Jeecg-Boot中BasicTable列宽自适应问题解析与解决方案
2025-05-02 14:50:57作者:曹令琨Iris
问题现象
在Jeecg-Boot项目中使用BasicTable组件时,开发者可能会遇到一个关于列宽调整的特殊现象:当表格列数较少且整体宽度不足以填满容器时,如果用户尝试在两列之间进行宽度调整,前一列会自动变宽。而当表格列数增加到出现横向滚动条时,这个问题则不会出现。
技术背景分析
这个问题实际上源于Jeecg-Boot底层依赖的Ant Design Vue表格组件的固有特性。Ant Design Vue的表格组件在列宽调整时有一套特定的行为逻辑:
- 当所有列都设置了固定宽度(width)时,表格会严格遵循这些宽度设置
- 当部分列设置了宽度而其他列没有设置时,表格会尝试自动分配剩余空间
- 当表格内容不足以填满容器时,调整列宽可能会触发自动分配机制
解决方案
根据Ant Design Vue表格组件的特性,我们有以下几种解决方案:
方案一:混合使用固定宽度和自动宽度
export const columns: BasicColumn[] = [
{
title: '用户账号',
dataIndex: 'username',
resizable: true,
width: 150, // 固定宽度
},
{
title: '用户姓名',
dataIndex: 'realname',
minWidth: 150, // 最小宽度
width: true, // 自动宽度
},
{
title: '头像',
dataIndex: 'avatar',
customRender: render.renderAvatar,
},
];
方案二:全部使用最小宽度
export const columns: BasicColumn[] = [
{
title: '用户账号',
dataIndex: 'username',
resizable: true,
minWidth: 150, // 只设置最小宽度
},
{
title: '用户姓名',
dataIndex: 'realname',
minWidth: 150,
resizable: true,
},
{
title: '头像',
dataIndex: 'avatar',
minWidth: 150,
resizable: true,
customRender: render.renderAvatar,
},
];
方案三:关键列设置固定宽度,其他列自适应
export const columns: BasicColumn[] = [
{
title: '用户账号',
dataIndex: 'username',
width: 200, // 关键列固定宽度
},
{
title: '用户姓名',
dataIndex: 'realname',
width: true, // 自动宽度
},
{
title: '头像',
dataIndex: 'avatar',
width: true, // 自动宽度
customRender: render.renderAvatar,
},
];
最佳实践建议
-
合理规划列宽:对于重要的、内容长度相对固定的列(如ID、状态等),建议设置固定宽度;对于内容长度变化较大的列,建议设置自动宽度或最小宽度。
-
考虑响应式设计:在移动端或小屏幕设备上,可能需要调整列宽策略,可以考虑使用响应式断点来动态设置列宽。
-
用户体验优先:确保表格在任何情况下都保持良好的可读性,避免因自动调整导致内容被截断或显示不全。
-
测试验证:在实际应用中,应该在不同数据量和不同屏幕尺寸下测试表格的显示效果,确保在各种场景下都能正常工作。
技术原理深入
Ant Design Vue的表格组件在渲染时会计算以下宽度值:
- 显式设置的width属性
- 内容实际需要的宽度
- 容器可用宽度
当表格内容不足以填满容器时,组件会尝试按照以下优先级分配剩余空间:
- 设置了width: true的列
- 未设置宽度的列
- 设置了固定宽度的列(通常不会参与剩余空间分配)
这种分配机制导致了在调整列宽时可能出现非预期的自动调整行为。理解这一机制有助于开发者更好地控制表格的布局行为。
通过合理配置列宽属性,开发者可以精确控制Jeecg-Boot中BasicTable的显示效果,避免出现意外的列宽调整行为,从而提供更好的用户体验。
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
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217