Frappe Gantt开发环境搭建指南
2025-06-08 17:08:58作者:廉彬冶Miranda
Frappe Gantt是一个功能强大的甘特图库,本文将详细介绍如何搭建其开发环境并进行本地开发调试。
项目背景
Frappe Gantt是一个基于SVG的交互式甘特图库,具有响应式设计和丰富的功能特性。在最新版本中,项目结构调整移除了原本的index.html入口文件,这给部分开发者带来了困惑。
开发环境搭建步骤
1. 创建入口文件
首先需要在项目根目录下创建index.html文件,内容如下:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Frappe Gantt Demo</title>
<link rel="stylesheet" href="./builder/demo.css">
</head>
<body>
<h1>Frappe Gantt Demos</h1>
<!-- 各功能演示区域 -->
<div class="gantt-demo-section">
<h2>Central Demo</h2>
<div id="central-demo"></div>
</div>
<!-- 其他演示区域 -->
<script type="module" src="./builder/demo.js"></script>
</body>
</html>
2. 配置演示数据
在builder/demo.js中配置演示用的任务数据:
import Gantt from '../src/index'
const tasks = [
{
start: daysSince(-7),
end: daysSince(-5),
name: 'Initial brainstorming',
id: 'Task 0',
progress: random(),
},
// 更多任务数据...
];
// 初始化Gantt实例
new Gantt('#central-demo', tasks, {
scroll_to: daysSince(-7),
infinite_padding: false,
});
3. 辅助函数
添加日期处理和随机数生成的辅助函数:
function daysSince(days) {
const date = new Date();
date.setDate(date.getDate() + days);
return date.toISOString().split('T')[0];
}
function random() {
return Math.floor(Math.random() * 100);
}
开发技巧
-
模块化开发:项目使用ES模块系统,确保使用
type="module"引入脚本 -
响应式设计:Gantt实例会自动适应容器大小,开发时可通过调整容器高度测试响应式效果
-
事件处理:可以为任务条添加点击事件,实现自定义交互逻辑
-
样式定制:通过修改demo.css文件可以自定义甘特图的外观样式
常见问题解决
-
跨域问题:本地开发时如果遇到跨域错误,建议使用本地服务器而非直接打开文件
-
依赖缺失:确保已安装所有项目依赖,可通过包管理器安装
-
浏览器兼容性:现代浏览器支持良好,如需支持旧版浏览器可能需要添加polyfill
通过以上步骤,开发者可以顺利搭建Frappe Gantt的开发环境,并开始进行功能定制和二次开发。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
297
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
151
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++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
590
127
🎉 (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
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
489
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,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
47
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
179
64
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
1.02 K
456