Impress项目文档列表从侧边栏升级为数据网格的设计实践
2025-05-19 06:56:01作者:尤峻淳Whitney
背景介绍
在Impress项目的文档管理界面中,原本采用左侧边栏的形式展示文档列表。随着项目发展,这种展示方式逐渐暴露出信息展示有限、交互体验不足等问题。本文将详细介绍如何将文档列表从传统侧边栏升级为功能更强大的数据网格(Datagrid)设计方案。
原有方案分析
原系统采用左侧面板展示文档列表,主要存在以下局限性:
- 信息展示受限:只能显示文档标题等基本信息
- 缺乏排序功能:用户无法按需对文档进行排序
- 交互单一:仅支持点击进入文档编辑页面
- 分页体验差:大量文档时浏览效率低下
新设计方案
核心功能升级
新的数据网格方案实现了以下关键改进:
- 丰富的信息展示:可同时显示文档标题、可见性、创建日期、更新日期和用户数量等多项信息
- 后端分页支持:通过后端实现高效的分页处理,提升大数据量下的性能表现
- 多维度排序:支持按可见性、标题、创建日期、更新日期和用户数量等多个维度进行排序
- 优化交互体验:保留原有点击进入文档编辑的功能,同时提供更直观的信息展示
技术实现要点
- 组件选择:采用项目设计系统中的Datagrid组件,确保UI风格统一
- 状态管理:将分页和排序逻辑交由后端处理,前端仅负责展示和交互
- 性能优化:通过后端分页减少前端渲染压力,提升响应速度
- 交互设计:保持行点击进入文档编辑的原生体验,同时增加排序等新功能
实现细节
数据结构设计
新方案需要处理更复杂的文档元数据,包括:
- 文档基础信息(标题、ID等)
- 时间信息(创建日期、更新日期)
- 权限信息(可见性设置)
- 协作信息(用户数量)
前后端协作
- 分页机制:后端接收页码和每页数量参数,返回对应数据
- 排序处理:前端传递排序字段和方向,后端返回排序后结果
- 数据格式:采用统一的数据结构确保前后端数据交互一致性
UI交互优化
- 视觉层次:通过表格形式清晰展示各类信息
- 排序指示:在表头显示当前排序状态
- 响应式设计:确保在不同屏幕尺寸下都有良好的显示效果
技术挑战与解决方案
- 性能平衡:通过后端分页和排序减轻前端负担
- 状态同步:确保分页、排序等状态在前端展示与后端数据一致
- 用户体验:在增加功能的同时保持操作简洁性
效果对比
改进前
- 左侧固定面板
- 仅显示文档标题
- 无排序功能
- 分页体验不佳
改进后
- 主界面数据网格
- 多字段信息展示
- 支持多维度排序
- 高效分页浏览
总结
将Impress项目的文档列表从侧边栏升级为数据网格,不仅提升了信息展示的丰富度,还通过后端支持的分页和排序功能显著改善了用户体验。这一改进体现了现代Web应用设计中"功能丰富但界面简洁"的理念,为后续功能扩展奠定了良好的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218