【element-ui】el-autocomplete实现 无数据匹配
文章目录
- 方法一:使用 default 插槽
- 方法二:使用 empty-text 属性(适用于列表类型)
- 总结
在使用 Element UI 的 el-autocomplete 组件时,如果你希望在没有任何数据匹配的情况下显示特定的内容,你可以通过自定义模板或者通过插槽(slot)来实现。下面我将提供两种方法来实现当没有数据匹配时显示自定义内容。
方法一:使用 default 插槽
el-autocomplete 组件提供了一个 default 插槽,你可以在这个插槽中定义当没有匹配项时显示的内容。
<template><el-autocompletepopper-class="my-autocomplete"v-model="query":fetch-suggestions="querySearch"placeholder="请输入内容"@select="handleSelect"><template slot="default" slot-scope="{ item }"><div v-if="item">{{ item.value }}</div><div v-else>没有找到匹配的数据</div></template></el-autocomplete>
</template><script>
export default {data() {return {query: ''};},methods: {querySearch(queryString, cb) {const results = queryString ? this.filterData(queryString) : [];// 如果没有数据,你可以在这里处理,比如在回调中返回一个特定的对象或字符串if (results.length === 0) {cb([{ value: '没有找到匹配的数据' }]);} else {cb(results);}},filterData(queryString) {// 这里应该是你的过滤逻辑,返回匹配的数据数组return [{ value: '示例数据' }]; // 示例数据,根据实际情况填充},handleSelect(item) {console.log(item);}}
};
</script>
方法二:使用 empty-text 属性(适用于列表类型)
如果你使用的是下拉列表(如 el-select),可以使用 empty-text 属性来设置没有数据时的显示文本。但 el-autocomplete 主要用于输入建议,并不直接支持 empty-text。不过,你可以通过自定义下拉列表的样式来间接实现类似的效果。例如:
<el-autocompletev-model="query":fetch-suggestions="querySearch"placeholder="请输入内容"><template slot="default" slot-scope="{ item }"><div>{{ item.value }}</div></template>
</el-autocomplete>
在 CSS 中添加样式来处理空状态:.el-autocomplete-suggestion__wrap {min-height: 40px; /* 根据需要调整 */
}
.el-autocomplete-suggestion__list {padding: 0; /* 根据需要调整 */
}
.el-autocomplete-suggestion__list li {padding: 10px; /* 根据需要调整 */
}
.el-autocomplete-suggestion__list li:empty::before {content: "没有找到匹配的数据"; /* 设置没有数据时的显示内容 */color: #999; /* 根据需要调整颜色 */
}
注意:上面的 CSS 方法依赖于 li 元素为空时使用 ::before 伪元素来添加内容,这种方法在某些情况下可能不够稳定,特别是在动态内容更新时。更好的方式是直接在 default 插槽中处理无数据的情况。
总结
总之,最推荐的方式是使用第一种方法,通过 default 插槽来灵活控制无匹配数据时的显示内容。这样可以更直接地控制 UI 的表现和逻辑。
相关文章:
【element-ui】el-autocomplete实现 无数据匹配
文章目录 方法一:使用 default 插槽方法二:使用 empty-text 属性(适用于列表类型)总结 在使用 Element UI 的 el-autocomplete 组件时,如果你希望在没有任何数据匹配的情况下显示特定的内容,你可以通过自定…...

NLP学习路线图(二十):FastText
在自然语言处理(NLP)领域,词向量(Word Embedding)是基石般的存在。它将离散的符号——词语——转化为连续的、富含语义信息的向量表示,使得计算机能够“理解”语言。而在众多词向量模型中,FastText 凭借其独特的设计理念和卓越性能,尤其是在处理形态丰富的语言和罕见词…...

力扣面试150题--除法求值
Day 62 题目描述 做法 此题本质是一个图论问题,对于两个字母相除是否存在值,其实就是判断,从一个字母能否通过其他字母到达,做法如下: 遍历所有等式,为每个变量分配唯一的整数索引。初始化一个二维数组 …...
SQL进阶之旅 Day 20:锁与并发控制技巧
【JDK21深度解密 Day 20】锁与并发控制技巧 文章简述 在高并发的数据库环境中,锁与并发控制是保障数据一致性和系统稳定性的核心机制。本文作为“SQL进阶之旅”系列的第20天,深入探讨SQL中的锁机制、事务隔离级别以及并发控制策略。文章从理论基础入手…...

