博客
关于我
beego自定义404、401、403、500、503等页面
阅读量:657 次
发布时间:2019-03-15

本文共 1240 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Beego框架内置了对常见HTTP错误状态码(如404、401、403、500、503)的错误处理功能。开发者可以根据需要自定义相应的错误页面显示内容,从1.4.3版本开始,支持通过Controller方式定义错误处理方法。

要实现自定义错误处理,可按以下步骤完成配置:

  • 首先,在你的应用的main.go文件中添加Beego的错误控制器配置。只需在main函数中添加如下代码即可:
  • beego.ErrorController(&controllers.ErrorController{})
    1. 创建相应的错误处理控制器。新建一个名为ErrorController的控制器类,放在controllers包中。该控制器需要实现诸多处理错误的方法,具体如下:
    2. type ErrorController struct {    beego.Controller}func (c *ErrorController) Error401() {    c.Data["content"] = "未经授权,请求要求验证身份"    c.TplName = "error/401.tpl"}func (c *ErrorController) Error403() {    c.Data["content"] = "服务器拒绝请求"    c.TplName = "error/403.tpl"}func (c *ErrorController) Error404() {    c.Data["content"] = "很抱歉您访问的地址或者方法不存在"    c.TplName = "error/404.tpl"}func (c *ErrorController) Error500() {    c.Data["content"] = "server error"    c.TplName = "error/500.tpl"}func (c *ErrorController) Error503() {    c.Data["content"] = "服务器目前无法使用(由于超载或停机维护)"    c.TplName = "error/503.tpl"}
      1. 创建相应的错误模板文件。将error目录添加到views中,每个错误类型对应一个*.tpl模板文件。例如,404错误页面可以在view/error/404.tpl中定义,内容大致如下:
      2.     
        404

        {[content]}

        @template_dc params={.content, .title}
        1. 在浏览器中访问您的Beego应用,测试各类错误页面是否正确显示。例如,访问一个不存在的路由地址,观察系统是否自动跳转至对应的404错误页面。
        2. 完成以上配置步骤后,您的Beego应用将能够根据不同HTTP错误状态 返回自定义的显示页面,既美观又符合业务需求。

    转载地址:http://dqvmz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>