Semi-Design Table组件自定义排序顺序的实现方案
2025-05-25 21:22:50作者:冯梦姬Eddie
背景介绍
Semi-Design是一个优秀的企业级设计系统,其中的Table组件提供了丰富的功能,包括排序、筛选等。在实际业务场景中,我们经常需要对表格数据进行排序操作。默认情况下,Table组件的排序顺序是:不排序 -> 升序 -> 降序。但在某些业务场景下,降序的需求可能远大于升序,每次都需要切换两次才能到达降序状态,这会影响用户体验。
技术实现方案
受控组件原理
在React中,受控组件是指组件的状态完全由React的state控制。对于Table组件的排序功能,我们可以通过控制sortOrder属性来实现自定义的排序顺序切换逻辑。
实现步骤
- 状态管理:首先需要在组件中定义并管理排序状态
- 事件监听:通过Table的
onChange回调监听排序变化 - 自定义逻辑:在回调函数中实现自定义的排序顺序切换逻辑
代码示例
import React, { useState } from 'react';
import { Table } from '@douyinfe/semi-ui';
function CustomSortTable() {
const [sortOrder, setSortOrder] = useState('ascend');
const columns = [
{
title: '大小',
dataIndex: 'size',
sorter: (a, b) => a.size - b.size,
sortOrder: sortOrder,
},
// 其他列配置...
];
const handleTableChange = (data) => {
const nextSortOrder = data.sorter.sortOrder;
if (nextSortOrder !== sortOrder) {
// 自定义排序顺序切换逻辑
let newOrder;
if (sortOrder === 'ascend') {
newOrder = 'descend';
} else if (sortOrder === 'descend') {
newOrder = undefined; // 不排序
} else {
newOrder = 'ascend';
}
setSortOrder(newOrder);
}
};
return <Table columns={columns} onChange={handleTableChange} />;
}
进阶技巧
自定义排序图标
除了控制排序顺序外,还可以完全自定义排序图标的渲染:
{
title: '自定义排序',
dataIndex: 'custom',
sorter: true,
renderSorter: ({ sortOrder }) => {
// 完全自定义排序图标的渲染
return (
<div onClick={handleCustomSort}>
{sortOrder === 'ascend' && <IconAscend />}
{sortOrder === 'descend' && <IconDescend />}
{!sortOrder && <IconDefault />}
</div>
);
}
}
多列排序控制
如果需要实现更复杂的多列排序控制,可以在state中维护一个排序状态对象:
const [sortStates, setSortStates] = useState({
size: undefined,
date: undefined,
// 其他列...
});
const handleMultiSort = (data) => {
const { field, sortOrder } = data.sorter;
setSortStates(prev => ({
...prev,
[field]: sortOrder
}));
};
性能优化建议
- 避免不必要的渲染:使用React.memo或useMemo优化列配置
- 大数据量处理:对于大数据集,考虑实现服务端排序
- 状态管理:在复杂场景下,可以考虑使用状态管理库如Redux管理排序状态
总结
通过Semi-Design Table组件的受控属性,我们可以灵活地实现各种自定义排序需求。无论是简单的顺序调整,还是复杂的多列排序控制,都可以通过合理利用React的状态管理机制来实现。这种方案不仅保持了组件的灵活性,还能很好地与现有功能集成,是处理表格排序需求的推荐做法。
在实际项目中,开发者可以根据具体业务需求,选择最适合的实现方式,平衡开发效率和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
349
414
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++
889
609
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
338
185
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
252
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
169
233
暂无简介
Dart
778
193
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
140
🎉 (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
1.35 K
758