Kendo UI Grid工具栏自定义命令的客户端模板增强
2025-06-30 09:18:49作者:吴年前Myrtle
在Kendo UI Grid组件中,工具栏的自定义命令功能为开发者提供了极大的灵活性。然而,在2024.3.806版本之前,ToolBar.Custom() API配置存在一些功能上的限制,特别是在客户端模板处理方面。
原有功能限制
在之前的版本中,Grid工具栏的自定义命令虽然支持ClientTemplate方法,但缺乏直接配置处理函数和部分视图的能力。开发者需要手动编写完整的客户端模板字符串,这在处理复杂交互逻辑时显得不够直观和高效。
新增功能特性
最新版本中,Kendo UI团队为Grid工具栏的自定义命令添加了两个重要的API配置:
- ClientTemplateHandler:允许直接指定客户端处理函数名称
- ClientTemplateView:支持直接传入部分视图
这些新增功能使得开发者能够更简洁地实现复杂的工具栏交互逻辑。
实际应用示例
假设我们有一个订单管理系统,需要在Grid工具栏添加两个自定义按钮:
@(Html.Kendo().Grid<OrderViewModel>()
.Name("grid")
.ToolBar(toolbar => {
toolbar.Custom().Name("Test1").ClientTemplateHandler("someHandler");
toolbar.Custom().Name("Test2").ClientTemplateView(Html.Partial("_Test2"))
})
// 其他配置...
)
在这个示例中:
- Test1按钮使用了ClientTemplateHandler方法,直接指定了客户端处理函数"someHandler"
- Test2按钮则通过ClientTemplateView方法加载了一个部分视图"_Test2"
技术实现优势
- 代码简洁性:避免了手动拼接复杂的客户端模板字符串
- 维护便利:将处理逻辑分离到独立的函数或视图中,提高代码可读性
- 开发效率:减少了样板代码的编写,专注于业务逻辑实现
- 一致性:与其他Kendo UI组件的API设计风格保持一致
适用场景建议
这些新增功能特别适用于以下场景:
- 需要复杂客户端交互的工具栏按钮
- 多个Grid共享相同工具栏逻辑的情况
- 需要动态加载工具栏内容的场景
- 大型项目中需要更好代码组织的情况
总结
Kendo UI Grid工具栏自定义命令的这次增强,显著提升了开发者在处理复杂工具栏需求时的效率和代码质量。通过提供更直观的API配置方式,使得客户端模板的处理变得更加简单和可维护。这一改进体现了Kendo UI团队对开发者体验的持续关注,也为构建更复杂的网格交互提供了更好的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 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 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873