Blazorise DataGrid 列显示状态控制详解
概述
在Blazorise项目中,DataGrid组件提供了强大的数据展示功能。其中列的显示/隐藏控制是一个常用特性,开发者经常需要根据业务逻辑动态调整列的可见性。本文将深入探讨Blazorise DataGrid中控制列显示状态的两种属性及其使用场景。
Displayable与Displaying属性的区别
Blazorise DataGrid提供了两个与列显示相关的属性:
-
Displayable属性:这是一个参数(Parameter),用于设置列的初始显示状态。它可以在组件初始化时配置,但不建议在运行时直接修改。
-
Displaying属性:这是反映列当前显示状态的属性,随着Column Chooser功能的引入而添加。该属性原本是只读的,但根据最新更新,现在已支持在代码中动态修改。
动态控制列显示的最佳实践
在实际开发中,我们经常需要根据用户操作或业务条件动态显示或隐藏某些列。例如:
- 当用户选择按部门筛选时,可以隐藏部门列以避免冗余信息
- 根据用户权限显示或隐藏敏感信息列
- 响应式布局中根据屏幕尺寸调整显示列数
最新版本的Blazorise允许通过以下方式动态控制列的显示状态:
// 获取DataGrid引用
DataGrid<Employee> employeeGrid;
// 找到目标列并修改显示状态
var departmentColumn = employeeGrid.GetColumns()
.FirstOrDefault(x => x.Field == "Department");
if(departmentColumn != null)
{
departmentColumn.Displaying = false; // 隐藏列
}
技术实现原理
在底层实现上,Blazorise DataGrid通过以下机制管理列显示状态:
-
状态同步:当修改Displaying属性时,组件内部会触发重新渲染,确保UI与状态同步
-
性能优化:隐藏列时,组件会优化渲染流程,避免不必要的DOM操作
-
与Column Chooser集成:Displaying属性的变化会自动反映在列选择器中,保持UI一致性
使用建议
-
初始化配置:对于固定不变的列显示逻辑,优先使用Displayable参数在组件初始化时配置
-
运行时控制:对于需要动态调整的场景,使用Displaying属性
-
状态管理:在复杂场景中,可以考虑结合Grid State功能保存和恢复列的显示状态
-
性能考虑:避免在频繁触发的事件中大量修改列的显示状态
总结
Blazorise DataGrid通过Displayable和Displaying属性提供了灵活的列显示控制方案。理解这两个属性的区别和适用场景,可以帮助开发者构建更加动态和用户友好的数据展示界面。最新版本对Displaying属性的可写支持,进一步增强了组件的灵活性和实用性。
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-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
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