OpenUI5中ColumnListItem的busy属性限制解析
2025-06-27 09:40:25作者:段琳惟
在SAP OpenUI5框架开发过程中,开发者可能会遇到一个常见问题:尝试为sap.m.ColumnListItem控件设置busy属性时,发现该属性并未生效。本文将深入分析这一现象背后的技术原因,并探讨可行的解决方案。
问题现象
当开发者在Table控件中使用ColumnListItem时,如果尝试通过设置busy="true"来为表格行添加忙碌指示器,会发现界面没有任何变化。这一现象在Chrome和Edge浏览器中均可复现。
技术背景
OpenUI5框架中的busy属性继承自sap.ui.core.Control基类,该属性设计用于在控件处理异步操作时显示忙碌状态。然而,并非所有控件都支持这一功能。
根本原因
经过技术分析,发现ColumnListItem不支持busy属性的根本原因在于其DOM渲染结构。根据OpenUI5框架的设计规范,当控件的DOM根元素为特定标签(包括tr、td等表格相关元素)时,busy状态将无法正常工作。这是因为这些HTML元素本身不支持叠加显示忙碌指示器所需的CSS样式和DOM结构。
框架设计考量
这种限制是框架有意为之的设计决策,主要基于以下考虑:
- 表格行元素(tr)的渲染特性限制了叠加层的实现
- 保持表格渲染性能的最优化
- 避免破坏表格布局的稳定性
替代方案
虽然ColumnListItem不支持busy属性,但开发者可以通过以下方式实现类似效果:
- 使用整个Table控件的busy属性来控制全局忙碌状态
- 自定义列渲染器,在特定单元格中添加忙碌指示器
- 通过CSS类手动为特定行添加视觉反馈
- 考虑使用其他支持行级忙碌状态的列表控件
最佳实践建议
在实际项目开发中,建议:
- 仔细查阅控件API文档,了解属性支持情况
- 对于表格行级操作,考虑使用操作状态列而非全局忙碌指示
- 在需要精细控制时,评估使用其他列表控件的可行性
框架演进
值得注意的是,最新版本的OpenUI5文档已经移除了ColumnListItem对busy属性的支持说明,以避免开发者误解。这一变更体现了框架对API透明度和开发者体验的持续改进。
通过理解这些技术细节和限制,开发者可以更有效地在OpenUI5项目中实现所需的功能,同时避免不必要的调试时间消耗。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
245
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
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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++
134
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