Uploadthing Vue 7.3.0版本发布:上传进度粒度控制新特性
2025-06-12 10:03:26作者:毕习沙Eudora
Uploadthing是一个现代化的文件上传解决方案,它提供了简单易用的API和组件,帮助开发者快速实现文件上传功能。该项目支持多种前端框架,包括React、Vue等,并提供了丰富的自定义选项。
在最新的7.3.0版本中,Uploadthing为Vue版本引入了一个重要的新特性——上传进度粒度控制。这个功能让开发者能够更精细地控制上传进度事件的触发频率,从而优化用户体验和性能。
上传进度粒度控制详解
新版本增加了uploadProgressGranularity选项,它允许开发者从三个级别中选择进度事件的触发粒度:
- all:最精细的级别,会转发XHR上传过程中的每一个进度事件
- fine:中等粒度,每完成1%的上传进度会触发一次事件
- coarse(默认值):最粗粒度,每完成10%的上传进度会触发一次事件
这个功能的引入解决了不同场景下的需求差异。例如,在需要展示精确进度条的应用中,开发者可以选择fine或all级别;而在只需要大致了解上传状态的场景下,coarse级别可以减少不必要的事件处理,提高性能。
技术实现分析
从技术角度看,这个特性是通过拦截和过滤XHR的原生进度事件实现的。XHR本身会频繁触发进度事件(通常每上传一小块数据就会触发一次),而Uploadthing现在提供了抽象层,让开发者可以按需选择接收事件的频率。
这种设计体现了良好的性能考虑:
- 减少了不必要的事件处理
- 降低了渲染压力(特别是在Vue的响应式系统中)
- 保持了灵活性,让开发者可以根据实际需求调整
使用建议
在实际应用中,建议根据具体场景选择合适的粒度:
- 大文件上传:使用
coarse或fine级别,避免过于频繁的更新 - 需要精确进度反馈:如医疗影像上传等场景,可使用
fine或all - 移动端应用:考虑使用
coarse以减少性能开销
版本兼容性
7.3.0版本保持了与之前版本的兼容性,只是新增了可选配置项。默认行为(coarse)与之前版本一致,确保了平滑升级。
总结
Uploadthing Vue 7.3.0的上传进度粒度控制功能展示了该项目对开发者体验的持续关注。通过提供可配置的进度事件粒度,它既满足了需要精细控制的需求,又为性能敏感场景提供了优化选项。这个更新进一步巩固了Uploadthing作为现代化文件上传解决方案的地位。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92