[Vue.js]实战 -- 电商项目(五)

vue.js项目实战案例源码 这些案例展示了 Vue.js 在不同项目中的应用,可以帮助你更好地理解 Vue.js 的实际开发过程和各种功能的实现方法。每个案例都可以根据具体需求进行进一步的扩展和优化。一个简单的博客系统,包括文章列表展示、文章详情查看、分类筛选、用户登录注册等功能。一个用于管理个人或团队任务的应用,包括任务创建、编辑、标记完成、分类等功能。一个简单的音乐播放器,支持播放、暂停、上一曲、下一曲、音量调节等功能。一个具有商品展示、购物车、订单管理等功能的电商购物网站。一个显示当前天气状况和未来天气预报的应用。 阅读详情

参数管理

参数管理概述

商品参数用于显示商品的固定的特征信息,可以通过电商平台商品详情页面直观的看到

 

商品分类选择
选择商品分类
  • 页面布局
<div>
    <!-- 面包屑导航区域 -->
    <el-breadcrumb separator-class="el-icon-arrow-right">
        <el-breadcrumb-item :to="{ path: '/home' }">首页</el-breadcrumb-item>
        <el-breadcrumb-item>商品管理</el-breadcrumb-item>
        <el-breadcrumb-item>参数列表</el-breadcrumb-item>
    </el-breadcrumb>

    <!-- 卡片视图 -->
    <el-card>
        <!-- 警告区域 -->
        <el-alert title="注意: 只允许为第三级分类设置相关参数!" type="warning" :closable="false" show-icon></el-alert>
        <!-- 选择商品分类区域-->
        <el-row class="cat_opt">
            <el-col>
                <span>选择商品分类: </span>
                <!-- 选择商品分类的级联选择框 -->
                <el-cascader
                             expand-trigger="hover"
                             :options="catelist"
                             v-model="selectedCateKeys"
                             @change="handleChange"
                             :props="cateProps"
                             :change-on-select="true"
                             ></el-cascader>
            </el-col>
        </el-row>
        <el-table>

        </el-table>
    </el-card>

</div>
  • 加载商品分类数据
// 商品分类列表
catelist: [],
// 选中的分类id值
selectedCateKeys: [],
//获取所有的商品分类列表
async getCateList() {
    const {data: res} = await this.$http.get('categories')
    if (res.meta.status !== 200) {
        return this.$message.error("获取商品分类失败!")
    }
    this.catelist = res.data

    console.log(this.catelist);
},
  • 实现商品分类的级联选择效果

    • 级联选择框的配置对象
    // 级联选择框的配置对象
    cateProps: {
        // 指定选项的值为数据源对象的某个属性
        value: 'cat_id',
            // 指定选项标签为数据源对象的某个属性
            label: 'cat_name',
                // 指定选项的子选项为选项对象的某个属性值
                children: 'children'
    }, 
    
    • 级联选择框选中项变化,会触发这个函数
    // 级联选择框选中项变化,会触发这个函数
    handleChange() {
    
    },
    

 

控制级联菜单分类选择
  • 只允许选择三级分类
cascaderChanged() {
    if (this.selectedCateList.length !== 3) {
        // 没有选中三级分类,把分类重置为空
        this.selectedCateList = []
        this.manyTableData = []
        this.onlyTableData = []
    } else {
        // 选中了三级分类后,获取该分类对应的参数列表数据
        this.getParamsList()
    }
}
  • 通过计算属性方式获取分类id
cateId() {
    if (this.selectedCateList.length === 3) {
        return this.selectedCateList[this.selectedCateList.length - 1]
    } else {
        return null
    }
}

 

实现参数列表
根据选择的商品分类加载对应的参数数据
  • 参数列表布局
  • 根据分类id加载参数列表数据
// 获取所有商品的分类列表
const { data: res } = await this.$http.get(`categories/${this.cateId}/attributes`, {
    params: { sel: this.activeName }
})

 

处理标签数据格式

将字符串形式的数据分隔为数组

res.data.forEach(item => {
    // 把字符串的可选项,分割为数组,重新赋值给 attr_vals
    item.attr_vals = item.attr_vals.length > 0 ? item.attr_vals.split(‘,') : []
})

 

控制添加标签文本框的显示

$nextTick的执行时机: DOM更新完毕之后

<el-button size="small" v-else @click="showTagInput(scope.row)">+ New Tag</el-button>
showTagInput(row) {
    row.tagInputVisible = true
    // 当我们修改了 data 中 tagInputVisible 的值以后,如果要操作文本框,必须等页面重新渲染完毕之后
    才可以,所以,必须把操作文本框的代码放到 $nextTick 中,当作回调去执行($nextTick 的执行时机,是在
    DOM 更新完毕之后)
    this.$nextTick(() => {
        this.$refs.saveTagInput.$refs.input.focus()
    })
}

