LayUI中的基本元素之 日期和时间组件文档

这篇博客介绍了LayUI中的日期和时间组件layDate,包括其在layui 2.0中的重生,基础参数选项如elem、type、range等,以及如何快速使用和配置各种功能,如自定义格式、范围选择和预览等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

最近在准备找工作的事项,但是作为一个后台也是需要了解一些前端框架的。就目前的来说有大火的VUE,但是VUE还是存在一定的学习成本,所以决定先从对后台友好的LayUI开始入手先做一些小项目练练手,后面会考虑使用VUE+ElementUI做一个大型一点的SAAS系统。查阅资料后得到如下文章,作为学习记录使用。

日期和时间组件文档

如你所见,layDate 在 layui 2.0 的版本中迎来一次重生。无论曾经它给你带来过多么糟糕的体验,从今往后,所有的旧坑都将弥合。全面重写的 layDate 包含了大量的更新,其中主要以:年选择器、年月选择器、日期选择器、时间选择器、日期时间选择器 五种类型的选择方式为基本核心,并且均支持范围选择(即双控件)。内置强劲的自定义日期格式解析和合法校正机制,含中文版和国际版,主题简约却又不失灵活多样。由于内部采用的是零依赖的原生 JavaScript 编写,因此又可作为独立组件使用。毫无疑问,这是 layui 的虔心之作。

快速使用

和 layer 一样,你可以在 layui 中使用 layDate,也可直接使用 layDate 独立版,请按照你的实际需求来选择。
在这里插入图片描述
这是一个最简单的示例:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>layDate快速使用</title>
  <link rel="stylesheet" href="/static/build/layui.css" media="all">
</head>
<body>
 
<div class="layui-inline"> <!-- 注意:这一层元素并不是必须的 -->
  <input type="text" class="layui-input" id="test1">
</div>
 
<script src="/static/build/layui.js"></script>
<script>
layui.use('laydate', function(){
  var laydate = layui.laydate;
  
  //执行一个laydate实例
  laydate.render({
    elem: '#test1' //指定元素
  });
});
</script>
</body>
</html>

作为独立组件使用

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>使用 layDate 独立版</title>
</head>
<body>
 
<input type="text" id="test1">
 
<script src="laydate.js"></script>
<script>
//执行一个laydate实例
laydate.render({
  elem: '#test1' //指定元素
});
</script>
</body>
</html>

除了在组件加载方式有一些小小的不同,其它都完全类似

基础参数选项

通过核心方法:laydate.render(options) 来设置基础参数,也可以通过方法:laydate.set(options) 来设定全局基础参数.

