vue+ElementUI实现可编辑表格的方法

Vue实现在线编辑excel 目录 luckysheet 1.插件引入 2.声明excel在线预览编辑组件 3.excelJs分解Dom为excel文件流 luckysheet文档地址 exceljs文档地址 前言介绍:原先平台没有要求在线编辑excel功能,excel文件是表单新增记录展现表格信息的一条记录信息,用于展示excel文件名称,支持下载功能,后续可能是客户嫌弃文件下载网速过慢,所以要求支持在线预览和编辑功能。项目周会讨论时提到这个需求,我当时的第一反应是这个功能前端来做的话,从18年开... 阅读详情

Vue开发项目的时候,碰到了需要对表格内容进行实时编辑提交的需求。这里提供两种可编辑表格的实现方法,供大家学习参考。

方法一:点击即编辑,离开则提交

HTML代码片段:

// 表格
 <el-table
 	class="tb-edit"
 	:data="tableData"
    style="width: 100%"
    highlight-current-row
    @row-click="handleCurrentChange"
	> 
    <el-table-column prop="id" label="工号">
    	<template slot-scope="scope">
        <el-input
        	size="small"
            v-model="scope.row.id"
            placeholder="请输入内容"
            @change="handleEdit(scope.$index, scope.row)"
            ></el-input>
        <span >{{scope.row.id}}</span>
        </template>
	</el-table-column>
    <el-table-column prop="name" label="姓名">
    	<template slot-scope="scope">
        	<el-input
            	size="small"
                v-model="scope.row.name"
                placeholder="请输入内容"
                @change="handleEdit(scope.$index, scope.row)"
            ></el-input>
            <span>{{scope.row.name}}</span>
            </template>
            </el-table-column>
            <el-table-column prop="age" label="年龄" >
              <template slot-scope="scope">
                <el-input
                  size="small"
                  v-model="scope.row.age"
                  placeholder="请输入内容"
                  @change="handleEdit(scope.$index, scope.row)"
                ></el-input>
                <span>{{scope.row.age}}</span>
              </template>
            </el-table-column>
            <el-table-column prop="score" label="成绩" >
              <template slot-scope="scope">
                <el-input
                  size="small"
                  v-model="scope.row.score"
                  placeholder="请输入内容"
                  @change="handleEdit(scope.$index, scope.row)"
                ></el-input>
                <span>{{scope.row.score}}</span>
              </template>
            </el-table-column>
         </el-table>

JS代码:

export default {
  name: "UserList",
  data() {
    return {
      tableData:[
	    {
	      id: '10001',
	      name: '张三',
	      age: '26',
	      score: '90'
	    },
		{
	      id: '10002',
	      name: '李四',
	      age: '27',
	      score: '95'
	    },
		{
	      id: '10003',
	      name: '王五',
	      age: '26',
	      score: '98'
	    }], 
	 userName: "",
      userId: "",
     };
  },
  methods: {
    handleEdit(index, row) {
      console.log(index, row);
      console.log(this.tableData);
    },
    handleCurrentChange(row, event, column) {
      console.log(row, event, column);
    }
}

CSS代码:

.tb-edit .el-input {
  display: none;
}
.tb-edit .current-row .el-input {
  display: block;
}
.tb-edit .current-row .el-input + span {
  display: none;
}

方法二:点击右侧编辑按钮编辑,按钮显示切换成“保存”,点击保存,将信息提交,按钮显示切换成“编辑”

HTML代码片段:

<el-table :data="tableData" style="width: 100%">
            <el-table-column prop="id" label="工号">
              <template slot-scope="scope">
                <el-input
                  size="small"
                  v-model="scope.row.id"
                  v-show="scope.row.showEdit"
                  placeholder="请输入内容"
                ></el-input>
                <span v-show="!scope.row.showEdit">{{scope.row.id}}</span>
              </template>
            </el-table-column>
            <el-table-column prop="name" label="姓名">
              <template slot-scope="scope">
                <el-input
                  size="small"
                  v-model="scope.row.name"
                  v-show="scope.row.showEdit"
                  placeholder="请输入内容"
                ></el-input>
                <span v-show="!scope.row.showEdit">{{scope.row.name}}</span>
              </template>
            </el-table-column>
            <el-table-column prop="age" label="年龄">
              <template slot-scope="scope">
                <el-input
                  size="small"
                  v-model="scope.row.age"
                  v-show="scope.row.showEdit"
                  placeholder="请输入内容"
                ></el-input>
                <span v-show="!scope.row.showEdit">{{scope.row.age}}</span>
              </template>
            </el-table-column>
            <el-table-column prop="score" label="分数">
              <template slot-scope="scope">
                <el-input
                  size="small"
                  v-model="scope.row.score"
                  v-show="scope.row.showEdit"
                  placeholder="请输入内容"
                ></el-input>
                <span v-show="!scope.row.showEdit">{{scope.row.score}}</span>
              </template>
            </el-table-column>
            <el-table-column label="操作">
              <template slot-scope="scope">
                <el-button
                  size="small"
                  class="btn bg_green"
                  @click="handleEdit(scope.$index, scope.row)"
                >{{scope.row.showEdit?'保存':"修改"}}</el-button>
              </template>
            </el-table-column>
</el-table>

JS代码:

export default {
  name: "UserList",
  data() {
    return {
      tableData:[
	    {
	      id: '10001',
	      name: '张三',
	      age: '26',
	      score: '90',
	      showEdit: false
	    },
		{
	      id: '10002',
	      name: '李四',
	      age: '27',
	      score: '95',
	      showEdit: false
	    },
		{
	      id: '10003',
	      name: '王五',
	      age: '26',
	      score: '98',
	      showEdit: false
	    }], 
	 userName: "",
      userId: "",
     };
  },
  methods: {
    handleEdit(index, row) {
      console.log(index, row);
      row.showEdit = !row.showEdit;
      if (!row.showEdit) {
        console.log("提交");
        console.log(row);
       }
    }
}
vue+element-ui 实现可编辑表格、动态渲染表头和表格数据、列向数据合计(每行末尾合计功能) vue + element 实现可编辑表格、动态渲染表头表格数据、列向数据合计(每行末尾合计) 1,首先得在项目中集成element-ui 安装,注册,具体参照 element-ui的集成 2,我这里使用的vue-cli脚手架搭建的项目,可网上搜索相关知识 3,我的需求,做一个比赛项目打分表,评委可以实现在线打分,表头和表格数据首先都是动态获取后台数据进行渲染,这里我先写成假数据以供大家参考... 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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vue-elementUI-可编辑的表格 表格上绑定的事件函数请参考elementUI官方文档 场景一:整行编辑 鼠标移入单元格的时候,单元格所在行中所有可编辑的单元格全部进入编辑状态。 vue组件 <template> <div> <el-table :data="tableData" size="mini" style="width: 100%" @cell-mouse-enter="handleCellEnter

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一步一个脚印,踏实努力,向着目标前进 9949

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敲代码的猫
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