DHTMLX Gantt实现表格与任务区域50%等比例布局方案
背景介绍
在使用DHTMLX Gantt进行项目开发时,经常需要调整甘特图的布局结构,特别是表格区域(显示任务详情)与任务图形区域的宽度比例。很多开发者希望实现两者始终各占50%的等比例布局,无论在大屏幕还是小屏幕设备上都能保持一致的比例关系。
核心实现原理
要实现表格与任务区域的50%等比例布局,关键在于动态计算容器总宽度并精确分配。DHTMLX Gantt提供了grid_width配置项,可以控制表格区域的宽度。通过监听甘特图的渲染事件,在每次渲染时重新计算并设置宽度值。
具体实现步骤
-
基础列配置:首先需要设置表格的基本列结构,其中至少有一列的宽度设置为
*,这样该列可以自动填充剩余空间。 -
渲染事件监听:使用
onGanttRender事件,在每次甘特图渲染时执行宽度计算逻辑。 -
动态宽度计算:获取甘特图容器的总宽度,将其除以2得到表格区域的宽度值。
-
应用宽度设置:将计算得到的宽度值赋给
gantt.config.grid_width配置项。
完整代码示例
// 配置表格列
gantt.config.columns = [
{ name: 'text', label: '任务名称', tree: true, width: '*' },
{ name: 'start_date', label: '开始时间', align: 'center' },
{ name: 'duration', label: '持续时间', align: 'center' },
{ name: 'add', label: '' },
];
// 监听渲染事件
gantt.attachEvent('onGanttRender', () => {
// 获取容器总宽度
const containerWidth = gantt.$root.offsetWidth;
// 计算表格宽度(总宽度的一半)
const tableWidth = Math.round(containerWidth / 2);
// 应用宽度设置
gantt.config.grid_width = tableWidth;
});
技术细节解析
-
容器宽度获取:
gantt.$root.offsetWidth可以准确获取甘特图容器的当前宽度,包括边框和内边距。 -
宽度计算:使用
Math.round对计算结果进行四舍五入,避免出现小数像素值导致布局问题。 -
响应式适应:由于该逻辑在每次渲染时都会执行,因此当容器大小变化(如窗口调整)时,布局会自动重新计算并适应。
注意事项
-
列配置优化:确保至少有一列的宽度设置为
*,这样表格才能根据分配的宽度进行弹性伸缩。 -
性能考虑:频繁的窗口大小变化可能导致多次重绘,在复杂项目中需要考虑适当的防抖处理。
-
最小宽度限制:在极小屏幕上,50%的宽度可能导致内容显示不全,可以设置最小宽度阈值。
扩展应用
这种动态计算宽度的方案不仅适用于50%等比例布局,还可以根据项目需求调整为其他比例关系。例如:
- 40%-60%布局:将除数调整为2.5或其他值
- 动态比例:根据屏幕尺寸应用不同的比例关系
- 用户可调节:结合分割条控件实现用户手动调整
通过灵活运用DHTMLX Gantt的配置选项和事件系统,开发者可以创建出各种满足业务需求的甘特图布局方案。
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