Radix UI 中手风琴组件的展开控制技巧
2025-06-01 18:26:05作者:龚格成
Radix UI 是一个流行的 React 组件库,提供了许多无样式的、可访问性良好的 UI 组件。其中手风琴(Accordion)组件是常见的交互元素,用于展示可折叠的内容区域。
手风琴组件的基本用法
Radix UI 的手风琴组件提供了三种类型:
- 单一项展开(single):同一时间只能展开一个项目
- 多项展开(multiple):可以同时展开多个项目
- 可折叠(collapsible):允许所有项目都折叠起来
在基础使用中,我们可以通过设置 type 属性来控制手风琴的行为:
<Accordion type="single" collapsible>
{/* 手风琴项目 */}
</Accordion>
动态控制手风琴展开状态
在实际开发中,我们经常需要根据用户操作动态控制手风琴的展开状态。例如,当用户在搜索框中输入内容时,自动展开所有匹配的项目以便查看。
实现这一功能的关键在于:
- 将手风琴设置为 multiple 类型
- 通过 value 属性动态控制展开的项目
const [expandedItems, setExpandedItems] = useState<string[]>([]);
// 当搜索条件变化时,展开所有匹配的项目
useEffect(() => {
if (searchTerm) {
setExpandedItems(filteredLinks.map(category => category.Catagory_Title));
} else {
setExpandedItems([]);
}
}, [searchTerm, filteredLinks]);
<Accordion
type="multiple"
value={expandedItems}
onValueChange={setExpandedItems}
>
{/* 手风琴项目 */}
</Accordion>
性能优化考虑
当处理大量手风琴项目时,需要注意性能优化:
- 使用 useMemo 缓存过滤结果,避免不必要的重新计算
- 考虑虚拟滚动技术,只渲染可视区域内的项目
- 避免在手风琴内容中使用复杂的组件
const filteredLinks = useMemo(() => {
return links.filter((category) =>
category.Items.some((script) =>
script.title.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase())
)
);
}, [links, searchTerm]);
最佳实践
- 明确区分手风琴的类型选择:根据业务需求选择 single 或 multiple
- 提供清晰的视觉反馈:展开/折叠状态应该有明显的视觉差异
- 考虑移动端体验:确保触摸区域足够大
- 保持可访问性:确保键盘导航和屏幕阅读器支持良好
通过合理使用 Radix UI 的手风琴组件,我们可以构建出既美观又功能强大的交互界面,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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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).Dockerfile015
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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
695
🎉 (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
1.06 K
616
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
197
74
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
460