Vue Vben Admin 时间格式化功能的扩展思考
2025-05-06 09:30:26作者:胡唯隽
在Vue Vben Admin项目中,时间处理是一个常见的需求场景。项目内置了基于dayjs的时间格式化功能,但在实际开发中,开发者经常会遇到一些特殊的时间处理需求,这促使我们对时间格式化功能进行更深入的思考。
标准时间格式化的局限性
Vue Vben Admin默认使用dayjs进行时间格式化,通过简单的format字符串即可完成大部分常见的时间格式化需求。例如:
// 标准格式化方式
formatTime(value, 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
这种方式对于基础的时间展示已经足够,但当遇到以下场景时就会显得力不从心:
- 需要获取某个时间区间的结束时间(如当天最后一秒)
- 需要转换为ISO标准格式
- 需要进行复杂的时间计算后再格式化
- 需要根据业务逻辑动态决定格式
函数式时间格式化的优势
为了解决上述问题,可以考虑扩展时间格式化功能,使其支持函数类型的格式化参数。这种设计具有以下优势:
- 灵活性增强:开发者可以完全控制时间处理逻辑
- 可复用性:复杂的时间处理逻辑可以封装为函数复用
- 扩展性:不受限于dayjs内置的格式化功能
- 一致性:保持与现有API的兼容性
实现方案设计
函数式时间格式化的实现可以保持对现有API的兼容,同时增加对函数的支持:
// 函数式格式化示例
formatTime(value, (date) => {
return date.endOf('day').format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
})
这种设计下,系统会先判断传入的格式化参数类型:
- 如果是字符串,保持现有dayjs格式化行为
- 如果是函数,则将dayjs实例作为参数传入,由函数返回最终结果
典型应用场景
获取时间区间端点
// 获取当天的最后一秒
const endOfDay = (date) => date.endOf('day').format()
// 获取当前小时的最后一分钟
const endOfHour = (date) => date.endOf('hour').format()
动态格式选择
// 根据业务规则选择不同格式
const dynamicFormat = (date) => {
return isMobile.value
? date.format('MM/DD')
: date.format('YYYY-MM-DD HH:mm')
}
复杂时间计算
// 计算并显示相对时间
const relativeTime = (date) => {
const now = dayjs()
const diff = date.diff(now, 'day')
return diff > 0 ? `${diff}天后` : `${Math.abs(diff)}天前`
}
实现注意事项
在实际实现这种扩展时,需要考虑以下关键点:
- 类型检查:需要明确区分字符串和函数两种参数类型
- 错误处理:对函数执行进行try-catch包装,避免因函数错误导致系统崩溃
- 性能考量:函数式调用相比直接格式化会有额外开销,在性能敏感场景需注意
- 文档说明:需要清晰说明两种使用方式的区别和适用场景
总结
通过对Vue Vben Admin时间格式化功能的扩展,使其支持函数式处理,可以显著提升项目在时间处理方面的灵活性和适应性。这种改进既保持了与现有API的兼容性,又为开发者提供了处理复杂时间需求的强大工具。在实际项目中,开发者可以根据具体业务需求,选择简单格式化字符串或自定义函数来实现精确的时间展示需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878