JEECG-Boot项目中JVXEtable固定列覆盖滚动条问题解决方案
2025-05-02 17:02:19作者:江焘钦
问题背景
在JEECG-Boot项目中使用JVXEtable组件时,开发人员可能会遇到一个常见的UI问题:当表格设置了过多的固定列时,固定列区域会覆盖底部的水平滚动条,导致用户无法正常使用滚动功能。这种情况在表格列数较多且同时设置了左右固定列时尤为明显。
问题现象分析
从用户反馈的截图可以看出:
- 表格同时设置了左侧和右侧的固定列
- 固定列区域的高度设置为100%,完全覆盖了底部滚动条区域
- 当用户尝试水平滚动时,由于滚动条被遮挡,操作体验受到严重影响
解决方案
经过技术验证,可以通过调整CSS样式来解决这个问题。核心思路是减少固定列区域的高度,为滚动条留出显示空间。
具体实现代码
:deep(.vxe-table--fixed-left-wrapper) {
height: calc(100% - 10px) !important;
}
:deep(.vxe-table--fixed-right-wrapper) {
height: calc(100% - 10px) !important;
}
代码解析
- 使用
calc(100% - 10px)计算高度,从总高度中减去10px,为滚动条留出空间 - 使用
:deep()选择器确保样式能穿透Vue的scoped样式限制 - 添加
!important提高样式优先级,确保覆盖组件默认样式 - 同时处理左右固定列,保证UI一致性
实现原理
JVXEtable组件的固定列实现机制是通过创建额外的DOM元素(fixed-wrapper)来承载固定列内容。这些固定列元素默认设置为100%高度,与主表格区域完全对齐。通过微调这些固定列元素的高度,可以在不影响主要功能的前提下,为滚动条创造显示空间。
最佳实践建议
- 合理设置固定列数量:尽量避免设置过多固定列,通常左右各1-2个固定列即可满足大多数业务需求
- 响应式考虑:在不同屏幕尺寸下测试表格表现,确保滚动条调整后仍保持良好的用户体验
- 样式优化:可以考虑为滚动条区域添加轻微阴影或边框,增强可视性
- 性能考量:固定列越多,表格渲染性能开销越大,需在功能和性能间取得平衡
扩展思考
这个问题实际上反映了前端开发中一个常见的设计考量:如何在保持功能完整性的同时,处理好UI元素之间的空间竞争关系。类似的场景还包括:
- 固定表头与滚动条的协调
- 侧边栏与主内容区的滚动关系
- 模态框内部滚动与页面滚动的处理
理解并掌握这类问题的解决思路,对于提升前端开发能力具有重要意义。通过CSS的精确控制,我们可以在不修改组件核心逻辑的情况下,实现更优的用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137