博客
关于我
vue项目使用ui框架感受
阅读量:406 次
发布时间:2019-03-05

本文共 597 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

自从开始做Vue项目以来,我对UI框架的使用产生了深刻的感受。老师推荐我们使用像Vant这样的UI框架,确实能够在开发过程中节省不少时间,无论是从效率还是从练习的角度来看,使用预制组件都非常方便。然而,这种便利性也伴随着一些问题,这些问题往往需要我去仔细阅读文档才能解决,而这对于我这种看不懂文档的人来说,往往会变得异常棘手。

使用Vant框架处理复选框时,我就深刻体会到了这种问题的存在。虽然框架提供了一些默认属性来控制选中状态,但当我想要改变这些默认的使用方式时,发现自己陷入了一个相当棘手的逻辑问题。例如,要实现原生的复选框,更改状态并同步到Vuex,需要处理很多额外的逻辑,这对我这种希望保持代码简洁的人来说,无疑是一种折磨。

当然,我也意识到原生组件虽然逻辑更多,但在某些方面却更有可控性。比如,使用input标签实现复选框时,我可以完全按照自己的需求来定制状态处理逻辑。这让我开始思考,或许在某些场景下,选择原生组件虽然需要更多的逻辑处理,但也能带来更高的灵活性和控制权。

经过一番思考,我决定在项目中尝试结合使用UI框架和原生组件。我会在基础功能上依赖UI框架的预制组件来提升效率,而在需要高度定制的部分,则采用原生的实现方式。这不仅能够充分发挥UI框架的优势,又能在需要时保持对逻辑的完全控制。这种方法虽然增加了代码的复杂度,但在长远来看,我相信这会帮助我更好地适应项目的需求。

转载地址:http://rdgwz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>