react-ts-antd 的项目扩展与二次开发
2025-06-07 23:19:34作者:董斯意
项目的基础介绍
本项目是基于 React 全家桶、TypeScript 和 Ant Design(Antd)的一个前端项目。它实现了包括登录、注册、找回密码、自动登录、登出、错误页面以及 todoList 的增删改查(CRUD)等基础功能。该项目适用于希望学习 React、TypeScript 和 Ant Design 的初中级前端开发者,同时也为那些希望快速搭建一个具有完整功能的前端应用的开发者提供了一个良好的起点。
项目的核心功能
- 用户认证:包括登录、注册、找回密码等功能,确保用户信息的安全。
- 自动登录:用户可以选择记住密码,实现自动登录的功能。
- 权限控制:对不同的用户权限进行控制,保护应用的安全性。
- TodoList 功能:实现任务的增加、删除、修改和查询,方便用户进行任务管理。
- 错误页面:友好的错误页面设计,提升用户体验。
项目使用了哪些框架或库?
- React: 用于构建用户界面的 JavaScript 库。
- TypeScript: JavaScript 的一个超集,添加了类型系统和其他特性。
- Ant Design(Antd): 企业级的 UI 设计语言和 React UI 库。
- react-router-dom: React 的路由库,用于处理页面路由。
- Redux: 状态管理库,用于管理应用的状态。
- React Redux: 连接 Redux 和 React 的库。
- React Thunk: 用于 Redux 的中间件,允许你编写返回函数的 action。
- Axios: 用于发送 HTTP 请求的库。
- Less: CSS 预处理器,用于扩展 CSS。
项目的代码目录及介绍
react-ts-antd/
├── public/ // 存放公共的静态资源
├── src/
│ ├── assets/ // 存放公共图片
│ ├── components/ // 公共组件
│ ├── router/ // 路由配置和权限控制
│ ├── store/ // Redux 状态管理
│ ├── styles/ // 样式文件
│ ├── utils/ // 公共工具函数
│ ├── views/ // 页面组件
│ ├── App.tsx // 路由组件
│ ├── index.tsx // 入口主文件
│ └── ... // 其他文件
├── .gitignore // git 忽略配置
├── config-overrides.js // webpack 自定义配置
├── package.json // npm 包管理配置
├── paths.json // src 路径配置
├── tsconfig.json // TypeScript 配置
└── yarn.lock // 锁定安装包版本
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能扩展:可以增加更多业务逻辑,比如用户管理、权限分配、角色管理等。
- UI 优化:基于 Ant Design 组件库,可以进一步美化界面,提升用户体验。
- 性能优化:对项目进行性能优化,如代码分割、懒加载、缓存策略等。
- 国际化:增加国际化支持,使得项目能够支持多语言。
- 适配移动端:优化移动端的显示效果,或开发移动端特有的功能。
- 测试:编写更多的单元测试和集成测试,确保代码质量。
- 持续集成/持续部署(CI/CD):集成自动化测试、构建、部署流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
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
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥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
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258