JeecgBoot人员选择组件显示不一致问题分析与解决
2025-05-02 23:44:27作者:柏廷章Berta
问题背景
在JeecgBoot 3.7.1版本中,用户反馈在使用人员选择组件时出现了显示不一致的问题。具体表现为:在编辑框中,部分人员信息能够正确显示为姓名,而另一部分则仍然显示为username的值。这种不一致性会影响用户体验和系统界面的统一性。
问题分析
通过查看相关代码和用户反馈,我们可以确定这个问题主要出现在useSelectBiz.ts这个自定义hook中。该hook负责处理业务选择组件的逻辑,包括数据的获取、转换和显示。
在人员选择组件中,理想情况下应该统一显示人员的姓名而非用户名(username)。出现部分显示username的情况,通常是由于数据转换逻辑存在缺陷,未能对所有返回的人员数据进行统一的格式化处理。
解决方案
经过技术团队的排查,发现需要在useSelectBiz.ts文件中添加特定的数据处理逻辑。具体修改如下:
- 在数据返回处理阶段,需要确保所有人员数据都经过统一的转换
- 对于从接口获取的原始数据,需要提取username对应的真实姓名信息
- 在组件渲染前,对数据进行统一的格式化处理
关键修改点在于添加了对返回数据的遍历处理,确保每个人员项都能正确映射到对应的姓名字段。这种处理方式既保持了原有功能的完整性,又解决了显示不一致的问题。
实现原理
人员选择组件的工作流程大致如下:
- 组件初始化时调用
useSelectBizhook - hook内部发起API请求获取人员数据
- 对返回的原始数据进行转换处理
- 将处理后的数据提供给前端组件渲染
问题的根源在于第三步的数据转换处理不够全面,导致部分数据保留了原始username值。修复方案通过增强数据转换逻辑,确保了所有人员信息都能正确显示为姓名。
最佳实践建议
为了避免类似问题的发生,建议开发人员:
- 在使用业务组件时,确保了解其数据格式要求
- 对于需要显示人员信息的场景,统一使用姓名而非用户名
- 在自定义组件时,做好数据的预处理和格式校验
- 定期检查组件在不同场景下的表现,确保一致性
总结
JeecgBoot作为一款优秀的企业级开发框架,其组件库的稳定性和一致性至关重要。通过这次问题的分析和解决,不仅修复了具体的显示问题,也为后续类似组件的开发提供了参考经验。开发团队应持续关注用户反馈,及时修复组件中的潜在问题,提升框架的整体质量。
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
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