ext 验证 用户名 异步

本文探讨了在用户注册过程中,如何有效验证用户名是否已被占用的技术细节。通过改进前后端交互逻辑,确保了用户输入的有效性和系统反馈的准确性。
{
					id : 'account',
					xtype : 'textfield',
					name : 'account',
					fieldLabel : '用户名',
					blankText : '用户名不能为空',
					allowBlank : false,
					validationEvent : 'blur',
					validator : function(thisText) {
						Ext.Ajax.request({
									url : '../userManage.do?method=isPersonNameUsed',
									method : 'post',
									params : {
										personName : thisText
									},
									success : function(response, options) {
										if (response.responseText == 'nameUsed') {
											Ext.getCmp('account')
													.markInvalid('用户名已被使用');
										} else {
										}
									}
								});
						return true;//输入框失去焦点后,执行Ajax请求,但马上继续执行对是否valid的判断,这里先返回valid,默认验证成功,假如异步的请求返回后发现用户名已注册,在改成invalid  markInvalid('用户名已被使用');

					}
				}

 

发现还是有问题,假如我输入的名字是被占用的,代码执行了markInvalid ,输入栏被改成了invalid的状态(有红框),但是假如这时我执行提交,提交时会执行userForm.form.isValid() ,

或者手动执行alert(Ext.getCmp('account').isValid());     这时会判断那个输入栏是valid的,就是说markInvalid 只是改变了输入栏的外在,提示错误,但内在的valid判断还是最开始返回的那个true,

 

然后反过来  最开始返回false,然后假如没占用的话,Ext.getCmp('account').clearInvalid();

那么 最开始输入完 是现实 错误的,然后过一会后台验证完了 ,发现没占用,红框没了,

但一旦提交的时候  userForm.form.isValid()  还是会判断说输入框是invalid的  ,这时因为最开始返回的false

貌似 markInvalid    clearInvalid 改变的只是表象

 

 

又研究了一下现象 发现了  在执行userForm.form.isValid() 时,他是会把所有输入框的vallidator函数都执行一遍的,这个时候我最开始的写的true 或false就产生效果了 其实每次markInvalid     clearInvalid  还是把valid的状态改过来了,但是 每次在userForm.form.isValid() 时 就会又访问输入框的验证函数 然后直接返回true 或false才造成了之前的现象

 

下面是再次改了之后的代码

isPersonNameOK=true; 先定义个全局变量

{
					id : 'account',
					xtype : 'textfield',
					name : 'account',
					fieldLabel : '用户名',
					blankText : '用户名不能为空',
					allowBlank : false,
					validationEvent : 'blur',
					validator : function(thisText) {
						if (thisText != '') {
							Ext.Ajax.request({
								url : '../userManage.do?method=isPersonNameUsed',
								method : 'post',
								params : {
									personName : thisText
								},
								success : function(response, options) {
									if (response.responseText == 'nameUsed') {
                                        isPersonNameOK=false;
										 Ext.getCmp('account')
										 .markInvalid('用户名已被使用');
									} else {
										isPersonNameOK=true;
                                        Ext.getCmp('account').clearInvalid();
									}
								}
							});
						}
						return isPersonNameOK;
					}
				}

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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