百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

「 VUE3 Slot 」插槽全家桶使用详解

ztj100 2025-03-13 22:09 24 浏览 0 评论

插槽 slot 就是子组件中提供给父组件使用的一个占位符,用 表示,父组件可以给这个占位符内填充任何模板代码,填充的内容会自动替换 标签。

插槽被分为三种:匿名插槽、具名插槽、作用域插槽。

1、匿名插槽

没有名字的插槽就是匿名插槽,组件可以放置一个或多个

子组件内放置一个插槽:

父组件使用插槽:

哈哈哈哈哈哈
// 或

如果有多个 slot 时,父组件中需要填充的内容就会被多次插入。

2、具名插槽

组件内可以放置多个插槽,如果都是匿名插槽的时候,渲染的都是父组件默认内容,无法实现插入多个不同内容,此时就需要给插槽设置名字以便于区分它们。

具名插槽就是给插槽取个名字,可以把组件内多个插槽放在不同的地方,父级填充内容时,可以根据名字把内容填充到对应的插槽内。

定义为多个插槽的组件:

父组件填充内容需要对象插槽名:


  
  
  

可以简写为:


  
  
  

3、作用域插槽

匿名插槽和具名插槽父组件只能访问父组件中编译的内容,子组件只能访问子组件内的内容,有时我们在父组件需要访问到子组件中的内容,此时 vue 给我们提供了作用域插槽。

作用域插槽子组件内定义要传送的数据:

在调用组件的父组件内接收数据:


  

4、动态插槽

有多个插槽,不同状态下展示不同的插槽,此时我们就可以使用动态插槽,插槽名是一个变量名,其值可以是动态修改的。


  

我们可以做一个类似于选项卡的效果:

父组件代码:



	

<script>
import { reactive, ref } from 'vue'
let name: string = ref('header')

type Slots = {
  name: string
  content: string
}
const slotList = reactive([
  { name: 'header', content: '头' },
  { name: 'body', content: '中间' },
  { name: 'footer', content: '尾' },
])
const changeSlot = (item: Slots): void => {
  name.value = item.name
}
</script>

子组件代码:

此时就可以动态地选择其中任意一个插槽展示。

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: