Ext JS MVC 应用开发指南
项目介绍
Ext JS MVC(Model-View-Controller)框架是一个强大的JavaScript库,旨在提供一个结构化的方式来构建富互联网应用(RIA)。该项目位于 GitHub 上的 https://github.com/extjs/mvc.git,虽然该链接已不存在,通常指的是Ext JS框架的一个历史版本特性,强调使用MVC架构来组织应用程序代码。Ext JS是由Sencha公司维护的,它允许开发者创建高度交互的应用界面,并通过MVC模式增强了代码的可维护性和可扩展性。
主要特点
- 模块化:鼓励将应用分解成独立可管理的部分。
- 清晰的角色划分:模型处理数据,视图负责展示,控制器管理用户交互。
- 丰富的UI组件:提供了大量的预建组件,如网格、表单、窗口等。
项目快速启动
由于提供的GitHub链接不再有效,我们基于一般的Ext JS MVC应用搭建步骤概述快速启动过程:
-
安装环境
确保你有Node.js和npm安装在你的机器上,这是现代Web开发的常用工具链基础。 -
初始化项目
使用命令行工具,你原本会从Ext JS CLI(命令行接口)开始,但在找不到特定的MVC模板时,可以手动创建项目结构。# 假设使用的是Ext JS最新支持MVC的某个版本 npm install -g @sencha Cmd ext-create app -name MyMVCApp注意:上述命令适用于创建普通的Ext JS应用,但你需要自己适应旧版MVC结构。
-
MVC基础结构 在项目中,你应该手动创建以下标准MVC文件夹:
app/model存放模型文件。app/view存储所有视图。app/controller包含控制器。app/store用于数据存储。
-
编写你的第一个MVC应用
-
模型(Model) 示例:
Ext.define('MyMVCApp.model.User', { extend: 'Ext.data.Model', fields: ['name', 'email'] }); -
视图(View) 示例:
Ext.create('Ext.container.Viewport', { layout: 'fit', items: [{ xtype: 'panel', title: 'Hello MVC', html: 'Welcome to Ext JS MVC Application' }] }); -
控制器(Controller) 示例:
Ext.define('MyMVCApp.controller.Main', { extend: 'Ext.app.Controller', init: function () { console.log('Controller initialized'); } });
记得在应用入口处正确引入和配置这些组件。
-
应用案例和最佳实践
- 模块化开发:每个功能作为一个模块处理,保持代码的整洁和重用性。
- 单一职责原则:确保模型只处理数据逻辑,视图只渲染,控制器仅协调两者。
- 路由管理:使用路由来管理不同的应用状态和视图切换,提高用户体验。
典型生态项目
尽管直接关联的开源项目链接不可用,但Ext JS社区活跃,包含许多使用其MVC架构的实际项目。在寻找生态项目或实例时,可以探索Sencha官方论坛、GitHub上的其他Ext JS示例应用,或者关注Sencha的官方文档和教程,找到更多遵循MVC模式的最佳实践应用。
请注意,由于原链接失效,以上内容为基于通用知识和最佳实践编写的示例和指导,实际情况可能需要参考最新的Ext JS文档或社区资源进行调整。
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。C030
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