vue项目中,基于iview扩展表头

从iView到ViewUI+:老项目Table组件无限更新循环的迁移与修复实录 本文深入解析了从iView到ViewUI+迁移过程中Table组件出现的无限更新循环问题(infinite update loop),探讨了其产生机制及解决方案。通过版本演进分析、方案对比和实战指南,帮助开发者高效完成迁移,提升项目性能和可维护性。 阅读详情
  • 表格功能描述

    • iview表格排序,多选搜索
    • 扩展文本、日历搜索表头
  • 基本实现思路

    定义初始列信息如下:

    columns1: [
            {
              type: "selection",
              width: 60,
              align: "center"
            },
            {
              title: "姓名",
              key: "name",
              fieldType: "1"
            },
            {
              title: "年龄",
              key: "age",
              sortable: true
            },
            {
              title: "地址",
              key: "address",
              filters: [
                {
                  label: "New York",
                  value: "New York"
                },
                {
                  label: "London",
                  value: "London"
                },
                {
                  label: "Sydney",
                  value: "Sydney"
                }
              ],
              filterMethod(value, row) {
                return row.address.indexOf(value) > -1;
              }
            },
            {
              title: "日期",
              key: "date",
              fieldType: "2"
            }
          ]
    

    扩展表头:

    //queryColumns 列数据
    this.$set(queryColumns, "renderHeader", h => {});
    
