vue项目中使用axios封装接口

本文介绍如何在Vue项目中封装Axios库实现统一管理HTTP请求。通过创建自定义实例,设置请求超时时间,并利用拦截器进行请求及响应处理。文章详细展示了get和post请求的封装方式,同时为常见HTTP状态码提供了错误提示。

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vue项目中使用axios封装接口

const instance = axios.create({ // 创建axios实例,在这里可以设置请求的默认配置
  timeout: 10000, // 设置超时时间10s
  baseURL: '', 
});

let httpCode = { // 这里我简单列出一些常见的http状态码信息,可以自己去调整配置
  400: '请求参数错误',
  401: '权限不足, 请重新登录',
  403: '服务器拒绝本次访问',
  404: '请求资源未找到',
  500: '内部服务器错误',
  501: '服务器不支持该请求中使用的方法',
  502: '网关错误',
  504: '网关超时',
};

/** 添加请求拦截器 **/
instance.interceptors.request.use((config) => {
  // config.headers.token = sessionStorage.getItem('token') || '';
  if (config.method === 'get') { // 添加时间戳参数,防止浏览器(IE)对get请求的缓存
    config.params = {
      ...config.params,
      // t: new Date().getTime(),
    };
  }
  return config;
}, (error) => {
  // 对请求错误做些什么
  return Promise.reject(error);
});

/** 添加响应拦截器  **/
instance.interceptors.response.use((response) => {
  if (response.data.code === 0) {
    return Promise.resolve(response.data.data);
  } if (response.status === 200) {
    return Promise.resolve(response.data);
  }
  return Promise.reject(response.data.msg);
}, (error) => {
  if (error.response) {
    // 根据请求失败的http状态码去给用户相应的提示
    let tips = error.response.code in httpCode ? httpCode[error.response.code] : error.response.data.msg;
    return Promise.reject(tips);
  }
  return Promise.reject(new Error('请求超时, 请刷新重试'));
});

/* 统一封装get请求 */
export const get = (url, params, config = {}) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    instance({
      method: 'get',
      url,
      params,
      ...config,
    }).then((response) => {
      return resolve(response);
    }).catch((error) => {
      reject(error);
    });
  });
};

/* 统一封装post请求  */
export const post = (url, data, config = {}) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    instance({
      method: 'post',
      url,
      data,
      ...config,
    }).then((response) => {
      return resolve(response);
    }).catch((error) => {
      reject(error);
    });
  });
};
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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