推荐开源项目:React-Tagsinput - 高度可定制的标签输入组件
2026-01-15 17:28:42作者:瞿蔚英Wynne
在前端开发中,我们常常需要实现一个功能,让用户可以方便地输入和管理一组标签。今天,我要向大家推荐一款卓越的React组件——React-Tagsinput,它以其高度可定制性和易用性,为你的应用添加高效且美观的标签输入功能。
项目介绍
React-Tagsinput是一个基于React构建的组件,专为创建输入标签功能而设计。它提供了直观的用户体验,通过简单的API,你可以轻松调整其样式、行为以及验证规则。组件还支持键盘快捷键(如Tab和Enter)添加标签,并且可以选择限制唯一标签,甚至设置最大数量的标签。
项目技术分析
React-Tagsinput组件的核心在于它的灵活性。以下是一些关键的技术特性:
- 高度可定制:组件允许自定义渲染标签、输入框及布局,满足不同设计需求。
- 事件处理:提供
onChange、onChangeInput等回调函数,方便监听并响应用户的操作。 - 键盘绑定:支持自定义添加和移除标签的按键,例如默认的Tab和Enter添加,Backspace移除。
- 数据验证:可以设定自定义验证函数和正则表达式,确保添加的标签符合预期。
应用场景
- 在博客系统中,用户可以添加多个标签来描述文章主题。
- 社交网络中的兴趣或话题标签,帮助用户找到相关的内容。
- 数据录入界面,将标签作为分类或关键词进行快速输入。
项目特点
- 必需属性:组件要求提供
value(当前标签数组)和onChange(标签改变时的回调)两个属性,保证了组件的基本功能。 - 实时反馈:通过
onChangeInput实时获取输入框内容,便于实时处理和展示。 - 自定义样式:预设的基础CSS文件可供使用,同时也支持自定义组件的样式,使组件完美融入你的应用。
- 可控输入:通过
inputValue和onChangeInput实现输入框的受控状态,更灵活地控制输入过程。 - 便利的功能:包括自动添加标签(通过Tab或Enter)、清除输入(Backspace)、只允许唯一标签等功能。
结语
React-Tagsinput是一款强大的React标签输入组件,无论你是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中受益。现在就把它加入到你的开发工具箱,让你的应用拥有更加出色的标签输入体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C097
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.55 K
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
232
97
暂无简介
Dart
728
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
🎉 (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
1.28 K
704
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
10
1
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++
849
445
🔥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