this.$router.push成功后下一步

时间: 2023-10-25 14:39:32 浏览: 33
通常在使用this.$router.push成功后,下一步会执行以下操作: 1. 渲染新的页面或组件:路由成功后,会渲染对应的组件或页面,展示给用户。 2. 触发路由守卫:在路由切换时,会触发相应的路由守卫,如beforeEach、beforeRouteEnter、beforeRouteLeave等,可以用来控制路由跳转或做一些必要的操作。 3. 更新路由参数:如果路由的参数发生了变化,会更新$route对象和$route.params对象,以便在组件内获取最新的参数。 4. 记录路由历史记录:每次路由切换都会被记录在浏览器的历史记录中,方便用户进行前进和后退操作。 5. 更新URL地址:路由成功后,URL地址也会随之更新,以便用户可以通过URL地址直接访问对应的页面或组件。
相关问题

vue this.$router的所有参数和事件

`this.$router` 是 Vue.js 的 `vue-router` 插件提供的路由实例,它包含了一些常用的属性和方法,如下: - `this.$router.push(location, onComplete?, onAbort?)`: 跳转到一个新的路由,`location` 参数可以是一个字符串路径或者一个描述地址的对象,`onComplete` 和 `onAbort` 分别是跳转成功和跳转失败的回调。 - `this.$router.replace(location, onComplete?, onAbort?)`: 跳转到一个新的路由,但是不会留下浏览历史记录。 - `this.$router.go(n)`: 前进或后退指定的历史记录步数,`n` 可以是正数或负数。 - `this.$router.back()`: 后退一步历史记录,等同于 `this.$router.go(-1)`。 - `this.$router.forward()`: 前进一步历史记录,等同于 `this.$router.go(1)`。 - `this.$router.currentRoute`: 当前激活的路由对象,它包含了当前路由的各种信息,如路径、参数、查询等。 - `this.$router.beforeEach(guard)`: 注册一个全局的前置路由守卫,每个路由跳转之前都会执行此函数。 - `this.$router.afterEach(hook)`: 注册一个全局的后置路由钩子,每个路由跳转之后都会执行此函数。 在路由跳转的过程中,还会触发一些事件,如下: - `beforeEach`: 路由跳转之前触发的事件,可以通过 `next()` 方法控制路由跳转行为。 - `beforeResolve`: 路由解析完成之后触发的事件,此时所有异步组件都已经被加载,但是路由还未跳转。 - `afterEach`: 路由跳转之后触发的事件,此时组件已经被激活并渲染到页面上。 - `onError`: 路由跳转出现错误时触发的事件,可以通过此事件处理错误情况。

nextButton(){ this.$store.dispatch("delView", this.$route); this.$router.push({ path: `/interface`, query: { caseNo:this.querypath2.caseNo, externalContractNbr:this.querypath2.externalContractNbr, activeName:this.querypath2.activeName, orgid:this.querypath2.orgid, writeoffFlag:this.querypath2.writeoffFlag } }); },

这段代码看起来是一个 Vue.js 的方法,它的作用是点击“下一步”按钮时执行一些操作。具体来说,它通过 Vuex 的 dispatch 方法调用了一个名为 delView 的 action,并将当前的路由对象作为参数传递给它。然后它使用 $router.push 方法将页面跳转到路径为 "/interface" 的页面,并将一些参数以 query 的形式传递给它。这些参数包括 caseNo、externalContractNbr、activeName、orgid 和 writeoffFlag。这段代码中可能还有其他相关的代码,但是我只能看到这部分。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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