犯了个超级无脑的错误

博主在开发过程中遇到了jqgrid动态加载下拉框数据的问题,最初通过selData()函数从后台获取数据并在success回调中返回,但未能成功接收到返回值。经过检查和尝试,发现错误在于返回值是在success回调内部,而不是函数外部。修正后的代码将返回值置于$.ajax之外,解决了问题。

这两天写项目的时候,碰到了jqgrid动态注入下拉框值的问题,然后写了个selData()函数,返回从后台查询到的下拉框数据。结果竟然收不到返回值!! 在控制台打印了一下,发现确实是收到值了的,但是就是收不到返回的下拉框数据

我最开始的代码是这样的

function selData(id) {
    $.ajax({
        url: '/category/list?levels='+id,
        async: false,
        success:function (data) {
        	let rows = "";
            let dataRows = data.rows;
            for (let i = 0; i < dataRows.length; i++) {
                rows += dataRows[i].id;
                rows += ":";
                rows += dataRows[i].name;
                if (i < dataRows.length - 1) {
                    rows += ";";
                }
            }
            console.log(rows);
            return rows;
        }
    })
}
{name: 'category.name',editable:true,edittype:'select',editoptions:{value:selData(2)}},

不知道你们有没有发现其中的误操作, 我反正是看了大半天都没看出来。。。 然后百度,竟然也没看出来。。
甚至于我开始怀疑是jqgrid框架内部的bug,虽然这很扯,可能本来就对着框架用的不熟练,所以才会有这种想法吧。。

然后实在没心态了,就先去写其它模块去了,过了两天回过头来看,终于发现了其中的错误,还真是个无脑操作
我竟然是在success的回调函数中返回的。。。 后面我写到外面终于ok了

正确写法

function selData(id) {
    let rows = "";
    $.ajax({
        url: '/category/list?levels='+id,
        async: false,
        success:function (data) {
            let dataRows = data.rows;
            for (let i = 0; i < dataRows.length; i++) {
                rows += dataRows[i].id;
                rows += ":";
                rows += dataRows[i].name;
                if (i < dataRows.length - 1) {
                    rows += ";";
                }
            }
        }
    })
    return rows;
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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