JeecgBoot项目中JS增强请求的屏幕锁定问题解析
2025-05-02 14:14:43作者:董灵辛Dennis
问题背景
在JeecgBoot 3.7.1版本中,开发者在使用JS增强功能时遇到了一个常见的前端交互问题:当发起异步请求时,界面缺乏加载状态指示,导致用户可能在请求处理期间进行重复操作,特别是表单提交场景下容易产生重复提交问题。
技术原理分析
在Web应用中,异步请求处理通常需要良好的用户反馈机制。当发起AJAX请求时,最佳实践应包括:
- 请求锁定:防止用户在请求处理期间进行重复操作
- 加载指示:通过UI反馈告知用户系统正在处理
- 错误处理:请求失败时的用户提示
- 状态恢复:无论请求成功或失败,最终都应解除锁定
JeecgBoot作为基于Vue.js的前端框架,应当提供便捷的方式实现这些交互需求。
解决方案演进
原始方案的问题
开发者最初尝试直接在JS增强代码中处理请求,但发现缺乏内置的加载状态管理机制,导致无法有效锁定界面。
临时解决方案
在等待官方修复期间,可以采用以下临时方案:
// 定义加载状态变量
let isLoading = false;
async function handleSubmit() {
if (isLoading) return; // 防止重复提交
isLoading = true;
try {
// 发起请求
const result = await apiRequest();
// 处理结果
} catch (error) {
// 错误处理
} finally {
isLoading = false; // 无论成功失败都重置状态
}
}
官方改进方案
根据JeecgBoot开发团队的反馈,新版本将内置this.loading属性,提供更优雅的解决方案:
async function enhancedFunction() {
this.loading = true; // 启用加载状态
try {
const response = await this.$http.post('/api/endpoint', data);
// 处理响应
} catch (error) {
console.error('请求失败:', error);
} finally {
this.loading = false; // 关闭加载状态
}
}
最佳实践建议
- 全局状态管理:对于复杂应用,建议使用Vuex管理加载状态
- 请求拦截器:在axios拦截器中统一处理加载状态
- UI反馈:结合Element UI的Loading组件提供视觉反馈
- 防抖处理:对于提交按钮添加防抖函数
- 错误边界:完善的错误捕获和用户提示
升级注意事项
当升级到包含this.loading的新版本时,开发者应注意:
- 检查现有代码中是否已经手动实现了类似功能
- 评估是否需要将自定义实现迁移到官方方案
- 测试新方案在不同场景下的表现
- 考虑向后兼容性
总结
JeecgBoot框架持续优化开发者体验,从3.7.1版本开始将提供更完善的异步请求状态管理方案。在此之前,开发者可以通过手动控制状态变量实现类似功能。良好的加载状态管理不仅能提升用户体验,还能避免许多潜在的重复提交问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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