美业破局:AI智能体如何用数据重塑战略决策(5/6)
摘要:文章深入剖析美业现状与挑战,指出其市场规模庞大但竞争激烈,面临获客难、成本高、服务标准化缺失等问题。随后阐述 AI 智能体与数据驱动决策的概念,强调其在美业管理中的重要性。接着详细说明 AI 智能体在美业数据收集、整理…...

生成模型+两种机器学习范式
生成模型:从数据分布到样本创造 生成模型(Generative Model) 是机器学习中一类能够学习数据整体概率分布,并生成新样本的模型。其核心目标是建模输入数据 x 和标签 y 的联合概率分布 P(x,y),即回答 “数据是如何产生的…...

【学习笔记】Python金融基础
Python金融入门 1. 加载数据与可视化1.1. 加载数据1.2. 折线图1.3. 重采样1.4. K线图 / 蜡烛图1.5. 挑战1 2. 计算2.1. 收益 / 回报2.2. 绘制收益图2.3. 累积收益2.4. 波动率2.5. 挑战2 3. 滚动窗口3.1. 创建移动平均线3.2. 绘制移动平均线3.3 Challenge 4. 技术分析4.1. OBV4.…...
在Linux查看电脑的GPU型号
VGA 是指 Video Graphics Array,这是 IBM 于 1987 年推出的一种视频显示标准。 lspci | grep vga 📌 lspci | grep -i vga 的含义 lspci:列出所有连接到 PCI 总线的设备。 grep -i vga:过滤输出,仅显示包含“VGA”字…...

A Execllent Software Project Review and Solutions
The Phoenix Projec: how do we produce software? how many steps? how many people? how much money? you will get it. i am a pretty judge of people…a prank...

windows命令行面板升级Git版本
Date: 2025-06-05 11:41:56 author: lijianzhan Git 是一个 分布式版本控制系统 (DVCS),由 Linux 之父 Linus Torvalds 于 2005 年开发,用于管理 Linux 内核开发。它彻底改变了代码协作和版本管理的方式,现已成为软件开发的事实标准工具&…...
Langgraph实战--自定义embeding
概述 在Langgraph中我想使用第三方的embeding接口来实现文本的embeding。但目前langchain只提供了两个类,一个是AzureOpenAIEmbeddings,一个是:OpenAIEmbeddings。通过ChatOpenAI无法使用第三方的接口,例如:硅基流平台…...

大故障,阿里云核心域名疑似被劫持
2025年6月5日凌晨,阿里云多个服务突发异常,罪魁祸首居然是它自家的“核心域名”——aliyuncs.com。包括对象存储 OSS、内容分发 CDN、镜像仓库 ACR、云解析 DNS 等服务在内,全部受到波及,用户业务连夜“塌房”。 更让人惊讶的是&…...
什么是「镜像」?(Docker Image)
🧊 什么是「镜像」?(Docker Image) 💡 人话解释: Docker 镜像就像是一个装好程序的“快照包”,里面包含了程序本体、依赖库、运行环境,甚至是系统文件。 你可以把镜像理解为&…...

SQLMesh实战:用虚拟数据环境和自动化测试重新定义数据工程
在数据工程领域,软件工程实践(如版本控制、测试、CI/CD)的引入已成为趋势。尽管像 dbt 这样的工具已经推动了数据建模的标准化,但在测试自动化、工作流管理等方面仍存在不足。 SQLMesh 应运而生,旨在填补这些空白&…...
服务器健康摩尔斯电码:深度解读S0-S5状态指示灯
当服务器机柜中闪烁起神秘的琥珀色灯光,运维人员的神经瞬间绷紧——这些看似简单的Sx指示灯,实则是服务器用硬件语言发出的求救信号。掌握这套"摩尔斯电码",等于拥有了预判故障的透视眼。 一、状态指示灯:服务器的生命体…...

设计模式基础概念(行为模式):模板方法模式 (Template Method)
概述 模板方法模式是一种行为设计模式, 它在超类中定义了一个算法的框架, 允许子类在不修改结构的情况下重写算法的特定步骤。 是基于继承的代码复用的基本技术,模板方法模式的类结构图中,只有继承关系。 需要开发抽象类和具体子…...

传统业务对接AI-AI编程框架-Rasa的业务应用实战(番外篇2)-- Rasa 训练数据文件的清理
经过我的【传统业务对接AI-AI编程框架-Rasa的业务应用实战】系列 1-6 的表述 已经实现了最初的目标:将传统平台业务(如发票开具、审核、计税、回款等)与智能交互结合,通过用户输入提示词或语音,识别用户意图和实体信…...