  • 代码

    <template>
      <Table :columns="columns2" :data="nowData1"></Table>
    </template>
    <script>
    export default {
      name: "MyTable",
      data() {
        return {
          columns2: [],
          searchVal: {
            name: "",
            date: ""
          },
          columns1: [
            {
              type: "selection",
              width: 60,
              align: "center"
            },
            {
              title: "姓名",
              key: "name",
              fieldType: "1"
            },
            {
              title: "年龄",
              key: "age",
              sortable: true
            },
            {
              title: "地址",
              key: "address",
              filters: [
                {
                  label: "New York",
                  value: "New York"
                },
                {
                  label: "London",
                  value: "London"
                },
                {
                  label: "Sydney",
                  value: "Sydney"
                }
              ],
              filterMethod(value, row) {
                return row.address.indexOf(value) > -1;
              }
            },
            {
              title: "日期",
              key: "date",
              fieldType: "2"
            }
          ],
          nowData1: [],
          data1: [
            {
              name: "John Brown",
              age: 18,
              address: "New York No. 1 Lake Park",
              date: "2019-08-03"
            },
            {
              name: "Jim Green",
              age: 24,
              address: "London No. 1 Lake Park",
              date: "2019-08-01"
            },
            {
              name: "Joe Black",
              age: 30,
              address: "Sydney No. 1 Lake Park",
              date: "2019-08-02"
            },
            {
              name: "Jon Snow",
              age: 26,
              address: "Ottawa No. 2 Lake Park",
              date: "2019-08-04"
            }
          ]
        };
      },
      created() {
        this.col();
        this.nowData1 = this.data1;
      },
      methods: {
        col() {
          for (let item in this.columns1) {
            this.setColumnSearch(this, this.columns1[item]);
            this.columns2.push(this.columns1[item]);
          }
        },
        queryList() {
          let date = this.searchVal.date;
          let name = this.searchVal.name;
          if (name === "" && date === "") {
            this.nowData1 = this.data1;
          } else {
            this.nowData1 = this.data1.filter(function(item) {
              if (name === "") {
                return item.date === date;
              } else {
                return item.name === name;
              }
            });
          }
        },
        setColumnSearch(thisObj, queryColumns) {
          if (!queryColumns) return;
          //   fieldType 1 input搜索,2 时间控件搜索
          if (
            queryColumns.fieldType &&
            (queryColumns.fieldType === "1" || queryColumns.fieldType === "2")
          ) {
            this.$set(queryColumns, "renderHeader", h => {
              if (queryColumns.fieldType === "2") {
                return h("span", {}, [
                  h("span", queryColumns.title),
                  h("Poptip", { props: { placement: "bottom", transfer: true } }, [
                    h(
                      "Icon",
                      { props: { type: "md-calendar" } },
                      queryColumns.title
                    ),
                    [
                      h("span", { slot: "content" }, [
                        h("DatePicker", {
                          props: {
                            type: "date",
                            formate: "yyyy-mm-dd",
                            size: "small",
                            placement: "bottom-end",
                            confirm: true,
                            clearable: true
                          },
                          on: {
                            "on-change": function(data) {
                              thisObj.searchVal.date = data;
                            },
                            "on-ok": function() {
                              // 触发查询事件
                              thisObj.queryList();
                            },
                            "on-clear": function() {
                              // 触发查询事件
                              thisObj.searchVal.date = "";
                              thisObj.queryList();
                            }
                          }
                        })
                      ])
                    ]
                  ])
                ]);
              } else {
                return h("span", {}, [
                  h("span", queryColumns.title),
                  h("Poptip", { props: { placement: "bottom", transfer: true } }, [
                    h(
                      "Icon",
                      { props: { type: "ios-search-outline" } },
                      queryColumns.title
                    ),
                    h("div", { slot: "content" }, [
                      h(
                        "Row",
                        {
                          props: {
                            gutter: 0
                          }
                        },
                        [
                          h(
                            "Col",
                            {
                              props: {
                                span: "12"
                              }
                            },
                            [
                              h(
                                "Icon",
                                {
                                  props: {
                                    type: "ios-funnel"
                                  },
                                  style: {
                                    marginRight: "5px"
                                  }
                                },
                                h("span", "筛选")
                              )
                            ]
                          ),
                          h(
                            "Col",
                            {
                              props: {
                                span: "12"
                              },
                              style: {
                                textAlign: "right"
                              }
                            },
                            [
                              h(
                                "Button",
                                {
                                  props: {
                                    type: "text",
                                    size: "small"
                                  },
                                  style: {
                                    background: "none",
                                    bosShadow: "none",
                                    marginBottom: "3px",
                                    color: "#1565c0"
                                  },
                                  on: {
                                    click: function() {
                                      document.querySelector(
                                        `div[ref=${queryColumns.title}]`
                                      ).children[2].value = "";
                                      thisObj.searchVal.name = "";
                                      //  触发查询事件
                                      thisObj.queryList();
                                    }
                                  }
                                },
                                "重置"
                              )
                            ]
                          )
                        ]
                      ),
                      h("Input", {
                        attrs: {
                          ref: queryColumns.title
                        },
                        props: {
                          search: true,
                          placeholder: ""
                        },
                        on: {
                          "on-search": function(data) {
                            thisObj.searchVal.name = data;
                            //  触发查询事件
                            thisObj.queryList();
                          }
                        }
                      })
                    ])
                  ])
                ]);
              }
            });
          }
        }
      }
    };
    </script>
    
    
  • 效果

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weixin_43845550的博客 592

解忧杂货铺(四):Hightec生成HEX方法+小功能开启

Hightec使用的一些常用技能

梦想技术家 2160

Hiblup入门指南:从下载到基础应用

本文是Hiblup软件的入门指南,详细介绍了这款遗传评估工具的核心功能与价值。Hiblup能整合系谱、基因组和表型数据,高效计算估计育种值,助力动物育种与植物遗传改良研究。文章从软件下载安装、数据格式准备,到运行系谱BLUP和基因组BLUP分析,提供了清晰的实战步骤与命令示例,帮助用户快速上手并应用于实际科研与育种工作。

weixin_29209825的博客 494

vue iview 中表格表头是否显示 表头排序 栏目布局

先上效果图 1 2 3 4 其中有搜索,双击,右键菜单功能 直接贴代码: <template> <div style="width: 1000px;margin: auto;"> <Row style="margin-top: 50px;"> <Col span="2"> </Col> <Col span="18"> 搜索:<Input v-model="search" placehold

