deleteOrder(index){ this.$api.deleteOrder({ id:this.Order[index].id }).then(res=>{ if(res.status_code==1){ this.getOrder(); }else { this.$message.error(res.msg) } }).catch(e => { console.log(e) }) },

时间: 2023-07-15 09:10:49 浏览: 149
7Z

EhLib 9.1.024

star4星 · 用户满意度95%
这段代码是在Vue.js框架中定义的一个方法，用于删除订单。具体来说，当用户点击删除按钮时，会调用这个方法并传入一个参数index，表示要删除的订单在Order数组中的索引位置。 在方法中，首先调用了一个API接口（假设是通过Vue插件或者axios库发送HTTP请求），将要删除的订单的ID作为参数传入。然后，根据接口返回的状态码判断是否删除成功，如果成功则重新获取订单列表并更新界面，否则弹出一个错误提示信息。 需要注意的是，这段代码中的this指向Vue实例对象，即当前组件。Order数组可能是由父组件传递的props，也可能是在当前组件内部定义的data属性。
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ORDER BY CASE WHEN top_msg.top_id IS NOT NULL THEN top_msg.top_id ELSE '1' END DESC, top_msg.UPDATED_TIME DESC, mebm.TYPE ASC, mebm.JOIN_TIME DESC 请注意，以上只是一个示例，具体的优化策略需要...

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首先，可以将子查询中的所有列名改为别名，这样可以避免重名和提高代码可读性。另外，可以尝试使用 EXISTS 子查询来替换 NOT EXISTS 子查询，因为 EXISTS 子查询的性能通常更好。... ORDER BY c.ID, b.ID ASC )

SELECT followup.followup_user staffId, followup.account_name staffName, count(1) followNumber FROM ( SELECT distinct cf.followup_user, CONCAT(su.account_name, case WHEN su.enable = 2 or su.status = 5 or su.status = 6 then '(已离职)' else '' end) AS account_name FROM crm_followup cf left JOIN crm_sys_user su on cf.followup_user = su.id and su.is_delete = 0 WHERE cf.account_id = 2150088 AND cf.type = 2 AND cf.is_delete = 0 ) followup GROUP BY followup.followup_user ORDER BY followNumber DESC LIMIT 20 这个sql中crm_followup表再另一个库里面，怎么优化

对于经常被查询的字段，可以添加索引来提高查询效率，如对于crm_followup表中的account_id、type、is_delete字段，可以添加索引。 3. 优化查询语句。可以使用EXPLAIN命令来查看查询计划，找出慢查询的原因，并进行...

现存在数据库表语句信息：DROP TABLE IF EXISTS order_info; CREATE TABLE order_info ( o_id int(0) NOT NULL COMMENT '订单编号', r_id int(0) NOT NULL COMMENT '房间号', u_id int(0) NOT NULL COMMENT '用户id', o_checkin_time datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '入住时间', o_checkout_time datetime(0) NOT NULL COMMENT '离开时间', o_status enum('not_null','null') NULL DEFAULT NULL COMMENT '为null 时表示未入住', PRIMARY KEY (o_id) USING BTREE, INDEX r_id(r_id) USING BTREE, INDEX u_id(u_id) USING BTREE, CONSTRAINT r_id FOREIGN KEY (r_id) REFERENCES room_info (r_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE, CONSTRAINT u_id FOREIGN KEY (u_id) REFERENCES user_info (u_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE ) ;和DROP TABLE IF EXISTS hotel_info; CREATE TABLE hotel_info ( h_id int(0) NOT NULL COMMENT '酒店序号', h_name varchar(25) NOT NULL COMMENT '酒店名称', h_address varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址', h_phone varchar(50) NOT NULL COMMENT '酒店电话', o_statistics int(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '统计订单量', PRIMARY KEY (h_id) USING BTREE ) ;现我需求：编写一段mysql代码 条件是 当order_info表中的字段h_id数据增加或者减少1时 且order_info表中的字段h_id = hotel_info表中的字段h_id， 则order_info表的o_statistics值也增加或减少1

CREATE TRIGGER delete_o_statistics AFTER DELETE ON order_info FOR EACH ROW BEGIN IF (OLD.h_id IS NOT NULL) THEN UPDATE hotel_info SET o_statistics = o_statistics - 1 WHERE h_id = OLD.h_id; END...

DELETE from 2023_order INNER JOIN hhh ON hhh.单据编号=2023_order.单据编号

axios.delete('/2023_order', { params: { join: 'hhh', on: 'hhh.单据编号=2023_order.单据编号' } }) .then(response => { console.log(response.data); }) .catch(error => { console.error(error); })...

def remove_duplicate_columns(df): df2=df.copy() for i in range(df.shape[1]): for n in range(i+1,df.shape[1]): if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False: continue if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==True: del df2[df.columns[i]] return df2 what is wrong with my codes in order to Write a function named remove_duplicate_columns to find the duplicate columns (all values are the same) of a given Pandas DataFrame (all column names are different) and remove the duplicated columns (keep the one that first appears in the DataFrame). The input for the function is a Pandas Dataframe and the output should be a new DataFrame with the duplicate columns removed. For example, if df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8], 'col4': [5, 8, 6]}) then remove_duplicate_columns(df) should return pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8]), because 'col4' has the same elements as 'col2'. Note that the input should not be modified. (hint: dataframe1.equals(dataframe2) can be used to test whether two dataframes (dataframe1 and dataframe2) contain the same elements).

It's better to create a list of columns to delete and then delete them outside the loop. Here is a corrected version of your code: def remove_duplicate_columns(df): df2 = df.copy() columns_to...

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