LVDS的几个关键电压概念
LVDS的几个关键电压概念 1.LVDS的直流偏置 直流偏置指的是信号的电压围绕的基准电压,信号的中心电压。在LVDS中,信号是差分的, 两根线之间的电压差表示数据,很多时候两根线的电压不是在0v开始变化的,而是在某个 固定的…...

2023年ASOC SCI2区TOP,随机跟随蚁群优化算法RFACO,深度解析+性能实测
目录 1.摘要2.连续蚁群优化算法ACOR3.随机跟随策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导应用定制读者交流 1.摘要 连续蚁群优化是一种基于群体的启发式搜索算法(ACOR),其灵感来源于蚁群的路径寻找行为,具有结构简单、控制参…...

DLL动态库实现文件遍历功能(Windows编程)
源文件: 文件遍历功能的动态库,并支持用户注册回调函数处理遍历到的文件 a8f80ba 周不才/cpp_linux study - Gitee.com 知识准备 1.Windows中的数据类型 2.DLL导出/导入宏 使用__declspec(dllexport)修饰函数,将函数标记为导出函数存放到…...
Java Map完全指南:从基础到高级应用
文章目录 1. Map接口概述Map的基本特性 2. Map接口的核心方法基本操作方法批量操作方法 3. 主要实现类详解3.1 HashMap3.2 LinkedHashMap3.3 TreeMap3.4 ConcurrentHashMap 4. 高级特性和方法4.1 JDK 1.8新增方法4.2 Stream API结合使用 5. 性能比较和选择建议性能对比表选择建…...

jvm 垃圾收集算法 详解
垃圾收集算法 分代收集理论 垃圾收集器的理论基础,它建立在两个分代假说之上: 弱分代假说:绝大多数对象都是朝生夕灭的。强分代假说:熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。 这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集…...

[特殊字符] 深入理解 Linux 内核进程管理:架构、核心函数与调度机制
Linux 内核作为一个多任务操作系统,其进程管理子系统是核心组成部分之一。无论是用户应用的运行、驱动行为的触发,还是系统调度决策,几乎所有操作都离不开进程的创建、调度与销毁。本文将从进程的概念出发,深入探讨 Linux 内核中进…...
Nginx Stream 层连接数限流实战ngx_stream_limit_conn_module
1.为什么需要连接数限流? 数据库/Redis/MQ 连接耗资源:恶意脚本或误配可能瞬间占满连接池,拖垮后端。防御慢速攻击:层叠式限速(连接数+带宽)可阻挡「Slow Loris」之类的 TCP 低速洪水。公平接入…...
Spring Boot 定时任务的使用
前言 在实际开发中,我们经常需要实现定时任务的功能,例如每天凌晨执行数据清理、定时发送邮件等。Spring Boot 提供了非常便捷的方式来实现定时任务,本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中使用定时任务。 一、Spring Boot 定时任务简介 Spr…...

Flutter:下拉框选择
 文档地址dropdown_button2 // 限价、市价 状态final List<String> orderTypes [普通委托, 市价委托];String? selectedOrderType 普通委托;changeOrderType(String …...

SpringAI(GA):Nacos2下的分布式MCP
原文链接地址:SpringAI(GA):Nacos2下的分布式MCP 教程说明 说明:本教程将采用2025年5月20日正式的GA版,给出如下内容 核心功能模块的快速上手教程核心功能模块的源码级解读Spring ai alibaba增强的快速上手教程 源码级解读 版…...
AC68U刷梅林384/386版本后不能 降级回380,升降级解决办法
前些时间手贱更新了路由器的固件,384.18版本。结果发现了一堆问题,比如客户端列表加载不出来,软件中心打不开等等。想着再刷一下新的固件,结果死活刷不上去。最后翻阅了大量前辈的帖子找到了相关的处理办法。现在路由器中开启SSH&…...

[AI绘画]sd学习记录(二)文生图参数进阶
目录 7.高分辨率修复:以小博大8.细化器(Refiner):两模型接力9.随机数种子(Seed):复现图片吧 本文接续https://blog.csdn.net/qq_23220445/article/details/148460878?spm1001.2014.3001.5501…...

CRM管理系统中的客户分类与标签管理技巧:提升转化率的核心策略
在客户关系管理(CRM)领域,有效的客户分类与标签管理是提升销售效率、优化营销ROI的关键。据统计,使用CRM管理系统进行科学客户分层的企业,客户转化率平均提升35%(企销客数据)。本文将深入解析在CRM管理软件中实施客户分类与标签管理的最佳实践…...