ajax的同步/异步请求,以及extjs4中如何在model中实现两张无外键关联表的查询操作 ...

首先,讲下同步和异步的区别。

其实之前我也是很模糊的,现在似乎明白了,下面说下我的理解。

首先,说异步的好了。

var jszz = "";

Ext.Ajax.request({

       ',

       params:{q_jgbh:jgid},

       success:function(response){

       var result = Ext.decode(response.responseText);

       var data = result.data;

       var d = data[0];

       jszz = d.szz;//d.zz是返回的数据实体中的一个属性

     }

});

alert(jszz);

 

ajax请求外面声明一个jszz,初始值为空。然后发送ajax请求,在ajax里面为jszz重新赋值,然后在ajax请求外面alertjszz),但是alert出来的值仍然为空,不会受jszz = d.szz;影响.因为是异步的,所以ajax发送请求的同时,alert不会等待ajax请求完成再执行。所以,异步请求无法得到请求里面的数据(值).

 

而同步就不同了。同步就像接力赛,下一位接力人员需要等待前面一位的人把棒子传给他(相当于等待ajax请求完成后),再继续进行下一个传棒动作。所以,同步请求可以得到请求里面的值。

Ok,下面就说一下如何设置同步/异步请求。

request里面添加下面一行代码即可。

async:false,   //同步为false

 

 

下面就分享一个extjs4中一个小例子

 

 

如图,查询的是一张表中的数据,这个序号列的值引用的是另一张表的中的值,现在,使用model中的convert方法和ajax同步请求,完成显示序号列序号数字变汉字。在数据库中这两张表是没有外键引用关系的。虽然序号是从那张表查出来的值。

分享代码......

extend: 'Ext.data.Model',

    fields: [

{name: 'jgbh'}, 

{name: 'xh',convert:function(val){

     var da = '';

     Ext.Ajax.request({

     async:false,//同步请求,以便进行赋值操作

    method:'post',

     '你的url',

     params:{q_xh:val},//进行传参,以便进行查询相关数据

     success:function(response){

          var result = Ext.decode(response.responseText);

          var data = result.data;

          var d = data[0];

          da = d.sm;

     }

     });

     return da;//一定要返回,要不然就不会是另一张表的值了

}}, 

{name: 'szz'}, 

{name: 'zhy'}, 

{name: 'bz'} 

    ]

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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