用php写出处理表单数据的ppage.php页面。

时间: 2023-06-02 10:05:24 浏览: 56
这个问题是一个技术性问题,我可以为您提供帮助和解答。您可以使用PHP的$_POST方法获取表单数据,然后进行相应的数据处理和操作。在ppage.php页面中,您可以编写相应的PHP代码实现表单数据的处理和输出。如果您需要更具体的指导和教程,我可以为您提供相关的资源链接。
相关问题

data: () => ({ atom: atom, itemsPerPage: namingUtils.getNameByCd('paginationUnitDefault', '0'), pageCount: 0, page: 1, }), methods: { updateRowsPerPage(number) { this.itemsPerPage = number; this.page = 1; this.$emit('updatePaginationInfo', { page: this.page, itemsPerPage: this.itemsPerPage, }); }, doPage() { this.$emit('updatePaginationInfo', { page: this.page, itemsPerPage: this.itemsPerPage, }); }, init() { this.page = this.pPage; this.itemsPerPage = this.pItemsPerPage; }, }, computed: { pageNumFirst: function () { let num = 0; if (this.itemsPerPage == -1) { num = 1; } else { num = 1 + (this.page - 1) * this.itemsPerPage; } if (num > this.pItemsLength) { num = this.pItemsLength; } return num; }, pageNumLast: function () { let num = 0; if (this.itemsPerPage == -1) { num = this.pItemsLength; } else { num = this.page * this.itemsPerPage; } if (num > this.pItemsLength) { num = this.pItemsLength; } return num; }, }, created: function () { this.init(); }, watch: { pPage() { this.page = this.pPage; }, pItemsPerPage() { this.itemsPerPage = this.pItemsPerPage; }, pItemsLength() { this.pageCount = Math.ceil(this.pItemsLength / this.itemsPerPage); }, }, };解释代码

这段代码是一个Vue组件的定义,它包含了一些属性、方法、计算属性、生命周期钩子和监听器。我将逐一解释每个部分的作用: 1. data: () => ({...}): 这是组件的数据对象,包含了组件需要响应式地跟踪的属性。在这个例子中,有四个属性:atom、itemsPerPage、page和pageCount。 2. methods: {...}: 这是组件的方法对象,包含了组件需要执行的一些操作。在这个例子中,有三个方法:updateRowsPerPage、doPage和init。 3. computed: {...}: 这是计算属性对象,用于动态地计算和追踪属性的值。在这个例子中,有两个计算属性:pageNumFirst和pageNumLast。 4. created: function (): 这是一个生命周期钩子函数,在组件被创建时被调用。在这个例子中,它调用了init方法。 5. watch: {...}: 这是一个监听器对象,用于监听指定属性的变化并做出相应的响应。在这个例子中,监听了pPage、pItemsPerPage和pItemsLength这三个属性的变化。 总体来说,这个组件用于实现分页功能,并提供了更新每页条目数、执行分页操作和初始化的方法。计算属性则用于动态计算页码的起始和结束位置。

props: { pFirstLoaded: { type: Boolean, default: false }, pTotalVisible: { type: Number, default: 7 }, pItemsLength: { type: Number, default: 0 }, pItemsPerPage: { type: Number, default: namingUtils.getNameByCd('paginationUnitDefault', '0'), }, pPage: { type: Number, default: 1 }, pPageCount: { type: Number, default: 0 }, },

这是一个Vue组件的props定义。props是用来接收父组件传递的数据的,它们可以用来在子组件中进行操作或渲染。在这个props定义中,包含了以下几个属性: 1. pFirstLoaded: 类型为Boolean,默认值为false。这个属性表示是否第一次加载。 2. pTotalVisible: 类型为Number,默认值为7。这个属性表示可见项的总数。 3. pItemsLength: 类型为Number,默认值为0。这个属性表示项的总数。 4. pItemsPerPage: 类型为Number,默认值为通过调用namingUtils.getNameByCd('paginationUnitDefault', '0')获取的值。这个属性表示每页显示的项数。 5. pPage: 类型为Number,默认值为1。这个属性表示当前页数。 6. pPageCount: 类型为Number,默认值为0。这个属性表示总页数。 这些props可以在组件内部使用,通过父组件传递的数据来进行相应的操作和展示。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

移动App应用服务器开发从入门到精通

<bag id=pPage><we name=name>@{pPage:name},"@{item:name}"</we></bag> [@{pPage:name}]  空数组直接输出: [] 下边将结合实例进行学习 6.3.1 输出Bag中的一条记录 闭合的json格式内容 {“item”: { … ...
recommend-type

基于SpringBoot框架的中小企业完全开源的ERP.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于Springboot的健身信息系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于vue + springboot的学生成绩管理系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于卷积神经网络的语义分割

基于卷积神经网络的语义分割卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。