vue axios 拦截器

本文详细介绍了如何在Vue项目中使用Axios进行HTTP请求,并通过Store管理Token,实现请求头的动态添加及响应拦截,确保每次请求都能携带有效的Token,同时处理了Token过期的情况。

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

在main.js中插入axios
import axios from 'axios'


axios.defaults.headers.common['token'] = store.state.token;
// 添加请求拦截器
axios.interceptors.request.use(config => {
    // 在发送请求之前做些什么
    //判断是否存在token,如果存在将每个页面header都添加token
    if (store.state.token || localStorage.getItem('token')) {
        config.headers.common['token'] = store.state.token
    }
    return config;
}, error => {
    // 对请求错误做些什么
    return Promise.reject(error);
});

// http response 拦截器
axios.interceptors.response.use(
    response => {

        return response;
    },
    error => {

        if (error.response && store.state.token) {
            switch (error.response.status) {
                case 401:
                    store.commit('del_token');
                    alert('登陆过期,请重新登录')
                    router.replace({
                        path: '/',
                        query: { redirect: router.currentRoute.fullPath } //登录成功后跳入浏览的当前页面
                    })
            }
        }
        return Promise.reject(error.response.data)
    });

 

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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