Orchid Platform 中为 Legend 布局添加边框控制功能
2025-06-12 19:30:28作者:伍希望
背景介绍
Orchid Platform 是一个基于 Laravel 的后台管理系统框架,它提供了丰富的 UI 组件和布局功能。其中 Layout::legend 是一个常用的布局组件,用于展示数据项的详细信息。在实际开发中,开发者经常需要控制这些数据项之间的边框显示效果。
问题分析
在当前的 Orchid Platform 版本中,Layout::legend 组件默认会在每个数据项之间显示边框,但缺乏直接控制边框显示与否的 API。这在某些设计场景下会带来不便,例如当需要创建一个更简洁的界面时,开发者可能希望移除这些边框。
解决方案实现
1. 添加边框控制属性
首先在 Legend 类中添加一个保护属性来存储边框显示状态:
protected $border = true;
这个属性默认为 true,保持向后兼容性,即默认情况下会显示边框。
2. 创建边框控制方法
添加一个公共方法来控制边框显示:
public function border($border = true)
{
$this->border = $border;
return $this;
}
这种方法设计遵循了流畅接口(Fluent Interface)模式,允许方法链式调用。
3. 修改视图数据传递
在 build 方法中将边框状态传递给视图:
return view($this->template, [
'repository' => $repository,
'columns' => $columns,
'slug' => $this->getSlug(),
'title' => $this->title,
'border' => $this->border,
]);
4. 更新视图模板
在 Blade 模板中根据边框状态条件渲染边框:
<div class="d2-grid py-3 {{ $border ? ($loop->first ? '' : 'border-top') : '' }}">
这里使用了 Laravel 的 $loop 变量来确保第一个项目不显示上边框,保持视觉一致性。
使用示例
开发者现在可以轻松控制 Legend 布局的边框显示:
Layout::legend('', [
Sight::make('username'),
Sight::make('email'),
])->border(false),
技术价值
这个改进带来了几个重要价值:
- 更好的视觉控制:开发者可以更灵活地控制界面元素的视觉效果
- 保持一致性:遵循了 Orchid Platform 现有的 API 设计模式
- 向后兼容:默认行为保持不变,不影响现有代码
- 简单易用:通过一个简单的方法调用即可实现功能
最佳实践建议
在实际项目中,建议:
- 在需要创建简洁界面时禁用边框
- 在数据项需要明显分隔时保持边框启用
- 在同一页面中保持边框显示的一致性
- 在主题定制时考虑边框样式的自定义
这个改进虽然看似简单,但却大大增强了 Layout::legend 组件的灵活性和实用性。
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
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 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137