Drip 表格(Drip Table)项目使用指南
2024-09-27 08:07:01作者:龚格成
1. 项目目录结构及介绍
Drip Table 是京东零售推出的一款用于中后台动态表格开发的企业级轻量级解决方案,基于React和JSON Schema。下面是该项目的典型目录结构及其简要说明:
drip-table/
├── bin # 可执行脚本或工具
├── docs # 文档资料,包括静态文档站点
├── packages # 子模块或库的位置,如核心库 `drip-table` 和生成器 `drip-table-generator`
│ ├── drip-table # 核心表格库源码
│ └── drip-table-generator # 可视化配置生成器源码
├── babelrc # Babel配置文件
├── dumirc.ts # Dumi配置文件,用于构建文档
├── editorconfig # 编辑器配置文件
├── eslintignore # ESLint忽略规则文件
├── eslintrc.js # ESLint配置文件
├── gitignore # Git忽略文件列表
├── husky # Git钩子管理工具配置
├── jest.config.js # Jest测试框架配置
├── lerna.json # Lerna多包管理配置文件
├── lintstagedrc # lint-staged配置,自动化代码检查
├── package.json # 主工程的npm配置文件
├── README.md # 项目主读我文件
├── stylelintrc.js # StyleLint样式检查配置
├── yarn.lock # Yarn依赖锁定文件
└── ... # 更多支持文件和可能的其他子目录
注意: drip-table 和 drip-table-generator 分别是核心库和配置生成器的源码目录,对于开发者来说是理解其内部工作原理的关键。
2. 项目的启动文件介绍
在Drip Table项目中,并没有一个直接的“启动文件”概念,因为项目分为两个主要部分:配置端和应用端。不过,如果你想要运行示例或者进行开发,通常会有以下几个关键点:
- 开发模式下的启动:对于开发者,启动通常是通过Lerna来协调各个子模块的,命令如
yarn start或npm run start,这将启动相关的演示页面或服务。 - 核心库的使用:应用端不会直接启动这个项目,而是安装
drip-table包并在自己的应用中引入并配置以启动表单功能。
如果你指的是实际应用程序的启动,那通常涉及到创建一个React应用,然后引入 drip-table 并配置它来展示表格数据。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
-
package.json:定义了项目的元数据,包括依赖、脚本命令等。这是启动项目、添加依赖以及执行自定义脚本的主要依据。 -
lerna.json:当项目使用Lerna进行多包管理时,此文件定义了如何管理和发布这些包。它控制版本同步、独立构建等功能。
开发相关配置
-
.babelrc:Babel转换配置,决定了源码到浏览器可识别JavaScript的转换规则。 -
eslintrc.js和stylelintrc.js:分别负责JavaScript代码风格和CSS样式的规范检查,确保代码质量。 -
jest.config.js:Jest测试框架的配置文件,用于单元测试或组件测试的设置。 -
lintstagedrc:结合Git钩子,在提交前自动对更改的文件进行风格检查。 -
dumirc.ts:若存在,专门用于配置Dumi文档构建,让项目文档可以快速生成并预览。
了解这些文件的作用有助于深入掌握项目结构,便于二次开发和定制化需求的实现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218