JeecgBoot-Vue3中JSelectUserByDept组件params参数使用问题解析
2025-05-02 17:21:08作者:龚格成
在JeecgBoot-Vue3项目开发过程中,用户反馈了关于JSelectUserByDept组件的一个使用问题:通过params属性传递的可选参数似乎没有生效。本文将深入分析这个问题,并介绍正确的使用方法。
问题背景
JSelectUserByDept是JeecgBoot-Vue3框架中一个常用的部门用户选择组件,它允许用户通过部门树来选择用户。该组件提供了一个params属性,用于向后台接口传递额外的查询参数。
用户在使用时发现,虽然按照文档设置了params属性,但实际请求中并没有携带这些参数:
<JSelectUserByDept
rowKey="id"
:params="{a: 123}"
v-model:value="formData.proSend"
:multi="true"
@change="changeUser($event, 6)"
/>
问题分析
经过查看源码和测试验证,发现这个问题确实存在。在3.4.4版本中,JSelectUserByDept组件虽然提供了params属性,但在实际请求时没有正确地将这些参数传递给后台接口。
解决方案
开发团队已经确认并修复了这个问题,修复后的版本将正常支持params参数的传递。用户可以通过以下方式使用:
- 确保使用的是修复后的版本(3.4.5及以上)
- params参数会作为查询条件传递给后台接口
- 参数格式为标准的JavaScript对象
使用建议
在实际开发中,params参数可以用于多种场景:
-
过滤特定状态的用户:例如只显示在职用户
:params="{status: 1}" -
按角色筛选:结合后台接口实现按角色筛选
:params="{roleCode: 'admin'}" -
多条件组合查询:可以组合多个条件进行精确筛选
:params={{ status: 1, roleCode: 'manager', departmentId: '1001' }}
注意事项
- 参数名称需要与后台接口定义的查询字段一致
- 参数值类型要正确(字符串、数字等)
- 对于复杂的查询条件,建议先在API文档中确认支持的参数
总结
JeecgBoot-Vue3框架的JSelectUserByDept组件是一个非常实用的部门用户选择器,params参数的修复使其功能更加完善。开发人员现在可以灵活地通过这个属性传递各种查询条件,实现更精确的用户筛选功能。建议用户及时更新到最新版本,以获得最佳的使用体验。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217