  • elem - 绑定元素
    类型:String/DOM,默认值:无
    必填项,用于绑定执行日期渲染的元素,值一般为选择器,或DOM对象
laydate.render({ 
  elem: '#test' //或 elem: document.getElementById('test')、elem: lay('#test') 等
});
  • type - 控件选择类型
    类型:String,默认值:date
    用于单独提供不同的选择器类型,可选值如下表:
    在这里插入图片描述
//年选择器
laydate.render({ 
  elem: '#test&
<think>嗯,用户问的是自定义迭代器的__iter__方法是不是返回自己。之前他们提到过在之前的例子中,Counter同时实现了__iter____next__,并且在__iter__里返回了self。现在他们可能想确认这是不是普遍的做法,或者是否有例外情况。 首先,我需要回顾迭代器的基本概念。在Python中,可迭代对象(Iterable)是实现了__iter__方法的对象,而迭代器Iterator)是实现了__next____iter__的对象。迭代器的__iter__通常返回自己,因为迭代器本身也是可迭代的,这样可以在需要迭代器的地方直接使用。 用户可能已经知道,当使用for循环时,会先调用__iter__来获取迭代器,然后调用__next__。而直接调用next()时,不需要调用__iter__,因为对象已经是迭代器了。所以他们可能想确认,自定义迭代器的__iter__方法是否必须返回自己,或者是否可以返回其他东西。 需要明确的是,根据Python迭代器协议,迭代器的__iter__方法应该返回自身,这样当迭代器被用于需要可迭代对象的地方时,比如在另一个for循环中,它仍然可以正常工作。如果__iter__返回了其他对象,那么那个对象必须也是一个迭代器,否则会导致错误。 可能用户还担心如果不返回自己会有什么后果。比如,如果__iter__返回了一个新的迭代器实例,那么每次调用iter()都会得到不同的迭代器,这可能导致不可预料的行为,尤其是在多次迭代同一个对象时。例如,如果有一个列表,每次调用iter(list)都返回新的迭代器,这样多个循环可以独立进行。但如果是自定义迭代器,如果__iter__不返回自己,而是每次都创建新实例,可能会破坏迭代的状态。 此外,用户可能想知道为什么有些例子中的迭代器需要同时实现__iter____next__。这是因为,迭代器必须同时是可迭代的,即它们可以在for循环中使用。而可迭代对象的__iter__返回一个迭代器,所以当迭代器本身就是可迭代的时候,它的__iter__只需要返回自己,这样就能满足协议的要求。 可能还需要解释,如果自定义的迭代器没有正确实现__iter__方法,返回自身的话,可能会导致TypeError,因为Python在for循环中会检查是否返回了一个迭代器。例如,如果__iter__返回的不是迭代器,就会出错。 总结下来,回答需要确认是的,在自定义迭代器中,__iter__方法通常返回self,以确保符合迭代器协议,并且允许该迭代器在需要可迭代对象的上下文中被正确使用。同时,需要说明这样做的原因必要性,以及不这样做可能带来的问题。</think>### **分步解析:为什么自定义迭代器的 `__iter__` 方法需要返回自身** --- #### **1. 理解迭代器协议的本质** Python迭代器协议要求: - **可迭代对象(Iterable)**:需实现 `__iter__()` 方法,返回一个**迭代器对象**。 - **迭代器Iterator)**:需实现 `__next__()` 方法(用于获取下一个值) `__iter__()` 方法(返回自身)。 自定义迭代器**必须同时满足这两个角色**: - 它本身是**可迭代的**(通过 `__iter__` 返回自身)。 - 它也是**迭代器**(通过 `__next__` 提供迭代逻辑)。 --- #### **2. `__iter__` 方法为何返回 `self`?** ##### **(1) 符合协议要求** - 当对象需要被迭代时(例如在 `for` 循环中),Python 会调用其 `__iter__()` 方法获取迭代器。 - 如果该对象**自身已经是迭代器**,则 `__iter__()` 只需返回自身 `self`,无需额外创建新的迭代器。 ##### **(2) 保持迭代状态的连续性** - 若 `__iter__()` 返回新对象,则每次迭代会**重置状态**(例如 `self.current` 归零)。 - **返回 `self` 能确保迭代状态的延续**,避免多次迭代时逻辑混乱。 --- #### **3. 代码验证** ##### **自定义迭代器示例** ```python class Counter: def __init__(self, limit): self.limit = limit self.current = 0 def __iter__(self): print("__iter__ 被调用") return self # 关键点:返回自身 def __next__(self): if self.current < self.limit: val = self.current self.current += 1 return val else: raise StopIteration # 使用 for 循环 counter = Counter(3) for num in counter: # 触发 __iter__ print(num) ``` **输出**: ``` __iter__ 被调用 0 1 2 ``` ##### **若 `__iter__` 不返回自身会怎样?** 假设错误实现: ```python def __iter__(self): return Counter(self.limit) # 错误:返回新实例 ``` **问题**: - 每次调用 `iter(counter)` 会生成**新迭代器**,导致 `for` 循环永远从初始状态开始。 - 若用 `next(counter)` 手动迭代,状态变化会被 `for` 循环的迭代器覆盖。 --- #### **4. 关键对比** | 场景 | 正确实现(`__iter__` 返回 `self`) | 错误实现(`__iter__` 返回新实例) | |---------------------|-------------------------------------------|-------------------------------------------| | **多次 `for` 循环** | 第二次循环无输出(状态已耗尽) | 每次循环都输出完整结果(状态独立) | | **混合 `next()` 调用** | 状态共享,操作连贯 | 状态隔离,逻辑混乱 | --- #### **5. 设计意义** - **效率优化**:避免每次迭代创建新对象。 - **状态一致性**:确保多次操作共享同一迭代进度。 - **协议兼容性**:严格遵循 Python 迭代器协议,避免运行时错误(例如 `TypeError: iter() returned non-iterator`)。 --- ### **总结** - **必须返回自身**:自定义迭代器的 `__iter__()` 方法需返回 `self`,以同时满足可迭代对象迭代器的双重身份。 - **核心目的**:保证迭代状态的一致性,并符合 Python 迭代器协议的设计规范。
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