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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00