 

实现标签动态添加的文本框控制逻辑
  • 控制标签输入域的显示和隐藏
  • 对输入的内容进行数据绑定
res.data.forEach(item => {
    // 把字符串的可选项,分割为数组,重新赋值给 attr_vals
    item.attr_vals = item.attr_vals.length > 0 ? item.attr_vals.split(‘,') : []
	// 为每个数据行,添加自己的 tagInputVisible ,从而控制自己展开行中的输入框的显示与隐藏
	item.tagInputVisible = false
	// 把文本框中输入的值,双向绑定到 item.tagInputValue 上
	item.tagInputValue = ''
})

 

实现标签的添加和删除操作
const { data: res } = await this.$http.put(
 `categories/${this.cateId}/attributes/${row.attr_id}`,
    {
        attr_name: row.attr_name,
        attr_sel: row.attr_sel,
        attr_vals: row.attr_vals.join(' ')
    }
)
if (res.meta.status !== 200) {
    return this.$message.error('更新参数项失败!')
}
this.$message.success('更新参数项成功!')

 

实现动态参数与静态属性添加
  • 动态参数与静态属性表单重用

  • 添加动态参数与静态属性使用的是同一个接口,参数是一样的

const { data: res } = await this.$http.post(`categories/${this.cateId}/attributes`, {
    // 参数的名称
    attr_name: this.addForm.attr_name,
    // 参数类型 many only
    attr_sel: this.activeName
})
if (res.meta.status !== 201) return this.$message.error('添加参数失败!')
this.$message.success('添加参数成功!')
新书速览|Golang+Vue.js商城项目实战 架构师,资深软件开发工程师,拥有10年以上一线大型Web项目开发经验,尤其擅长Go和Python语言,对相关技术架构、工具和框架,如Gin、Flask、Django等架轻就熟。的经验,为本书的内容增添了权威性和实用性。和微服务架构技术,以及Web项目的上线部署,这些内容无疑将为读者提供更为全面的技术视角,帮助他们更好地适应和应对现代Web开发的各种挑战。,从零开始学习Gin和Vue.js的Web应用开发者,还是已经有一定基础但缺少项目经验的开发人员,这本书都将是你提升全栈技能的最佳选择。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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本课程是Vue.js的实战项目课,通过讲解电商后台管理系统,加强对Vue.js技术的理解和综合运用,如果你是Vue.js的初学者,这套视频课程非常适合您! 以通俗易懂的方式讲解电商后台管理系统实战开发,帮您快速提升,上手企业真实项目! 本项目的所有代码全程手敲,一行一行的带你写,只讲干货,相信你看完后一定会收获很多! 课程提供全套资料: 1. 项目源码 2. 项目素材 3. API接口文档 4. 线上永久免费的后台API接口等 项目运行效果,预览访问地址:http://shop....

IT教育-汤小洋 3874

vue.js实战,最后一个项目(电商系统),总结

一、项目目录: 二、基础配置: (1)、项目全局引入jq和bootstrap <1>、npm/cnpm install jQuery 安装jq <2>、修改webpack.base.conf.js文件: 在头部加上var webpack = require('webpack'); 在node属性的plugins属性里加上 plugins: [ new webpac...

zhangCheng的博客 8162

最新vue+vant移动端电商项目

今天为大家带来一个Vue+VantUi完成的一个一个移动端电商项目,供大家学习和参考. 源码已上传到码云上面https://gitee.com/jiuyueqi/vyx,如果有需要源码或者接口文档的欢迎评论区留言,看到后会第一时间进行回复!!! 废话不多说先上效果图 下面开始让我为大家介绍一下该项目用到的知识点及核心代码 一、Vant 官网地址:https://youzan.github.io/vant/#/zh-CN/quickstart 通过vscode打开项目,使用 ctrl+~ 打开终端。我们通

weixin_45257157的博客 9137

推荐 7 个热门电商 GitHub 项目

本文推荐 GitHub 和 Gitee 上比较热门的电商开源项目,包括前后端分离、微服务架构等,同时具备 PC、移动端、小程序。01. 新蜂电商第一个电商项目:newbee-mall,这个...

公众号:逛逛GitHub 6654
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^ω^奋斗小青年
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