我正在使用Babel / ES6构建应用程序。我想禁用它的仅查看版本的所有表单元素，所以我这样做了：
let form = document.getElementById('application-form')
let elements = form.elements
我希望能够做到这一点，而不是使用常规的旧for循环（确实有效）：
elements.forEach((el) => {
el.disabled = true
})
但我得到了TypeError: elements.forEach is not a function
奇怪的是，如果我在Chrome开发者控制台中console.log(elements)，它就像一个带有一堆input个对象的数组。它不显示对象的Object表示法，并且所有键都是整数。我认为它是某种伪数组，但我甚至不知道如何找到它。
编辑：简短回答它不是数组，它是HTMLCollection。见Why doesn't nodelist have forEach?
根据this answer，nodelist现在有forEach方法！
答案 0 :(得分：15)
你可以。你只是不能像那样使用，因为HTMLFormControlsCollection给你的form.elements没有forEach属性（这不是一个数组）
无论如何你都可以使用它：
Array.prototype.forEach.call(form.elements, function(element) {
// ...
});
或者可以能够使用点差表示法：
[...elements].forEach(function(element) {
// ...
});
...但请注意，它依赖于浏览器中HTMLFormControlsCollection实现 iterable 。
或者Array.from（你需要一个polyfill，但你标记了ES2015，所以......）：
Array.from(elements).forEach(function(element) {
// ...
});
有关详细信息，请参阅my answer here的“array-like”部分。
答案 1 :(得分：1)
您无法在forEach上使用HMTLCollection。 forEach只能用于`array。
替代方案是，使用lodash并执行_.toArray()，这会将HTMLColelction转换为数组。在此之后，您可以对其执行常规数组操作。或者，使用ES6 spread并执行forEach()
像这样，
var a = document.getElementsByTagName('div')
[...a].forEach()
答案 2 :(得分：0)
with data as (
select *,
row_number() over (
partition by
cast(column_ts as date),
datepart(hour, column_ts),
datepart(minute, column_ts) / 30
order by
column_ts
) as rn
)
select *
from data
where rn = 1;
，import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.signal import find_peaks_cwt
from math import *
peak_indices = find_peaks_cwt(data, *args)
#make a fitting function that takes x number of peak widths
def makeFunction(indices, data):
def fitFunction(x, *args):
#sum of gaussian functions with centers at peak_indices and heights at data[peak_indices] plus a constant for background noise (args[-1])
return sum([data[indices[i]]*exp(-((x-indices[i])**2)/(2*args[i]**2)) for i in range(len(peak_indices))])+args[-1] #does my code golfing show? xD
return fitFunction
f = makeFunction(peak_indices, data)
#you must provide the initial guess of "np.ones(len(peak_indices)+1)" for the parameters, because f(x, *args) will otherwise take a variable number of arguments.
popt, pcov = curve_fit(f, np.arange(len(data)), data, np.ones(len(peak_indices)+1))
#standard deviations (widths) of each gaussian peak and the average of the background noise
stdevs, background = popt[:-1], popt[-1]
#covariance of result variables
stdevcov, bgcov = pcov[:-1], pcov[-1]
，form.elements和document.getElementsByTagName返回节点列表。
节点列表本质上是一个没有像数组一样的方法的对象。
如果您希望将节点列表用作数组，可以使用document.getElementsByClassName或document.querySelectorAll
Array.from(NodeList)Array.prototype.slice.call(NodeList)