OpenUI5中聚合类型设计的注意事项与最佳实践
2025-06-27 04:51:27作者:翟江哲Frasier
聚合类型设计的核心原则
在OpenUI5框架中,聚合(aggregation)是UI控件组合的重要机制。许多开发者在使用聚合时,可能会尝试为单个聚合指定多种控件类型,但这种做法实际上并不符合框架的设计理念。
常见误区分析
开发者经常尝试以下两种方式来实现多类型聚合:
- 使用
altTypes属性指定替代类型
aggregations: {
button: {
type: "sap.m.Button",
altTypes: ["sap.m.MenuButton"]
}
}
- 直接使用数组形式指定多类型
aggregations: {
button: {
type: ["sap.m.Button", "sap.m.MenuButton"]
}
}
这两种方式都会导致框架报错,因为它们违反了聚合类型设计的基本原则。
正确理解聚合类型限制
OpenUI5框架对聚合类型有以下严格限制:
- 每个聚合只能指定单一的管理对象类型(ManagedObject)
- 或者可以指定一个接口类型
- 不支持同时指定多个控件类型作为聚合内容
altTypes属性的设计初衷是用于指定原始类型的替代类型,例如为工具提示聚合指定字符串类型作为替代。它并非用于指定多个控件类型。
错误信息的深层解读
当开发者错误地使用控件类型作为altTypes时,框架会显示如下错误信息:
[DEPRECATED] 类型'${sTypeName}'通过全局变量访问。通过全局变量定义类型已被弃用...
这个错误信息的背景是:
- 在UI5 1.x版本中,类型名称可以通过全局变量解析
- 在UI5 2.x版本中,这种机制已被弃用
- 错误信息虽然提到枚举,但实际上反映了类型解析机制的变化
最佳实践建议
- 单一类型聚合:为聚合指定单一的具体控件类型
aggregations: {
button: {
type: "sap.m.Button"
}
}
- 接口类型聚合:如果需要更灵活的类型,可以定义接口
aggregations: {
actionControl: {
type: "my.app.IActionControl"
}
}
- 替代方案:对于需要不同控件的场景,考虑使用不同的聚合
aggregations: {
standardButton: {
type: "sap.m.Button"
},
menuButton: {
type: "sap.m.MenuButton"
}
}
框架演进与兼容性
从UI5 1.121版本开始,错误信息已经得到改进,更清晰地解释了类型定义的正确方式。开发者应该注意:
- 避免使用全局变量定义类型
- 仅对原始类型使用
altTypes - 对于复杂场景,考虑使用接口或独立聚合
理解这些设计原则将帮助开发者构建更稳定、更符合框架理念的OpenUI5应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
342
146