哦哦一人 653

基于FSL的DTI数据预处理流程

最近在学习处理DTI数据,总结了一份应用FSL做DTI数据预处理的流程与大家交流交流。如果有错误的地方欢迎大家指正!        我用的数据是Philips的数据,如果是GE或者西门子的数据可能会有所不同。   原始数据:包括3DT1数据和高分辨率DTI数据,均是dicom格式。 工具:MRICRON和FSL,所有的命令均在Linux的终端中运行。   1.格式转换:将后缀名为dcm

zaza_zaza的博客 2万+

iView表格(Table)表头添加模糊搜索框

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xiansibao的博客 665

电磁兼容标准体系解析:从基础到认证的完整指南

本文系统解析了电磁兼容(EMC)标准体系,从基础概念到认证流程提供完整指南。文章阐述了EMC对于产品可靠性与市场准入的重要性,详细拆解了基础标准、通用标准、产品类标准及认证流程四层结构,并结合5G设备与工业控制等实战案例,为工程师提供了从设计初期到认证测试的高效应用策略。

weixin_29294975的博客 355

excel wind插件使用_Python和wind的交互—在债券中的应用

个人认为学会了怎么用python和wind交互以及怎么用python处理Excel数据,就基本能替换日常很多琐碎的债券工作,还不用担心Excel某个值改变了导致整个报表都毁了。事实上在python调用wind函数和在Excel中调用函数一样简单,只要会基本的操作就够了。下面详细的介绍如何用python和wind进行交互。首先安装好python+pycharm+wind。因为python...

weixin_39863918的博客 5328

vue树形权限菜单_详解Vue.js iview实现树形权限表(可扩展表)

问题:需要一个可折叠的权限管理系统,用表格展示。主要用的iView组件库,有Table(表格),Tree(树形控件),Collapse(折叠面板)看起来比较符合意思深入查看Table相关范例,发现有个通过给columns数据设置一项,指定type: 'expand',即可开启扩展功能 可以考虑但也只是展开详细内容,如需树形结构,则需要render自定义去渲染,挺麻烦的。再去看看eleme...

weixin_39998273的博客 809

海康网口相机不能被flexscan3d识别到MVS版本为4.6.1,flex为3.3.24在MVS中能够检测到,但是在flex中只能看到电脑自带相机,如何解决?

🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优(实战版)》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug,从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解,形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者,还是负责复杂项目的资深工程师,都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论,助你稳步进阶、放大技术价值 。

**My Coding Family** 1040

iview的表格更新表头保持排序字段状态、手动重置排序字段状态

实现手动设置iview表格排序状态和排序状态的重置。

start_XUEBA的博客 661

【图像识别】基于计算机视觉实现红绿灯识别matlab代码

​ 1 简介 现如今,盲人出行依旧是一大问题.面对无处不在的红绿灯,盲人无法通过眼睛辨识红绿灯的状态,出行受阻.为了解决盲人识别红绿灯的难题,本文提出了一种基于MATLAB进行红绿灯识别的系统.对交通灯的识别主要基于对交通灯的色彩及形状特征.基于信号灯的亮度对其进行分割,提取,并设置了一种自动最优选择阈值的方法.再由HIS彩色空间的H信息识别颜色.最后根据二值化的交通灯的横坐标和纵坐标方向的投影进行形状匹配识别. 2 部分代码 clc clear all close all a=imread('m

qq_59747472的博客 2690

人形机器人 vs 机器狗SLAM:FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID的差异化优化方向

《FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID在人形与机器狗应用中的差异化优化策略》摘要: 格灵深瞳开源的FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID系统针对人形机器人和机器狗提出了差异化优化方案。人形机器人需应对双足步态带来的周期性晃动,通过动态盲区滤波、二阶运动模型补偿步态相位畸变,并修复重力向量计算误差。机器狗则需解决四足高频运动挑战,包括设计自适应地面分割算法、抑制IMU高频振动噪声,以及基于足端接触序列的非匀速运动建模。二者在传感器配置(高度/视角)、运动频率(1-

Studying…… 323

iView数据展示组件:表格、列表与卡片的最佳实践

本文深入探讨了iView框架中三大核心数据展示组件(Table、List和Card)的高级功能与最佳实践。内容涵盖了Table组件的固定列、多级表头、自定义渲染等高级特性及其性能优化策略;List组件的虚拟滚动技术原理与大数据量优化方案;Card组件的响应式布局、内容密度控制和交互状态管理。文章通过大量代码示例和实现原理分析,为开发者提供了在企业级应用中高效使用这些组件的全面指导。 ## Tab...

