这篇文章主要介绍“Vue过滤器filters及时间戳转换怎么掌握”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Vue过滤器filters及时间戳转换怎么掌握”文章能帮助大家解决问题。
按照官方的活来说,Vue.js 允许你自定义过滤器,可被用于一些常见的文本格式化。过滤器可以用在两个地方:双花括号插值和 v-bind 表达式 (后者从 2.1.0+ 开始支持)。过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部,由“管道”符号指示。
简单来说就是在filters过滤器里定义一个处理函数,把函数名称写在管道符 “|” 后面,它就会处理管道符 “|” 前自定义的数据,其中自定义的数据会自动成为过滤器函数的参数。
<!-- 在双花括号中 --> {{ message | capitalize }} <!-- 在 `v-bind` 中 --> <div v-bind:id="rawId | formatId"></div>
过滤器主要可以分为局部过滤器和全局过滤器,下面看详细介绍。
1. 局部过滤器就是在一个组件的选项中定义本地的过滤器,只有该组件可以用。在我们一般开发中,对于时间后端一般只会返回一个时间戳让前端自己处理,下面比如定义一个转换时间戳为日期格式的过滤器(注意步骤):
<template> <div> <!-- 4. 渲染数据,设置过滤器 --> {{ times | conversion }} </div> </template> <script> export default { data() { return { // 1.模拟一个时间戳数据 times: 1616959086000, }; }, // 2. 定义过滤器 filters: { //3.定义一个处理函数,参数value为要处理数据 conversion: function (value) { //调用Date的方法,处理时间戳 return new Date(value).toLocaleString(); }, }, }; </script>
结果,转换成功:
2. 不仅如此,过滤器还可以串联,就是说可以定义多个过滤器,比如下面,相当于先用 conversion函数处理 times 这个数据得出结果,然后继续用 againChange函数处理前面的结果得出最终结果:
{{ times | conversion | againChange }}
基本演示如下:
<template> <div> <!-- 5. 放过滤器 --> {{ times | conversion | againChange }} </div> </template> <script> export default { data() { return { // 1.模拟一个时间戳数据 times: 1616959086000, }; }, // 2. 定义过滤器 filters: { //3.定义一个处理函数,参数value为要处理数据 conversion: function (value) { //调用Date的方法,处理时间戳 return new Date(value).toLocaleString(); }, //4.再定义一个过滤器,给数据前加上"时间为:"这几个字 againChange: function (value) { return "时间为:" + value; }, }, }; </script>
3. 同时,过滤器也是可以接收参数的, 比如我们改进第1小点的例子,把时间戳转换为能指定格式的时间格式,将想要的时间格式作为过滤器参数,具体用法如下(注意步骤):
<template> <div> <!-- 4. 放过滤器,同时传参数,返回指定格式的时间 --> {{ times | conversion("yyyy-MM-dd HH:mm:ss 星期w") }} </div> </template> <script> export default { data() { return { // 1.模拟一个时间戳数据 times: 1616959086000, }; }, // 2. 定义过滤器 filters: { //3.定义一个处理函数,参数value为要处理数据,format为传入参数 conversion: function (value, format) { //这个转换方法就不介绍了,看看就行,过滤器用法为主 var date = new Date(value); function addZero(date) { if (date < 10) { return "0" + date; } return date; } let getTime = { yyyy: date.getFullYear(), yy: date.getFullYear() % 100, MM: addZero(date.getMonth() + 1), M: date.getMonth() + 1, dd: addZero(date.getDate()), d: date.getDate(), HH: addZero(date.getHours()), H: date.getHours(), hh: addZero(date.getHours() % 12), h: date.getHours() % 12, mm: addZero(date.getMinutes()), m: date.getMinutes(), ss: addZero(date.getSeconds()), s: date.getSeconds(), w: (function () { let a = ["日", "一", "二", "三", "四", "五", "六"]; return a[date.getDay()]; })(), }; for (let i in getTime) { format = format.replace(i, getTime[i]); } return format; }, }, }; </script>
结果如下:
既然叫全局,那自然是在创建 Vue 实例之前全局定义过滤器,配置好后全部组件直接用就行。一般在自定义的一个文件里专门定义。比如还是上面的处理时间戳的过滤器,用法如下:
1.在src目录下定义filters文件夹,同时在文件夹里定义一个filters.js文件:
2.filters.js文件代码如下:
const conversion = function (value, format) { var date = new Date(value); function addZero(date) { if (date < 10) { return "0" + date; } return date; } let getTime = { yyyy: date.getFullYear(), yy: date.getFullYear() % 100, MM: addZero(date.getMonth() + 1), M: date.getMonth() + 1, dd: addZero(date.getDate()), d: date.getDate(), HH: addZero(date.getHours()), H: date.getHours(), hh: addZero(date.getHours() % 12), h: date.getHours() % 12, mm: addZero(date.getMinutes()), m: date.getMinutes(), ss: addZero(date.getSeconds()), s: date.getSeconds(), w: (function () { let a = ["日", "一", "二", "三", "四", "五", "六"]; return a[date.getDay()]; })(), }; for (let i in getTime) { format = format.replace(i, getTime[i]); } return format; } export { conversion //通过此处导出方法 }
3.在main.js里引入全局过滤器:
设置全局过滤器格式就是Vue.filter(‘过滤器名称’,对应处理函数);
import {conversion} from './filters/filters.js' Vue.filter('conversion', conversion);
4.在某个组件直接可以使用:
<template> <div> <!-- 2. 放过滤器,同时传参,为指定格式时间 --> {{ times | conversion("yyyy-MM-dd HH:mm:ss 星期w") }} </div> </template> <script> export default { data() { return { // 1.模拟一个时间戳数据 times: 1616959086000, }; }, }; </script>
一样的结果:
可以发现,filters过滤器在用法上与computed计算属性有点像,那它们区别是什么呢?
filters 可以传参,但是不可以访问this。不具备缓存功能。同时filters可以串联。可以在局部和全局设置。filter比较简单,只在显式调用时触发,一般应用在模板渲染上。computed不可以传参,可以访问this,针对的是变量的操作。背后的处理逻辑比较复杂,具有缓存能力,在组件内普适性更强,因此适用于复杂的数据转换、统计等场景。
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