tnks-data-table 项目亮点解析
2025-06-29 15:11:33作者:秋泉律Samson
1. 项目的基础介绍
tnks-data-table 是一个基于 Shadcn UI 组件和 TanStack Table(React Table v8)的高级数据表格组件,它为开发者提供了一个功能丰富、高度可配置的数据表格解决方案。该项目旨在满足企业级需求,包括复杂的数据操作、服务器端处理以及可定制的 UI 元素。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,遵循模块化设计原则,以下是主要目录及其功能的简要介绍:
src/
├── api/
│ └── entity/ # 实体特定的 API 函数
├── components/
│ └── 📁data-table # 核心数据表格组件
│ └── 📁hooks # 自定义 React 钩子
│ └── 📁utils # 实用函数和助手
├── app/
│ └── (section)/ # 应用程序路由和页面
│ └── entity-table/ # 实体特定的表格实现
api/目录包含了与后端通信的 API 层。components/目录包含了共享的 UI 组件以及数据表格的核心组件、自定义钩子和实用工具。app/目录包含了应用程序的路由和页面,以及实体特定的表格实现。
3. 项目亮点功能拆解
tnks-data-table 的亮点功能包括但不限于以下几项:
- 服务器端操作:支持服务器端分页、排序和过滤,减轻了前端处理大量数据的负担。
- UI 特性:响应式布局、列宽度调整、列可见性切换、日期范围过滤、搜索功能、可定制的工具栏、行操作菜单和批量操作支持。
- 数据操作:添加新记录、编辑现有记录、删除单个记录、批量删除操作以及数据导出(CSV/Excel)。
4. 项目主要技术亮点拆解
该项目的技术亮点主要包括:
- TypeScript 支持:提供完全类型化的组件,以提高开发者的体验。
- 模块化架构:易于扩展和定制。
- 内置服务器集成:支持服务器端操作,无需额外的配置。
- 可访问性:遵循 WCAG 指南,确保表格的可访问性。
- 性能优化:即使处理大量数据,也能保持高效的渲染性能。
- 响应式设计:适用于各种屏幕尺寸。
- 主题支持:支持使用 Tailwind CSS 进行外观定制。
5. 与同类项目对比的亮点
相较于同类项目,tnks-data-table 的亮点在于:
- 高度可定制性:提供了丰富的配置选项,使得开发者可以根据具体需求定制表格。
- 服务器端操作的深度集成:项目在设计时就考虑了服务器端操作,使得与后端的集成更为紧密和高效。
- 性能和可扩展性:优化了性能,并提供了模块化的架构,使得项目可以轻松适应不同的业务场景和扩展需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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