【亲测免费】【免费下载】 基于Layui的多选解决方案:formSelects 使用教程
2026-01-16 10:13:38作者:董斯意
项目介绍
formSelects 是一个基于Layui框架构建的高效、灵活且易用的多选插件。它提供了丰富的功能来满足各种场景的需求,包括基础的多选支持、分组选项、取值与赋值处理、选择事件监听、动态加载选项、搜索功能以及皮肤定制等。
该项目由hnzzmsf在GitHub上发起并维护,在这里可以找到其源代码仓库。值得注意的是,formSelects已经完成了从原始版本向xm-select的新版迁移,xm-select提供了一个更加自由和强大的多选体验。
特点亮点
- 多选功能: 支持多项选择。
- 分组能力: 方便对选项进行分类管理。
- 动态更新: 支持动态添加或删除选项。
- 远程搜索: 提供实时搜索结果的能力。
- 外观定制: 允许改变样式,适应不同设计需求。
项目快速启动
为了方便地将 formSelects 或者最新的 xm-select 添加到你的项目中,你可以遵循以下步骤:
首先确保你在项目中引入了Layui框架。接着,通过以下方式引入 formSelects 的资源文件:
-
将
formSelects的压缩文件下载到本地,或者使用CDN链接直接引入。<!-- 引入Layui --> <link rel="stylesheet" href="path/to/layui/css/layui.css"> <script src="path/to/layui/layui.js"></script> <!-- 引入formSelects样式 --> <link rel="stylesheet" href="path/to/formSelects-v4.css"> <!-- 引入formSelects JS文件 --> <script src="path/to/formSelects-v4.min.js"></script> -
在HTML页面中创建一个多选的
<select>元素,并为其分配一个ID:<div class="layui-input-block"> <select name="" id="selectId" multiple="multiple" lay-filter="filterTest"> <option value="1">北京</option> <option value="2" selected="">上海</option> <option value="3">广州</option> <option value="4" selected="">深圳</option> <option value="5">天津</option> </select> </div> -
最后,调用
formSelects的渲染函数使该<select>元素具有多选功能:layui.use('formSelects', function() { var formSelects = layui.formSelects; // 渲染指定ID的多选下拉框 formSelects.render('selectId'); });
这样,你就成功启用了基于Layui的多选框功能!
应用案例和最佳实践
- 基础多选:适用于普通多选场景,例如城市选择列表。
- 分组多选:当需要按类别展示选项时非常有用,比如商品分类的选择。
- 远程搜索:当选项数量庞大而需从数据库中实时获取时。
- 动态创建:适合在用户交互过程中添加新选项的情况。
典型生态项目
由于 formSelects 和 xm-select 的高度灵活性及集成性,它们常被应用于:
- 表单优化
- 数据输入界面改进
- 用户反馈系统中的问卷调查
这些工具因其出色的性能表现和广泛的兼容性,成为许多Web应用程序的标准选择之一。如果你正在寻找一个稳定、功能丰富且易于集成的多选控件,那么这两个项目绝对值得一试。
以上就是 formSelects 插件的基本介绍及其如何在实际项目中运用的方法概述。希望这份指南能够帮助你更好地理解和掌握这个强大的工具。如果你有任何疑问或遇到技术难题,欢迎访问 社区论坛 或加入QQ群(见原文)寻求帮助。
注: 文章的部分内容可能基于最新情况有所调整,请以官方文档为准。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0126
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
494
3.63 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
337
暂无简介
Dart
743
179
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
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++
868
474
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
300
125
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
11
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
65
20
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
43
871