Frappe Gantt 项目中的时间轴精确绘制优化方案
2025-06-08 04:12:11作者:滕妙奇
在项目管理工具Frappe Gantt的开发过程中,时间轴的精确绘制一直是一个关键的技术挑战。本文将深入分析如何通过分钟级精度优化时间轴绘制,以及相关的网格刻度对齐改进方案。
时间轴绘制精度问题
传统的时间轴绘制通常以小时为基本单位进行计算,这在大多数情况下足够使用。但在某些精细化管理场景下,特别是当任务持续时间较短或需要精确到分钟级别时,小时级别的精度就显得不足了。
原代码中的计算方式主要基于小时差:
const diff = date_utils.diff(task_start, gantt_start, "hour");
let x = (diff / step) * column_width;
这种计算方式会导致:
- 任务开始和结束位置不够精确
- 短时间任务显示不准确
- 时间轴刻度与标签不完全对齐
分钟级精度优化方案
通过将计算单位从小时改为分钟,我们显著提高了时间轴的绘制精度。优化后的关键计算逻辑如下:
const diff = date_utils.diff(task_start, gantt_start, "minute");
let x = (diff / 60 / step) * column_width + column_width / 2;
这一改进带来了几个重要优势:
- 任务位置计算更加精确
- 短时间任务能够正确显示
- 时间轴刻度与标签完美对齐
- 支持更精细的时间管理需求
网格刻度对齐优化
在提高时间精度的同时,我们还改进了网格刻度的绘制逻辑,使其与时间标签更好地对齐:
- 垂直刻度线居中显示:通过添加
column_width / 2的偏移量,使刻度线位于时间标签中心位置 - 月份高亮优化:修正了月份视图下的高亮显示问题
- 动态时间计算:实现了基于当前时间的动态网格生成
if (this.view_is(VIEW_MODE.MONTH)) {
x += (date_utils.get_days_in_month(date) * this.options.column_width) / 30;
}
动态示例数据生成
为了更直观地展示优化效果,我们改进了示例数据的生成方式,使其能够基于当前时间动态创建测试任务:
function getDate(number, scale) {
let today = new Date();
switch(scale) {
case 'minute':
today.setMinutes(today.getMinutes() + number);
break;
case 'hour':
today.setHours(today.getHours() + number);
break;
// 其他时间单位处理...
}
return formatted_date_string;
}
这种方法使得示例数据总是反映当前时间,便于测试和演示各种时间场景下的显示效果。
技术实现要点
- 时间差计算:使用
date_utils.diff()方法计算分钟级时间差 - 位置转换:将时间差转换为像素位置时考虑步长(step)和列宽(column_width)
- 视图模式适配:为不同视图模式(日/周/月)提供特定的计算逻辑
- 性能考量:在提高精度的同时保持计算效率
总结
通过将Frappe Gantt的时间轴绘制精度从小时级提升到分钟级,并结合网格刻度对齐优化,我们显著提高了工具的实用性和显示精度。这些改进特别适合需要精细时间管理的项目场景,为项目管理提供了更准确的时间可视化支持。
这一系列优化不仅解决了原始问题,还为工具的未来发展奠定了更坚实的基础,使其能够适应更多样化的项目管理需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869