uniapp封装方法

【uniapp】十分钟带你封装uniapp的api请求 【uniapp】十分钟带你封装uniapp的api请求,跟着步骤抄就完事儿了 阅读详情

uniapp封装方法

参考:https://www.cnblogs.com/gqx-html/p/10967570.html
根据报错和实际情况作了一些修改
1.环境配置
common文件夹下新建config.js

let url_config = ""

if(process.env.NODE_ENV === 'development'){
    // 开发环境
    url_config = 'https://*****.com/'  //开发环境就是运行时的环境接口
}else{
    // 生产环境
    url_config = 'https://*****.com/' //生产环境就是发布时的环境接口
}

export default url_config

2.uni.request封装
common文件夹下新建request.js

import urlConfig from './config.js'

const request = {}
const headers = {}
const PORT1 = '/baseinfo'
    
request.globalRequest = (url, method, data, power) => {
/*     权限判断 因为有的接口请求头可能需要添加的参数不一样,所以这里做了区分
    1 == 不通过access_token校验的接口
    2 == 文件下载接口列表
    3 == 验证码登录 */
            //当项目没有vuex时是正确的,当我在项目中配置vuex后,就报错找不到state,才发现是源码这里报错。如果你也报这个错,把下面这个switch 注释掉就可以了
    switch (power){
        case 1:
            headers['Authorization'] = 'Basic a3N1ZGk6a3N1ZGk='
            break;
        case 2:
            headers['Authorization'] = 'Basic a3N1ZGlfcGM6a3N1ZGlfcGM='
            break;
        case 3:
            responseType = 'blob'
            break;
        default:
            headers['Authorization'] = `Bearer ${
                this.$store.getters.userInfo
            }`
            headers['TENANT-ID'] = this.$store.getters.userInfo.tenant_id
            break;
    }
            
    return uni.request({
        url: urlConfig + url,
        method,
        data: data,
        dataType: 'json',
        header: headers
    }).then(res => {

        if (res[1].data.status && res[1].data.code == 200) {
            return res[1]
        } else {
            throw res[1].data
        }
    }).catch(parmas => {
      switch (parmas.code) {
        case 401:
          uni.clearStorageSync()
          break
        default:
          uni.showToast({
            title: parmas.message,
            icon: 'none'
          })
          return Promise.reject()
          break
      }
  })
 } 

export default request

3.接口配置
项目根目录下新建api文件,api下新建index.js

import request from '@/common/request.js'
import { formatGetUri } from '@/common/util.js'

const api = {}
const PORT1 = 'baseinfo'
// 请求方式
//用户登录获得code
api.login = params => request.globalRequest(`/getCode`, 'GET', params);//GET,POST必须大写
export default api

4. 新建common/util.js

/**
 * 拼接对象为请求字符串
 * 对于需要编码的文本(比如说中文)我们要进行编码
 * @param {Object} obj - 待拼接的对象
 * @returns {string} - 拼接成的请求字符串
 **/
export function formatGetUri(obj) {
  const params = []
  Object.keys(obj).forEach((key) => {
    let value = obj[key]
    if (typeof value !== 'undefined' || value !== null) {
      params.push([key, encodeURIComponent(value)].join('='))
    }
  })
  return '?' + params.join('&')
}

5.在main.js中新增

import Vue from 'vue'
import App from './App'
import store from './store'  // 与vue项目中配置相同,可自行配置

import request from './common/request.js'
import api from './api/index.js'
import url from './common/config.js'


Vue.config.productionTip = false
Vue.prototype.$request = request
Vue.prototype.$api = api
Vue.prototype.$url = url

App.mpType = 'app'

const app = new Vue({
    ...App,
    store
})

app.$mount()

6.接口调用

this.$api.register({mobile: this.mobile}).then(res => {
   // 获得数据 
   console.log(res) 
}).catch(res => {
  // 失败进行的操作
})

7.注意: 这里参考别人的文章,我复制之后,遇到文件根据实际情况做了一些修改,当项目没有vuex时是正确的,当我在项目中配置vuex后,就报错找不到state,才发现是源码这里报错。如果你也报这个错,把request.js中的switch 注释掉就可以了

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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. 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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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