React Draggable Tags 项目教程
2024-09-24 17:33:30作者:沈韬淼Beryl
1. 项目介绍
react-draggable-tags 是一个基于 React 的可拖拽组件,旨在提供一个轻量级(小于20KB)且易于使用的拖拽排序功能。该组件封装了一系列拖拽功能,可以灵活使用,并且完全由用户来控制样式。它不仅支持桌面端,还支持移动端。
主要特点:
- 轻量级:组件体积小,性能优越。
- 灵活性:用户可以自定义样式和组件内容。
- 移动端支持:支持在移动设备上进行拖拽操作。
2. 项目快速启动
安装
首先,通过 npm 安装 react-draggable-tags:
npm install --save react-draggable-tags
基本使用
在 React 项目中引入 DraggableArea 组件,并传入 tags 数组和 render 函数。每个 tag 需要有一个唯一的 id。
import React from 'react';
import { DraggableArea } from 'react-draggable-tags';
const tags = [
{ id: '1', content: 'Tag 1' },
{ id: '2', content: 'Tag 2' },
{ id: '3', content: 'Tag 3' },
];
const renderTag = ({ tag, index }) => (
<div key={tag.id}>
{tag.content}
</div>
);
const App = () => (
<DraggableArea
tags={tags}
render={renderTag}
/>
);
export default App;
运行项目
确保你的 React 项目已经配置好,然后运行项目:
npm start
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
react-draggable-tags 可以用于多种场景,例如:
- 任务管理:用户可以通过拖拽标签来重新排序任务的优先级。
- 标签管理:用户可以拖拽标签来重新组织标签的顺序。
- 内容排序:用户可以通过拖拽来调整内容的展示顺序。
最佳实践
- 自定义样式:由于
react-draggable-tags不提供默认样式,建议用户根据需求自定义样式,以确保组件与应用的整体风格一致。 - 性能优化:对于大量标签的情况,建议使用虚拟列表(Virtual List)来优化性能。
4. 典型生态项目
react-draggable-tags 可以与其他 React 生态项目结合使用,例如:
- React DnD:用于更复杂的拖拽场景,提供更高级的拖拽功能。
- React Beautiful DnD:一个美观且易于使用的拖拽库,适合需要良好用户体验的项目。
- React Virtualized:用于处理大量数据的虚拟列表,优化性能。
通过结合这些生态项目,可以进一步提升 react-draggable-tags 的功能和性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92