Quasar框架中QTable组件数据监听与固定列实现技巧
2025-05-07 01:09:27作者:卓艾滢Kingsley
QTable组件数据监听机制解析
在Quasar框架的QTable组件使用过程中,开发者经常会遇到一个常见问题:当表格进行排序或分页操作时,通过watch无法监听到rows数据的变化。这实际上是QTable组件设计上的一个特性,而非bug。
QTable组件采用单向数据流的设计模式。rows属性作为输入数据源,组件内部会维护自己的状态来处理排序、分页等操作,而不会直接修改原始的rows数据。这种设计遵循了Vue的"单向数据流"原则,保证了数据流向的清晰性。
获取排序后数据的正确方式
如果需要获取经过QTable处理后的数据(如排序后、筛选后或分页后的数据),可以通过组件的实例属性来访问:
filteredSortedRows:返回经过筛选和排序后的完整数据集computedRows:返回当前页面上显示的数据(包含分页效果)
// 获取表格实例
const tableRef = ref(null);
// 访问处理后的数据
function getProcessedData() {
console.log(tableRef.value.filteredSortedRows);
console.log(tableRef.value.computedRows);
}
实现固定列的技术方案
对于固定列的需求,Quasar提供了基础的粘性列支持。要实现类似Ant Design那样的多列固定效果,可以采用以下技术方案:
- CSS定位方案:通过position: sticky属性实现列的固定
- 分层渲染:将表格拆分为多个独立部分(左侧固定列、中间滚动区、右侧固定列)
- 动态样式:根据滚动位置动态计算固定列的阴影效果
/* 基础固定列样式 */
.q-table__container .sticky-column {
position: sticky;
background: white;
z-index: 1;
}
.left-sticky {
left: 0;
}
.right-sticky {
right: 0;
}
最佳实践建议
- 数据管理:避免直接依赖rows的变化,而是使用QTable提供的计算属性
- 性能优化:对于大数据量的表格,考虑使用虚拟滚动技术
- 自定义渲染:通过scoped slots实现复杂的单元格渲染需求
- 响应式设计:针对不同屏幕尺寸调整固定列的数量和宽度
通过理解QTable的内部机制和合理运用其API,开发者可以构建出功能丰富、性能优异的表格组件,满足各种业务场景的需求。
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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