vue

本文介绍了Vue开发的实用技巧,包括将自定义函数挂到全局的两种方法,本地图片预览可使用ObjectURL,路由登录权限可通过设置meta的requireAuth及在beforeEach函数判断,vue生命周期created里的dom操作要放this.$nextTick,还提及fastclick处理移动端click延迟的使用。

day01:

Vue自定义函数挂到全局方法

方法一:使用exports.install + Vue.prototype

自定义一个fun.js函数,写需要全局调用的方法,

export default {
    install(Vue) {
        Vue.prototype.getNowDate = function(){
            //方法
        },
        Vue.prototype.reflash = function() {
            //方法
        }
    }
}

在main.js里调用fun.js

import fun from './fun'
Vue.use(fun);

在其他组件里可以调用挂载定义的函数,比如 this.reflash();

 

方法二:使用全局变量模块文件
新建一个Global.vue文件

<script>
    const token = '123456789';

    export default {
        methods: {
            getToken() {
                //方法
            }
        }
    }
</script>

在其他文件里需要引用此全局变量模块文件,然后调用相应的方法或者变量名

<script>
    import global from './Global';

    export default{
        data() {
            return {
                param: global.token,
            }
        },
        methods:{
            getGlobals() {
                global.getToken();
            }
        }
    }
</script>

 

本地图片预览

除了base64还可以用ObjectURL

常规情况下:window.createObjectURL(file)

火狐内核:window.URL.createObjectURL(file)

webkit/chrome内核:window.webkitURL.createObjectURL(file)

window.URL.createObjectURL可以浏览视频或者图片,其生成的URL放在video的src里可以预览视频。

 

路由的登录权限

在router.js里对meta的requireAuth设置是否需要登录权限来访问页面,

在beforeEach函数里,筛选出需要登录权限的路由,再对当前用户做判断,判断当前用户已登录或者登录异常,

如果用户已登录 则next( );否则跳到登录异常的方法以及页面。

 

Vue.nextTick()使用场景

1.在vue的生命周期函数created()里的dom操作一定要放在this.$nextTick(function(){})里,因为created函数执行的时候,DOM元素并没有渲染,所以这时候的操作是无用的,所以要放在this.$nextTick()这个对DOM的的异步操作的方法里。

2.在数据变化后要执行的某个操作,而这个操作需要使用随数据改变而改变的DOM结构的时候,这个操作都应该放进Vue.nextTick()的回调函数中

 

fastclick在vue项目中的使用

fastclick:处理移动端click事件300毫秒延迟。

安装fastclick 

npm install fastclick -S

在main.js中

import FastClick from 'fastclick'

FastClick.attach(document.body);

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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