Formio.js中监听向导表单页面增删事件的技术实践
2025-07-06 01:21:07作者:宣聪麟
在Formio.js项目中,当开发者使用向导(Wizard)表单构建器时,经常会遇到需要实时获取表单结构变化的需求。本文将深入探讨如何正确监听向导表单中页面的添加和删除事件,并分享一个实用的解决方案。
问题背景
在构建向导式表单时,开发者通常需要保存表单的schema结构到应用状态中。常见的做法是通过订阅构建器的三个事件来实现:
- addComponent - 添加组件时触发
- removeComponent - 删除组件时触发
- updateComponent - 更新组件时触发
然而,在向导表单中删除页面时,虽然removeComponent事件会被触发,但此时获取的schema仍然包含刚被删除的页面,导致状态不一致。
问题根源
经过分析发现,当删除向导页面时,事件触发的时机存在问题:
- 首先触发的是Panel组件的removeComponent事件
- 然后WizardBuilder才会执行实际的页面删除逻辑
- 因此在事件触发时,schema尚未完全更新
解决方案
最新版本的@formio/react已修复此问题。现在可以使用onDeleteComponent回调函数,它会在向导页面真正被删除后触发,确保获取的schema是最新的。
以下是实现代码示例:
const builderRef = useRef();
const onDeleteComponent = useCallback(() => {
// 此时可以安全地获取更新后的schema
const currentSchema = builderRef.current.instance.schema;
// 处理schema更新逻辑...
}, []);
const onBuilderReady = useCallback((builder) => {
builderRef.current = builder;
}, []);
return <FormBuilder
onBuilderReady={onBuilderReady}
onDeleteComponent={onDeleteComponent}
/>;
技术要点
- 引用保存:使用useRef保存builder实例,确保在回调中可以访问
- 事件时机:onDeleteComponent会在页面完全删除后触发
- 状态一致性:此时获取的schema反映了最新的表单结构
最佳实践
对于需要实时同步表单结构的应用,建议:
- 始终使用最新版本的Formio.js
- 优先使用官方提供的专用事件回调
- 避免过度依赖通用的change事件,以减少不必要的处理
- 对于复杂表单,考虑添加防抖逻辑优化性能
通过这种方式,开发者可以可靠地监听向导表单的结构变化,确保应用状态与表单构建器保持同步。
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
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
418
3.21 K
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
65
19
暂无简介
Dart
683
160
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
🎉 (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
1.22 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259