Vue Vben Admin 中 VxeGrid 删除数据后刷新列表的解决方案
在使用 Vue Vben Admin 框架开发管理系统时,经常会遇到表格数据操作后需要刷新列表的需求。本文将详细介绍如何在 VxeGrid 表格组件中实现删除数据后自动刷新列表的功能。
问题背景
在 VxeGrid 表格中,我们通常会为每一行数据添加操作按钮,比如删除按钮。当用户点击删除按钮并成功删除数据后,需要立即刷新表格以显示最新的数据状态。然而,在自定义的单元格渲染组件中,我们无法直接访问到表格实例(gridApi),导致无法调用刷新方法。
解决方案
VxeGrid 提供了完整的解决方案,我们可以通过以下两种方式实现删除后的列表刷新:
方法一:通过渲染参数传递表格实例
在自定义单元格渲染组件中,VxeGrid 会向渲染函数传递一个包含表格实例的参数对象。我们可以利用这个特性将表格实例传递给操作按钮组件:
vxeUI.renderer.add('CellUrdButtons', {
renderTableDefault(_renderOpts, params) {
const { row, $grid } = params;
return h(CustomButtonComponent, {
row,
gridInstance: $grid,
// 其他props
});
},
});
然后在自定义按钮组件中,可以通过 props 接收这个表格实例:
const props = defineProps({
gridInstance: Object, // 接收表格实例
// 其他props
});
const deleteRowEvent = async () => {
await props.deleteRequest(row.id);
props.gridInstance.commitProxy('query'); // 调用刷新方法
};
方法二:通过事件触发刷新
另一种更符合 Vue 设计思想的方式是通过事件触发刷新:
vxeUI.renderer.add('CellUrdButtons', {
renderTableDefault(_renderOpts, params) {
const { row, $grid } = params;
const handleDelete = async () => {
await deleteRequest(row.id);
$grid.commitProxy('query');
};
return h(ElButton, {
onClick: handleDelete,
// 其他props
});
},
});
技术要点解析
-
commitProxy 方法:这是 VxeGrid 提供的一个核心方法,用于触发表格的代理请求。'query' 参数表示执行查询操作,会重新调用我们在 gridOptions 中定义的 proxyConfig.ajax.query 方法。
-
自定义渲染器:VxeGrid 允许我们通过 renderer.add 方法注册自定义的单元格渲染器,这为我们提供了极大的灵活性。
-
上下文传递:在渲染函数中,我们可以获取到当前行的数据(row)、列信息(column)和表格实例($grid)等完整上下文。
最佳实践建议
-
错误处理:在实际开发中,应该为删除操作添加错误处理,确保只有在删除成功后才刷新列表。
-
加载状态:可以考虑在刷新时显示加载状态,提升用户体验。
-
组件解耦:如果操作逻辑较复杂,建议将业务逻辑提取到单独的 composable 中,保持组件简洁。
总结
在 Vue Vben Admin 中使用 VxeGrid 组件时,通过合理利用其提供的渲染器和表格实例方法,我们可以轻松实现各种表格操作后的数据刷新需求。本文介绍的两种方法各有优劣,开发者可以根据具体场景选择最适合的实现方式。
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