axios拦截器

axios:基本使用、常用配置项、create方法、请求和响应拦截器、取消请求 一般来说,我们都会省略then的失败回调,所有的错误都在响应拦截器中捕获,做法就是在响应拦截器失败的回调中进行错误提示,并返回一个pending状态的Promise,这样的话我们使用async/await就不用包try-catch了,then也就不用指定失败的回调了。当请求结束后,如果请求成功,就会走第一个回调,然后再走then中成功的回调,所以这里的返回值就是Promise成功的值;是得到响应之后执行的一组回调函数,若请求成功,对成功的数据(成功Promise的结果值)进行处理;一般来说只有一个回调。 阅读详情

 

 

什么是拦截器

拦截器就是拦截每一次的请求和响应,然后进行相应的处理。请求拦截器,它可以统一在你发送请求前在请求体里加上token;响应拦截器,是在接受到响应之后进行的一些操作,比如,服务器返回登录状态失效,需要重新登录的时候,就给它跳到登录页面;

代码没有相同的 但是思路都是一样

思路 思路 思路。。。重要的事情说三遍!!! 

创建实例

axios.create({
  baseURL:'http://localhost:8080', //请求的域名,基本地址
  timeout:5000,  //请求的超时时长,单位毫秒
  url:'/data.json',  //请求的路径
  method:'get,post,put,patch,delete' , //请求方法
  headers:{
   token:''  //比如token登录鉴权,请求的时候携带token,让后端识别登录人的信息
  },   //请求头
  params:{},  //请求参数拼接在URL上
  data:{},    //请求参数放在请求体里
})

 优先级:axios请求配置 > axios实例配置 > axios全局配置
实际开发中axios全局配置一般比较少用到,因为它的局限性比较大,一般只能设置baseURL,timeout,url,其他的method,headers,params,data这些请求都是不一样的

request拦截器

// request拦截器
service.interceptors.request.use(config => {
  // 如果是put/post请求,用qs.stringify序列化参数
  const methodType = config.method === 'put' || config.method === 'post'
  const _headers = config.headers['Content-Type'] === 'application/json'
  if (methodType  && _headers ) {
    config.data = JSON.stringify(config.data)
  }
  if (methodType  && !_headers ) {
    config.data = qs.stringify(config.data, { arrayFormat: 'repeat' })
  }
  // 在请求被发送之前做的事
  // 可以添加一些加载 动画。。。或者根据业务需求进行
  /** 配置全屏加载 */
  if (config.loading !== false) {
    config.loading = Loading.service({
      lock: true,
      background: 'rgba(0, 0, 0, 0.7)',
      spinner: 'el-icon-loading',
      text: '请稍候...'
    })
  }

response响应

service.interceptors.response.use(

  /** 响应成功发生的
    * 也可以直接response.status===200判断
    */  
  async response => {
    await closeLoading(response) 
    return response.data
  },
  // 服务器状态码不是2开头的的情况
  // 这里可以跟你们的后台开发人员协商好统一的错误状态码
  // 然后根据返回的状态码进行一些操作,例如登录过期提示,错误提示等等
  // 下面列举几个常见的操作,其他需求可自行扩展
  async error => {
    await closeLoading(error)
    const error_response = error.response || {}
    const error_data = error_response.data || {}
    // 401: 未登录
    // 未登录则跳转登录页面,并携带当前页面的路径
    // 在登录成功后返回当前页面,这一步需要在登录页操作。
    if(error_response.status === 401) {
        Vue.prototype.$message.error('身份验证失败,请关闭重新进入。')
    }
    // 403 token过期
    // 登录过期对用户进行提示
    // 清除本地token和清空vuex中token对象
    // 跳转登录页面
    if (error_response.status === 403) {
      if (!Storage.getItem('admin_refresh_token')) return
      store.dispatch('fedLogoutAction')
      router.push({ path: `/login?forward=${location.pathname}` })
      return
    }
    // 404请求不存在
    if(error_response.status === 404) {
        Vue.prototype.$message.error('您访问的网页不存在。')
    }
    if (error.config.message !== false) {
      let _message = error.code === 'ECONNABORTED' ? '连接超时,请稍候再试!' : '网络错误,请稍后再试!'
      Vue.prototype.$message.error(error_data.message || _message)
    }
    return Promise.reject(error)
  }
)

/**
 * 关闭全局加载
 * 延迟200毫秒关闭,造成不好的视觉体验
 * @param target
 */
const closeLoading = (target) => {
  if (!target.config.loading) return true
  return new Promise((resolve, reject) => {
    setTimeout(() => {
      target.config.loading.close()
      resolve()
    }, 200)
  })
}

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Axios请求拦截器、响应拦截器的分析和总结

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随时发疯! 2277

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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