Semi Design Table 组件 rowSelection.getCheckboxProps 属性优化解析
Semi Design 是一个优秀的企业级设计系统,其 Table 组件提供了丰富的功能以满足复杂业务场景的需求。在最新版本中,开发团队修复了一个关于 rowSelection.getCheckboxProps 属性的重要问题,这个改进对于使用表格选择功能的开发者来说具有重要意义。
问题背景
在表格组件的使用中,rowSelection 属性允许开发者配置行选择功能。其中的 getCheckboxProps 方法用于为每一行的选择框设置额外属性。在之前的实现中,该方法允许返回包含 checked 或 defaultChecked 属性的对象,这实际上会导致选择状态管理的混乱。
问题本质
选择框的状态管理应该由 Table 组件内部统一处理,通过 selectedRowKeys 等属性来控制。当开发者通过 getCheckboxProps 返回 checked 或 defaultChecked 属性时,会与组件内部的状态管理产生冲突,导致不可预期的行为。
这种设计违反了 React 的状态管理原则,即单一数据源原则。理想情况下,选择状态应该只由一个地方控制,而不是同时在组件内部和外部属性中定义。
解决方案
在 v2.62.0 版本中,Semi Design 团队修复了这个问题。现在:
- getCheckboxProps 返回的对象中如果包含 checked 或 defaultChecked 属性,这些属性将被忽略
 - 类型定义(TypeScript接口)也相应更新,明确排除了这些属性
 - 选择状态完全由 selectedRowKeys 和相关的回调函数控制
 
最佳实践
基于这一改进,开发者在使用 Table 的选择功能时应该:
- 避免在 getCheckboxProps 中返回 checked/defaultChecked 属性
 - 使用 selectedRowKeys 状态和 onChange 回调来管理选择状态
 - 对于需要禁用某些行选择的场景,仍然可以使用 disabled 属性
 - 其他自定义属性(如 name)可以正常使用
 
技术实现细节
在底层实现上,Semi Design 团队可能采用了属性过滤的方式,在将属性传递给实际的 Checkbox 组件前,移除了可能引起冲突的 checked 相关属性。这保证了状态管理的单一性,同时保持了 API 的向后兼容性。
升级建议
对于正在使用旧版本 Semi Design 的开发者:
- 检查项目中是否在 getCheckboxProps 中使用了 checked/defaultChecked
 - 将这些状态管理迁移到 selectedRowKeys 和 onChange 回调中
 - 升级到 v2.62.0 或更高版本以获得更稳定的行为
 
这一改进体现了 Semi Design 团队对 API 设计一致性和状态管理严谨性的重视,使得表格选择功能更加可靠和可预测。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00