vxe-table 3.15.6 版本发布:增强行分组与树形结构功能
项目简介
vxe-table 是一个基于 Vue.js 的现代化表格组件库,提供了丰富的数据展示和交互功能。它以高性能、灵活性和易用性著称,支持虚拟滚动、大数据量渲染、复杂表头、树形结构等多种高级表格功能。vxe-table 的设计理念是让开发者能够轻松构建功能强大且用户体验良好的数据表格应用。
3.15.6 版本核心更新
行分组功能全面增强
本次版本在行分组功能方面进行了重大升级,新增了一系列配置项和方法:
-
新增
row-group-config参数:这是一个全局配置项,允许开发者统一设置行分组的展开/折叠行为、图标显示等样式和交互细节。 -
新增行分组操作方法:
setRowGroupExpand:控制指定行分组的展开状态setAllRowGroupExpand:批量设置所有行分组的展开状态clearRowGroupExpand:清除所有行分组的展开状态isRowGroupExpandByRow:判断指定行是否处于展开状态isRowGroupRecord:判断指定行是否为分组行
-
新增
toggle-row-group-expand事件:当用户切换行分组展开状态时会触发此事件,开发者可以监听此事件实现自定义逻辑。 -
新增
row-group-node列参数:在列配置中指定哪些列作为分组节点显示,可以更灵活地控制分组信息的展示位置。
树形结构优化
-
新增
tree-config.padding参数:用于控制树形结构中子节点的缩进距离,使层级关系更加清晰可调。 -
优化树结构渲染性能:改进了树形数据的渲染机制,提升了大数据量下的显示效率。
展开行功能改进
-
新增
expand-config.indent参数:类似于树形结构的缩进控制,现在展开行也可以自定义缩进距离,保持界面风格统一。 -
优化展开行渲染逻辑:改进了展开行的显示效果,确保在不同场景下都能正确渲染。
跨平台兼容性提升
针对 Mac 系统进行了特别优化,改进了事件处理机制,确保在 macOS 环境下有更好的交互体验。
技术实现解析
行分组架构设计
新版本的行分组功能采用了分层渲染的设计理念。当开发者调用 setRowGroups 方法设置分组数据时,vxe-table 内部会:
- 解析分组结构,构建分组树
- 根据当前展开状态计算可见行集合
- 应用虚拟滚动优化,仅渲染可视区域内的行
- 维护分组状态与原始数据的映射关系
这种设计既保证了分组功能的灵活性,又维持了表格的高性能特性。
树形结构渲染优化
树形结构的渲染优化主要体现在:
- 采用惰性计算策略,只在需要时计算子节点位置
- 改进了节点缩进算法,支持动态调整缩进距离
- 优化了展开/折叠时的动画效果,使交互更加流畅
事件系统改进
针对 Mac 系统的优化主要集中在:
- 修正了触控板滚动事件的识别
- 改进了右键菜单的触发逻辑
- 优化了键盘导航的响应速度
升级建议
对于正在使用 vxe-table 的项目,升级到 3.15.6 版本可以获得更好的行分组和树形结构支持。特别是:
-
如果项目中已经使用了行分组功能,建议改用新的
row-group-config配置方式,它提供了更集中的控制点。 -
对于树形表格,新的
tree-config.padding参数可以帮助调整视觉层次,建议根据设计规范设置合适的值。 -
在 Mac 环境下使用的项目,升级后将获得更流畅的交互体验。
总结
vxe-table 3.15.6 版本通过增强行分组功能和优化树形结构,进一步巩固了其作为 Vue.js 生态中功能最全面的表格解决方案的地位。这些改进不仅增加了功能的灵活性,也提升了用户体验,特别是在处理复杂数据结构时表现更为出色。开发团队对跨平台兼容性的持续关注也体现了项目的成熟度。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00