SVAR React DataGrid は、最新の Web アプリケーション向けに応答性の高い高速なデータ テーブルを作成するために設計された、新しくリリースされた軽量で使いやすい UI コンポーネントです。使いやすさ、豊富なカスタマイズ オプション、大量のデータでの高いパフォーマンスに重点を置き、機能が過負荷になることなく重要な機能を提供します。
React DataGrid は、単純な Web サイトにデータ テーブルを追加する場合でも、エンタープライズ レベルの React アプリにデータ テーブルを追加する場合でも、開発時間を大幅に短縮できます。このコンポーネントは、このすぐに使用できるテーブル コンポーネントを使用して節約される時間を考慮して、競争力のある価格設定になっています。新規ユーザーは 30% の早割価格でご利用いただけます。もちろん、30 日間の無料トライアルでお試しいただけます。
これは、すぐに使える SVAR React DataGrid で利用できる主要な機能のリストです:
大規模なデータセットでの優れたパフォーマンス
- 仮想スクロール (行と列の両方)
- 動的読み込み (ユーザーがテーブルをスクロールしている間にデータをチャンクごとに読み込みます)
- サーバー側のページネーションを設定できるページングのサポート
レスポンシブデザイン
- ヘッダー テキスト、セルの内容、またはその両方に基づいて列のサイズを自動調整します
- 親コンテナに合わせてデータ グリッドを自動的に調整します
- テーブルの内容に基づいてデータ グリッドのサイズを自動変更します
- コンパクトなレイアウトのためのヘッダー内の縦書きテキスト
- モバイルおよびタブレット デバイスの完全なタッチ サポート
詳細な列設定
- ヘッダー内の列のスパン (列のグループ化)
- 固定/固定された列 (左側)
- 明確な UI のための折りたたみ可能な列
- コンテキスト メニューを使用して列を簡単に非表示または表示します
- ドラッグアンドドロップで列のサイズを変更します
行の操作
- 1 つまたは複数の列による行データの並べ替え
- 複数行の選択
- 行操作のコンテキスト メニュー (追加、削除、コピーなど)
セル内編集とスタイル
- 組み込みセルエディタ: テキスト、コンボ、リッチセレクト、日付ピッカー
- カスタムセルエディタのサポート
- グリッドセルのツールチップ
- セル内の複数行テキストのサポート
- セルにカスタム コンテンツ (画像など) を挿入する機能
その他の高度な機能
- 階層データを表示するためのツリービュー
- キーボード ナビゲーション
- CSV および Excel 形式でエクスポート
- シームレスなバックエンド データ バインディングと更新のための RestDataProvider
- 柔軟なカスタマイズ オプション
アプリに安定した軽量で高性能な React データ テーブルが必要な場合は、SVAR DataGrid コンポーネントをチェックしてください。まさにあなたが探しているものかもしれません。
デモを探索するか、専門的なサポート付きの無料トライアルを開始して、このコンポーネントが React プロジェクトのデータ管理をどのように簡素化できるかを確認してください。
以上が新しい React DataGrid、超高速で機能満載の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

現実世界におけるJavaScriptのアプリケーションには、サーバー側のプログラミング、モバイルアプリケーション開発、モノのインターネット制御が含まれます。 2。モバイルアプリケーションの開発は、ReactNativeを通じて実行され、クロスプラットフォームの展開をサポートします。 3.ハードウェアの相互作用に適したJohnny-Fiveライブラリを介したIoTデバイス制御に使用されます。


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