51:35

区块链存证节点搭建:金融行业审计证据链构建指南

区块链存证节点搭建:金融行业审计证据链构建指南金融科技的迅猛发展,金融行业对数据安全与透明度的要求越来越高。特别是在监管趋严和风险控制日益复杂的背景下,传统审计证据链的构建方式已逐渐暴露出信息不透明、篡改风险高、存证成本大等问…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/30 0:23:21

基于知识图谱的RAG

RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是结合检索与生成的AI技术,核心思想是“先检索、后生成”:先从外部知识库(文档、数据库等)中查找与问题相关的信息片段,再将检索内容作为上下文输入大语言模型(LLM),生成更准确、可靠的回答。其效果优化主要分为检…

作者头像 李华