JSON Editor 表单提交时显示验证错误的实现方法
2025-06-12 11:37:31作者:吴年前Myrtle
在使用 JSON Editor 进行表单开发时,验证用户输入的正确性是一个常见需求。本文将详细介绍如何在表单提交时显示验证错误信息,帮助开发者更好地处理表单验证逻辑。
验证错误的显示机制
JSON Editor 提供了灵活的验证错误显示方式。默认情况下,可以通过设置 show_errors: 'always' 选项让编辑器始终显示错误信息。但在实际应用中,我们通常希望在用户提交表单时才显示所有验证错误,以提供更友好的用户体验。
提交时验证的实现方法
要实现提交时验证功能,可以通过以下步骤:
- 首先调用
validate()方法获取所有验证错误 - 然后遍历所有编辑器实例,强制显示这些错误
具体实现代码如下:
// 获取所有验证错误
const errors = jsoneditor.validate();
// 遍历所有编辑器实例
Object.values(jsoneditor.editors).forEach(editor => {
// 将编辑器标记为"脏"状态,确保错误能够显示
editor.is_dirty = true;
// 显示针对该编辑器的验证错误
editor.showValidationErrors(errors);
});
技术原理分析
-
validate() 方法:该方法会递归检查整个 JSON 数据结构,返回所有验证错误对象数组。
-
is_dirty 属性:JSON Editor 使用这个属性来判断编辑器内容是否已被修改。只有当编辑器处于"脏"状态时,才会显示验证错误。
-
showValidationErrors() 方法:每个编辑器实例都有这个方法,它会根据错误路径自动过滤出与该编辑器相关的错误并显示。
最佳实践建议
-
建议在表单的
onSubmit事件处理函数中实现上述验证逻辑。 -
如果验证发现错误,可以阻止表单的默认提交行为,直到用户修正所有错误。
-
对于复杂表单,可以考虑只显示第一个错误或对错误信息进行分类显示,提升用户体验。
通过这种方式,开发者可以灵活控制验证错误的显示时机,实现更符合业务需求的表单验证流程。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100