FullCalendar 实现跨午夜时间段的日视图展示
2025-05-11 21:42:48作者:段琳惟
背景介绍
在实际业务场景中,特别是酒店管理、医疗护理和夜间活动调度等领域,经常需要处理跨越午夜的时间段。传统日历组件通常以24小时为界分割日期,这会导致一个连续的业务时段被分割到两天显示,给用户带来认知上的不便。
核心需求分析
FullCalendar作为一款功能强大的日历组件,需要支持以下特殊场景:
- 将次日凌晨时段(如00:00-03:00)显示在前一天的视图中
- 保持业务时段的连续性,避免因日历日切换造成的视觉割裂
- 自定义日视图的时间范围,如08:00至次日02:00
技术实现方案
FullCalendar提供了slotMaxTime参数来解决这个问题。该参数通常用于设置日视图的结束时间,但它的设计允许设置超过24小时的值来实现跨日显示。
关键参数说明
slotMaxTime:可以接受超过24小时的时间值slotMinTime:设置日视图的起始时间slotDuration:控制时间刻度的间隔
配置示例
{
slotMinTime: '08:00', // 日视图从早上8点开始
slotMaxTime: '26:00', // 26小时表示次日2点结束(24+2)
slotDuration: '01:00' // 每小时一个刻度
}
实际应用场景
- 酒店房态管理:将凌晨的入住/退房记录与前一天关联显示
- 医院值班表:完整展示医护人员的夜班时段
- 夜场活动安排:保持派对或演出活动的完整时间线
- 跨日运输调度:显示持续到凌晨的物流运输计划
注意事项
- 时间计算采用24小时制,超过24小时的部分会自动换算
- 26:00表示次日凌晨2点,30:00则表示次日凌晨6点
- 需要合理设置
slotMinTime和slotMaxTime的差值,避免视图过长 - 建议配合
scrollTime参数控制初始滚动位置
最佳实践建议
- 对于常规业务场景,建议设置26:00(次日2点)作为默认结束时间
- 在移动端使用时,考虑缩短显示范围以提升用户体验
- 配合事件渲染的视觉样式,突出显示跨午夜的特殊时段
- 在时间轴头部添加日期提示,避免用户混淆
通过这种配置方式,FullCalendar可以完美支持各类需要跨午夜显示的业务场景,保持业务时间段的完整性,提升用户体验。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
319
🎉 (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
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868