购物车

本文介绍如何在微信小程序中实现商品添加至购物车的功能,并详细解释了购物车页面的数据处理流程。同时,文章还展示了如何使用数组转换技巧实现京东风格的九宫格布局。
添加商品到购物车
wxml中 
commodity。name
commodity.price
commdity.image
假如购物车addCart
在onload中进行初始化 获得commodity
addCart
设置购物车的初始值let cart = [];
获取commodity this.data.commodity let that = this
假设用户再次访问 用getstorage
key 
success:function(res){if(res.data)cart = res.data}
compelete:function() 
获得要添加的商品
设置默认属性为selected
遍历购物车
如果购物车为null 直接添加 设置num 为1
购物车没有该物品 同上
如果有该商品直接进行数量加1
设置storage
设置commodity
立即结算
跳转到cart
商品详情页
name price image
在onload里面直接操作 通过options 来获取id 再进行连接数据库 获取所需要的产品
购物车页面布局
选择按钮  selected type success type circle 传递过去index 来进行操作 然后是商品详情页
cart selected 
获取传递过来的index var index = e.currentTarget.data.set.index
b[index].selected = ! b[index].selected
计算total 设置total 属性 totalz方法 来进行
遍历购物车 看b【i】是否被选中 若被选中 选中进行计算总价格
数量增加减少
获取下标
获取comms
设置属性
设置storage
设置data 同步作用
全选
获取设置的属性allselects 设置初始值为false
改变属性属性 然后遍历购物车 直接将select 添加到各个商品上
九宫格
微信小程序京东
首页九宫格
1,2,3,4,5,6,7,8,9举例
1。data中定义数组【1,2,3,4,5,6,7,8,9,】[]数组标识
将一维数组转化为二维数组
1.获取要遍历的数组 let(是js2017的新特征 和var 用法一样 但作用域大)  let x = this.data.showdatas;
2.定义两个数组 用来接受二维数组 let a = []; let b = [];  
3.遍历要转化的数组 根据判断条件 看你要放几个 a 取得每行的值赋值给 b 。最后将b进行遍历
两个重要的css样式 控制横排还是竖排 style = 'display =flex;justify-content:space-around'
实现京东的九宫格 用数组来对象{name:'',url:""}
template减少书写的麻烦 navigator实现页面跳转 属性url=‘{{}url}’
template定义
用一个template包含
navigator
注意微信中标签写的位置也影响排位
里面只需要定义属性就行 不需要指明对象 name属性
template引入
导入<import src='../template/templates'>
<template  is=''  data='...{{item[0]}}'>
分支主题 5
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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