TUI Grid 高级技巧:如何实现服务端排序的无缝集成
在数据密集型应用中,表格组件的排序功能是提升用户体验的关键特性。TUI Grid作为一款功能强大的表格组件,提供了灵活的排序机制,但有时我们需要超越客户端排序,实现更复杂的服务端排序逻辑。本文将深入探讨如何在不使用内置dataSource的情况下,优雅地捕获排序事件并实现服务端数据获取。
核心需求分析
现代Web应用常常面临这样的场景:当用户点击表格列头进行排序时,我们不希望仅仅对当前加载的数据进行客户端排序,而是需要:
- 获取用户请求的排序字段和方向
- 将这些参数发送到后端服务
- 获取按需排序后的完整数据集
- 更新表格显示
这种模式特别适用于大数据量场景,可以避免一次性加载全部数据,同时确保排序结果的准确性。
技术实现方案
TUI Grid提供了完善的事件系统,我们可以利用beforeSort事件来实现这一需求:
grid.on('beforeSort', (ev) => {
// 阻止默认的客户端排序行为
ev.stop();
// 获取排序信息对象
const sortState = {
columnName: ev.columnName,
ascending: ev.ascending,
multiple: ev.multiple
};
// 调用自定义服务端排序方法
fetchSortedDataFromServer(sortState);
});
关键实现细节
-
事件拦截机制:通过
ev.stop()方法阻止Grid默认的排序行为,确保完全由我们控制排序流程。 -
排序状态解析:事件对象包含完整的排序信息:
columnName: 当前排序的列名ascending: 排序方向(升序/降序)multiple: 是否多列排序
-
多列排序支持:对于更复杂的多列排序场景,可以通过检查
multiple属性并解析相关参数来实现。 -
数据更新策略:获取服务端数据后,使用Grid的
resetData方法或更精细的setColumns和setData组合来更新视图。
最佳实践建议
-
防抖处理:对频繁的排序操作添加防抖逻辑,避免过多服务端请求。
-
状态保持:在重新获取数据时显示加载状态,提升用户体验。
-
错误处理:添加网络请求失败的处理逻辑,必要时回退到客户端排序。
-
本地缓存:对于可能重复的排序条件,考虑添加本地缓存机制。
替代方案比较
与使用Grid内置的dataSource方案相比,这种手动控制的方式提供了:
- 更灵活的数据处理
- 更精确的类型控制
- 更复杂的业务逻辑实现空间 但相应地需要开发者编写更多控制代码。
总结
通过拦截TUI Grid的排序事件,我们可以构建高度定制化的服务端排序解决方案。这种方法特别适合需要精确控制数据流、处理复杂数据类型或实现特殊业务逻辑的场景。掌握这一技术后,开发者可以在保持TUI Grid优秀用户体验的同时,实现各种复杂的业务需求。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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