React-DnR 项目教程
2024-09-18 21:42:36作者:申梦珏Efrain
1. 项目介绍
React-DnR 是一个基于 React 的拖拽和调整大小窗口组件库。它允许开发者轻松地在 React 应用中实现可拖拽和可调整大小的窗口功能。React-DnR 提供了丰富的 API 和灵活的配置选项,使得开发者可以根据需求定制窗口的行为和外观。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 React-DnR:
npm install --save react-dnr
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何在 React 应用中使用 React-DnR:
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import DnR from 'react-dnr';
const App = () => {
return (
<div style={{ width: '100%', height: '100vh' }}>
<DnR style={{ width: '300px', height: '200px', backgroundColor: 'lightblue' }}>
<div>拖拽我!</div>
</DnR>
</div>
);
};
ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('root'));
高级配置
React-DnR 提供了多种配置选项,例如限制窗口的拖拽范围、调整窗口大小的边界等。以下是一个更复杂的示例:
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import DnR from 'react-dnr';
const App = () => {
return (
<div style={{ width: '100%', height: '100vh' }}>
<DnR
style={{ width: '300px', height: '200px', backgroundColor: 'lightblue' }}
boundary={{ top: 0, left: 0, right: 500, bottom: 500 }}
>
<div>拖拽我!</div>
</DnR>
</div>
);
};
ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('root'));
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
React-DnR 可以用于多种场景,例如:
- 多窗口应用:在桌面应用或网页应用中实现多窗口管理。
- 画布编辑器:在设计工具或编辑器中实现可拖拽和调整大小的元素。
- 仪表盘:在数据可视化应用中实现可拖拽和调整大小的图表。
最佳实践
- 性能优化:在处理大量可拖拽元素时,建议使用虚拟列表或其他性能优化技术。
- 自定义样式:通过 CSS 或内联样式自定义窗口的外观,以适应应用的整体设计风格。
- 事件处理:利用 React-DnR 提供的事件回调函数,处理拖拽和调整大小过程中的各种事件。
4. 典型生态项目
React-DnR 可以与其他 React 生态项目结合使用,以实现更复杂的功能。以下是一些典型的生态项目:
- React-Grid-Layout:一个用于创建可调整大小的网格布局的库,可以与 React-DnR 结合使用,实现更灵活的布局管理。
- React-Beautiful-DnD:一个用于实现拖拽功能的库,可以与 React-DnR 结合使用,实现更复杂的拖拽交互。
- React-Window:一个用于优化大型列表渲染的库,可以与 React-DnR 结合使用,提升性能。
通过结合这些生态项目,开发者可以构建出功能更强大、用户体验更好的应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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
344
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
268
暂无简介
Dart
686
161
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
327
openEuler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。
C
62
33
🔥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
669