Universal JSON Schema 项目教程
2024-08-16 06:51:18作者:苗圣禹Peter
项目介绍
Universal JSON Schema 是一个开源项目,旨在为不同的前端框架和UI库提供JSON Schema支持。该项目目前主要支持React和Material UI组件,用于从JSON Schema构建Web表单。通过该项目,开发者可以轻松地创建和管理基于JSON Schema的表单,提高开发效率和代码复用性。
项目快速启动
安装
首先,克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/vip-git/universal-json-schema.git
进入项目目录:
cd universal-json-schema
安装依赖:
npm install
运行示例
在项目目录下,运行以下命令启动示例应用:
npm start
这将启动一个开发服务器,并在浏览器中打开示例表单。
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何使用Universal JSON Schema创建一个表单:
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import Form from 'react-jsonschema-form-material-ui';
const schema = {
title: "Todo",
type: "object",
required: ["title"],
properties: {
title: {type: "string", title: "Title", default: "A new task"},
done: {type: "boolean", title: "Done?", default: false}
}
};
const log = (type) => console.log.bind(console, type);
ReactDOM.render((
<Form schema={schema}
onChange={log("changed")}
onSubmit={log("submitted")}
onError={log("errors")} />
), document.getElementById("app"));
应用案例和最佳实践
应用案例
Universal JSON Schema 可以应用于多种场景,例如:
- 数据录入表单:用于创建和管理复杂的数据录入表单,提高数据录入的准确性和效率。
- 配置管理:用于创建和管理系统配置表单,简化配置流程。
- 动态表单生成:根据不同的业务需求,动态生成表单,提高灵活性和可扩展性。
最佳实践
- 模块化设计:将表单组件和逻辑分离,提高代码的可维护性和复用性。
- 错误处理:合理处理表单提交过程中的错误,提供友好的用户反馈。
- 性能优化:优化表单渲染和数据处理逻辑,提高应用性能。
典型生态项目
Universal JSON Schema 可以与其他开源项目结合使用,扩展其功能和应用场景。以下是一些典型的生态项目:
- React JSON Schema Form:一个基于React的JSON Schema表单库,提供丰富的表单组件和功能。
- Material UI:一个流行的React UI框架,提供美观且功能强大的UI组件。
- Formik:一个用于React的表单库,简化表单状态管理和验证逻辑。
通过结合这些生态项目,开发者可以构建更加强大和灵活的表单应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322