利用 Vue 自定义指令实现按钮级别权限控制

Vue要做权限管理该怎么做?控制到按钮级别的权限怎么做? 3、纯前端方案的优点是实现简单,不需要额外权限管理页面,但是维护起来问题比较大,有新的页面和角色需求就要修改前端代码重新打包部署;服务端方案就不存在这个问题,通过专门的角色和权限管理页面,配置页面和按钮权限信息到数据库,应用每次登陆时获取的都是最新的路由信息,可谓一劳永逸!,需要认证的页面在其路由的meta中添加一个roles字段,等获取用户角色之后取两者的交集,若结果不为空则说明可以访问。此过滤过程结束,剩下的路由就是该用户能访问的页面,1、权限管理一般需求是页面权限和按钮权限的管理。 阅读详情

最近公司的老项目进行重构,前端技术栈也从原来的 AngularJS 转到 Vue,在架构到页面按钮级别的权限这一块时,我打算利用 vue 的自定义指令来实现。今天就来记录一下实现方式,话不多说,直接上代码。

v-permission 自定义指令

Vue 自定义指令有全局注册和局部注册两种方式,考虑到项目中全局都要用到,所以我们这里采用的是全局注册的方式。

  • 在 src 目录下新建 directives 文件夹,并创建permission.js以及index.js。

    // permission.js
    import Store from '../store/index.js'
    
    const checkPermission = (productProviderName, productName, action) => {
      const permissionObj = Store.getters.permissions
      if (!permissionObj[productProviderName]) return false
      const permissions = permissionObj[productProviderName][productName]
      if (!permissions) return false
      return permissions.indexOf(action) > -1
    }
    
    function fn (el, binding) {
      let permission = binding.value // 获取到 v-permission 所绑定的值
      if (typeof permission === 'string') {
        if (permission) {
          const arr = permission.split('.')
          if (arr.length === 3) {
            let hasPermission = checkPermission(arr[0], arr[1], arr[2])
            if (!hasPermission) {
              // 没有权限则移除 dom 元素
              el.parentNode && el.parentNode.removeChild(el)
            } else {
              // 有权限则追加之前缓存的 dom 元素
              el.cacheParentElement && el.cacheParentElement.appendChild(el.cacheElement)
            }
          } else {
            console.error(`The value bound to v-permission should be like v-permission="'aliyun.ecs.PURCHASE'".`)
          }
        } else {
          console.error('The value bound to v-permission cannot be empty.')
        }
      } else {
        console.error('The value type bound to v-permission should be String.')
      }
    }
    
    const permission = {
      inserted: function (el, binding) {
        // !!!敲重点
        el.cacheElement = el // 缓存本节点
        el.cacheParentElement = el.parentNode // 缓存父节点
        fn(el, binding)
      },
      update: function (el, binding) {
        fn(el, binding)
      }
    }
    
    export default permission
    
    // index.js
    import permission from './permission'
    
    const directives = {
      permission
    }
    
    export default {
      install(Vue) {
        // 批量注册自定义指令
        Object.keys(directives).forEach((key) => {
          Vue.directive(key, directives[key])
        })
      }
    }
    
  • 在 main.js 中引入并调用

    import Vue from 'vue'
    import directives from './directives/index.js'
    Vue.use(directives) // 以插件的方式引入
    
  • 在组件中的使用方式

    <template>
      <button v-permission="'aliyun.ecs.PURCHASE'">Create Instance</el-button>
    </template>
    

Vue 自定义指令相关拓展

钩子函数

一个指令定义对象可以提供如下几个钩子函数 (均为可选):

  • bind:只调用一次,指令第一次绑定到元素时调用。在这里可以进行一次性的初始化设置。

  • inserted:被绑定元素插入父节点时调用 (仅保证父节点存在,但不一定已被插入文档中)。

  • update:所在组件的 VNode 更新时调用,但是可能发生在其子 VNode 更新之前。指令的值可能发生了改变,也可能没有。但是你可以通过比较更新前后的值来忽略不必要的模板更新 (详细的钩子函数参数见下)。

  • componentUpdated:指令所在组件的 VNode 及其子 VNode 全部更新后调用。

  • unbind:只调用一次,指令与元素解绑时调用。

钩子函数参数

指令钩子函数会被传入以下参数:

  • el:指令所绑定的元素,可以用来直接操作 DOM。
  • binding:一个对象,包含以下 property:
    • name:指令名,不包括 v- 前缀。
    • value:指令的绑定值,例如:v-my-directive="1 + 1" 中,绑定值为 2。
    • oldValue:指令绑定的前一个值,仅在 update 和 componentUpdated 钩子中可用。无论值是否改变都可用。
    • expression:字符串形式的指令表达式。例如 v-my-directive="1 + 1" 中,表达式为 "1 + 1"。
    • arg:传给指令的参数,可选。例如 v-my-directive:foo 中,参数为 "foo"。
    • modifiers:一个包含修饰符的对象。例如:v-my-directive.foo.bar 中,修饰符对象为 { foo: true, bar: true }。
  • vnode:Vue 编译生成的虚拟节点。移步 VNode API 来了解更多详情。
  • oldVnode:上一个虚拟节点,仅在 update 和 componentUpdated 钩子中可用。

想要了解更多,请移步官方文档。

Vue 插件相关拓展

使用插件

通过全局方法 Vue.use() 使用插件。它需要在你调用 new Vue()启动应用之前完成。

// 调用 `MyPlugin.install(Vue)`
Vue.use(MyPlugin, options)

new Vue({
  // ...组件选项
})

开发插件

Vue.js 的插件应该暴露一个 install 方法。这个方法的第一个参数是 Vue 构造器,第二个参数是一个可选的选项对象。

const MyPlugin = {
  install(Vue, options) {
    // do something
  }
}
export default MyPlugin

想要了解更多,请移步官方文档。

vue3实现用户角色及权限分配功能(一) vue3实现用户角色及权限分配功能-- 详细讲解 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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