Kendo UI Core 中 Grid 列过滤器数据源排序功能解析
在 ASP.NET Core 项目中使用 Kendo UI 的 Grid 组件时,开发者经常需要为列配置过滤功能。近期 Kendo UI Core 项目中的一个增强功能引起了开发者社区的关注——为 Grid 列过滤器数据源暴露排序功能。
功能背景
Kendo UI 的 Grid 组件提供了强大的数据过滤功能,开发者可以为每一列配置不同的过滤方式。在 ASP.NET Core 项目中,通过 TagHelper 方式配置 Grid 时,列过滤器的数据源配置与传统的 HtmlHelper 方式存在一些差异。
技术现状分析
目前,在 TagHelper 方式下,Grid 列过滤器数据源(GridColumnFilterDataSourceTagHelper)已经支持多种内嵌子 TagHelper,包括:
- 传输设置(Transport)
 - 架构设置(Schema)
 - 过滤器设置(Filters)
 - 分组设置(Groups)
 - 聚合设置(Aggregates)
 
然而,与 HtmlHelper 方式相比,TagHelper 方式缺少了对数据源排序功能的支持。在 HtmlHelper 中,开发者可以通过 .Sort() API 方法轻松配置数据源的排序规则,例如按照"ShipName"升序排列。
技术实现细节
这一增强功能的实现意味着开发者现在可以在 TagHelper 中像下面这样配置列过滤器的数据源排序:
<kendo-grid name="grid">
    <columns>
        <column field="ShipName">
            <filterable multi="true" search="true" check-all="true">
                <datasource type="DataSourceTagHelperType.Custom">
                    <sorts>
                        <sort field="ShipName" direction="asc"/>
                    </sorts>
                    <!-- 其他数据源配置 -->
                </datasource>
            </filterable>
        </column>
    </columns>
</kendo-grid>
这种配置方式与 HtmlHelper 中的功能对等,提供了更加一致的开发体验。
开发者价值
这一增强为开发者带来了几个重要好处:
- 
配置一致性:消除了 TagHelper 和 HtmlHelper 之间的功能差异,使开发者可以基于个人偏好选择配置方式,而不必担心功能缺失。
 - 
代码可读性:在复杂的数据展示场景中,能够直接在数据源配置中声明排序规则,提高了代码的可读性和维护性。
 - 
性能优化:通过在数据源层面定义排序规则,可以减少客户端处理数据的负担,提升整体性能。
 
实际应用场景
假设我们有一个订单管理系统,需要在"船运名称"列上提供过滤功能,并且希望过滤器的下拉选项按名称排序显示。有了这个增强功能后,我们可以轻松实现这一需求,确保用户看到的过滤选项是有序的,提升用户体验。
技术演进思考
这一改进反映了 Kendo UI 团队对 ASP.NET Core 开发体验的持续优化。随着 TagHelper 在 ASP.NET Core 项目中的普及,确保其功能与传统的 HtmlHelper 对等变得越来越重要。这种细粒度的功能增强虽然看似微小,但对于实际开发工作的流畅性有着显著影响。
总结
Kendo UI Core 中对 Grid 列过滤器数据源排序功能的支持增强,体现了框架对开发者体验的重视。这一改进使得 TagHelper 配置方式更加完善,为构建数据密集型 Web 应用提供了更强大的工具。对于正在使用或考虑使用 Kendo UI Grid 组件的 ASP.NET Core 开发者来说,了解并利用这一功能将有助于创建更加用户友好的数据展示界面。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00