JeecgBoot项目中BasicTable组件子表展开时合计栏错位问题解析
2025-05-02 09:27:19作者:晏闻田Solitary
在JeecgBoot项目开发过程中,使用BasicTable组件时遇到的一个典型问题:当表格包含可展开子表功能时,底部合计栏会出现错位现象。本文将深入分析该问题的成因、解决方案以及相关技术细节。
问题现象
开发人员在使用BasicTable组件时发现两种异常情况:
- 当设置
showSummary: false时,合计栏整体向右偏移,没有考虑折叠图标列的存在 - 当设置
showSummary: true时,虽然合计栏位置正确,但列与数据列无法对齐
从问题截图可以看出,在展开子表的情况下,表格底部合计行的显示出现了明显的布局错乱,影响了数据展示效果和用户体验。
问题根源分析
经过技术团队深入排查,发现问题主要源于以下两个技术点:
- 列计算逻辑缺陷:BasicTable组件在计算合计栏位置时,没有正确识别表格是否包含展开功能,导致列数计算不准确
- 响应式设计不足:展开子表后,表格结构发生变化,但合计栏的样式没有相应调整
解决方案
JeecgBoot技术团队提供了两种解决方案:
临时解决方案
对于当前版本(3.7.3),可以通过修改源码的方式临时修复:
在src/components/Table/src/BasicTable.vue文件中,修改getSummaryProps计算属性:
const getSummaryProps = computed(() => {
const result = pick(unref(getProps), ['summaryFunc', 'summaryData', 'hasExpandedRow', 'rowKey']);
result['hasExpandedRow'] = Object.keys(slots).includes('expandedRowRender');
return result;
});
官方修复方案
该问题已在后续版本中得到修复,建议升级到最新版本获取完整解决方案。
技术实现原理
理解该问题的修复方案,需要了解几个关键技术点:
- 表格展开机制:BasicTable通过
expandedRowRender插槽实现子表展开功能 - 合计栏计算:
summaryFunc属性负责计算合计数据,showSummary控制是否显示 - 列对齐原理:表格通过动态计算列宽实现对齐,展开列会额外增加一列
最佳实践建议
在使用BasicTable组件时,针对包含子表展开功能的表格,建议:
- 始终使用最新版本的JeecgBoot框架
- 明确设置
hasExpandedRow属性以告知表格包含展开功能 - 在自定义样式时,考虑展开列对整体布局的影响
- 对于复杂表格,建议预先测试合计栏的显示效果
总结
JeecgBoot中的BasicTable组件提供了强大的表格功能,但在特殊场景下可能会出现布局问题。通过理解表格的渲染机制和列计算原理,开发者可以更好地应对类似问题。技术团队持续优化组件功能,建议开发者关注版本更新,及时获取最新的功能改进和问题修复。
对于企业级应用开发而言,正确处理表格展示细节是提升用户体验的重要环节,JeecgBoot的技术方案为解决这类问题提供了可靠参考。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
661
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
221
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.86 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322