Frappe Gantt 项目中的时间轴精确绘制优化方案
2025-06-08 15:57:08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
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0132AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
229
2.3 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
76

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

暂无简介
Dart
531
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (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
990
587

Ascend Extension for PyTorch
Python
73
102

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
59

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401