gitblog_00726的博客 454

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

告别千篇一律:iView主题定制全攻略——3步实现品牌风格统一

你还在为UI组件库样式与品牌风格不符而烦恼?还在手动修改CSS导致升级困难?本文将带你通过Less变量覆盖与样式扩展,3步定制专属iView主题,彻底解决界面同质化问题。读完你将掌握:核心变量体系解析、多场景覆盖方案、组件样式深度定制技巧,以及企业级主题切换最佳实践。 ## iView主题系统架构 iView采用Less(Leaner Style Sheets)作为样式预处理器,通过模块化变量...

gitblog_00160的博客 1007

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

轮播图高度自适应_ElementUI表格eltable表头固定自适应高度解决方案

来源 |https://wintc.top/article/54ElementUI、iView都以相同的方式提供了表格组件表头固定的方法,即设置组件的height属性。表头固定很重要,就在于当表格数据项很多时,滚动条出现在表格组件内,而不是出现在表格组件外——这样的优点在于,滚动浏览数据项时,表头不发生滚动而永远在可视区域,数据项的字段名可以一直看到。el-table的height属性...

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android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

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今天给大家推荐一个后端基于.NetCore+Vue前后端分离,移动端基于Uniap可发布IOS、Android、小程序、H5框架系统。

成长的足迹 4167

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一、准备插件 下载地址(别人CSND 免费下载,好人一生平安):https://download.youkuaiyun.com/download/hqtc0704/10642331 二、Export2Excel.js 插件的调用 Bolb.js 三、下载Excel,自己写个函数调用下面handleDownload函数 handleDownload() { this.down...

LZD30的博客 1083

基于Vue开源的高效复杂表格解决方案——「vxe-table」

背景 在目前大多数情况下,越来越多拥有开发团队的公司使用Vue作为他们的前端开发框架,我们不得不承认Vue这种模式在很多地方是优于传统项目的,但是相信很多人会和笔者一样,在使用过程中,事物总不是想象中那么美好,其中有一项就和今天的主角有关,在组件方面,以往jQuery的方式存在大量的第三方组件,能应对很多复杂的业务场景,就比如表格组件。虽然普通的表格能满足普通的开发需求,但是遇到复杂的就会显得捉襟见肘,遇到一个开源的在Vue中相当好用的一个表格组件——vxe-table! 开源仓库(MIT) 一个基于 v

代码讲故事 9090

iview 下拉框禁用样式

<Cascader clearable filterable :filterable="false" :disabled="isSee" v-model="formData.cascaderCityAreaList" pl...

qq_40295815的博客 1216

antd 获取table选中行数据_超高效 Vue pc端表格解决方案Vxe-Table

今天给小伙伴们分享一款功能超强大的Vue表格组件VxeTable。vxe-table 基于vue2.x构建的高效table表格组件,star高达2.5K+。支持行/列拖拽、排序筛选、虚拟滚动、懒加载、树形结构、xlsx导入导出、集成第三方库等功能。功能特性模块化表格、按需引入,减少项目大小;虚拟滚动、懒加载,渲染性能大幅提升;多种主题,多图标;多种表格类型(基础表格、复杂表格、树形表格、编辑表格、...

weixin_39775872的博客 2840

ant design table左侧_基于Vue开源的高效复杂表格解决方案——「vxe-table」

背景在目前大多数情况下,越来越多拥有开发团队的公司使用Vue作为他们的前端开发框架,我们不得不承认Vue这种模式在很多地方是优于传统项目的,但是相信很多人会和笔者一样,在使用过程中,事物总不是想象中那么美好,其中有一项就和今天的主角有关,在组件方面,以往jQuery的方式存在大量的第三方组件,能应对很多复杂的业务场景,就比如表格组件。虽然普通的表格能满足普通的开发需求,但是遇到复杂的就会显得捉襟见...

weixin_39809793的博客 1336
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codezha
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