Jak používat proměnnou k dynamickému spuštění funkce zpětného volání v Reactu

Transformace dat v řádcích tabulky React pomocí dynamických zpětných volání

Při vytváření dynamické tabulky v Reagovat, zejména při integraci dat z back-endu jako Laravel, zpracování datových transformací se stává klíčovým úkolem. Nezpracovaná data budete často muset zmutovat nebo naformátovat, než je zobrazíte uživateli. To platí zejména v případě, že data obsahují logické hodnoty, data nebo jiné typy, které vyžadují speciální formátování.

V tomto scénáři máme sadu sloupců předávaných z back-endu Laravel, které potřebujeme iterovat a vytvořit záhlaví tabulek v Reactu. Každý sloupec může představovat různé typy dat a některé mohou vyžadovat transformaci. Například logické hodnoty uložené jako TinyInt je třeba zobrazit jako „Ano“ nebo „Ne“ v závislosti na tom, zda je hodnota 1 nebo 0.

Dynamickým prováděním funkce zpětného volání JavaScriptu na základě názvu sloupce můžeme efektivně formátovat data v každém řádku. Tento přístup umožňuje flexibilitu, zvláště když různé sloupce vyžadují různé transformace. Struktura komponent Reactu usnadňuje iteraci dat a dynamickou aplikaci těchto transformací.

V tomto článku si projdeme, jak mapovat názvy sloupců na jejich odpovídající funkce zpětného volání. To vám umožní bezproblémově transformovat data ve vašem Reagovat tabulky, ať už zpracováváte booleovské hodnoty, data nebo jiné speciální typy dat.

Dynamické provádění zpětných volání v tabulkách React

Výše uvedené příklady skriptů se zaměřují na dynamické spouštění a Zpětné volání JavaScriptu funkce založená na proměnné, což je v tomto případě název sloupce řádku v tabulce. Hlavním problémem je transformace dat z Laravel back-endu předtím, než se zobrazí v tabulce React. To je užitečné v případech, kdy je třeba upravit data – jako je transformace booleovských hodnot na čitelné štítky jako „Ano“ nebo „Ne“. Pomocí funkcí zpětného volání pro každý sloupec lze data řádků tabulky dynamicky upravovat, aniž by bylo nutné napevno kódovat transformace pro každé pole.

Jedním z klíčových konceptů je použití Object.keys(), což nám umožňuje extrahovat všechny názvy sloupců z dat řádků. Tato funkce pomáhá iterovat každý sloupec, abychom mohli použít příslušnou transformaci prostřednictvím funkce zpětného volání. The mapa() Další nezbytnou součástí tohoto procesu je metoda, která nám umožňuje projít každý klíč a provést odpovídající transformační funkci uloženou v objektu callbacks. The Logické NEBO operátor (||) zajišťuje, že i když sloupec nemá konkrétní transformaci, výchozí akcí bude vrácení nezpracovaných dat.

Například sloupec "dokončeno" může obsahovat 1 nebo 0, které představují, zda byl úkol dokončen nebo ne. Skript používá zpětné volání pro sloupec "dokončeno", který zkontroluje, zda je hodnota pravdivá (1) nebo nepravda (0), a poté vrátí "Ano" nebo "Ne." To lze snadno rozšířit na další logická pole vytvořením sdílených funkcí zpětného volání, jako je „aktivní“ pro více sloupců, jako je „banned“ nebo „has_uploaded“. Zajišťuje flexibilitu a opětovnou použitelnost v kódu bez duplikování podobné logiky pro každé pole.

Skript také obsahuje zpracování chyb pomocí zkuste...chytit. To zajišťuje, že pokud funkce zpětného volání selže nebo narazí na neočekávaná data, chyba bude zachycena a zbytek tabulky se stále vykreslí. Chyby jsou protokolovány pomocí console.error(), což je užitečné pro účely ladění. Kromě toho použití toUpperCase() a nové datum() funkce demonstruje, jak zpětná volání mohou zpracovat různé typy transformací dat, jako je formátování řetězce nebo převod data.

const callbacks = {
  name: function(value) { return value.toUpperCase(); },
  completed: function(value) { return value ? 'Yes' : 'No'; },
  created_at: function(value) { return new Date(value).toLocaleDateString(); },
  updated_at: function(value) { return new Date(value).toLocaleDateString(); },
};
export default function Row({ row }) {
  return (
    Object.keys(row).map((k, i) => {
      const transform = callbacks[k] || ((value) => value);
      return (
        <td key={i}>{transform(row[k])}</td>
      );
    })
  );
}

const sharedCallback = (value) => value ? 'Yes' : 'No';
const callbacks = {
  name: function(value) { return value.toUpperCase(); },
  completed: sharedCallback,
  banned: sharedCallback,
  has_uploaded: sharedCallback,
  created_at: function(value) { return new Date(value).toLocaleDateString(); },
};
export default function Row({ row }) {
  return (
    Object.keys(row).map((k, i) => {
      const transform = callbacks[k] || ((value) => value);
      return (
        <td key={i}>{transform(row[k])}</td>
      );
    })
  );
}

const callbacks = {
  name: function(value) { return value.toUpperCase(); },
  completed: function(value) { return value ? 'Yes' : 'No'; },
};
export default function Row({ row }) {
  return (
    Object.keys(row).map((k, i) => {
      try {
        const transform = callbacks[k] || ((value) => value);
        return <td key={i}>{transform(row[k])}</td>;
      } catch (error) {
        console.error(`Error transforming column ${k}:`, error);
        return <td key={i}>{row[k]}</td>;
      }
    })
  );
}

Provádění podmíněných zpětných volání pro komplexní transformace dat v tabulkách React

Při práci s dynamickými datovými tabulkami v ReagovatJedním z aspektů, který může být náročný, je potřeba specifických transformací dat. Cílem je provádět funkce zpětného volání JavaScriptu na základě názvu proměnné nebo sloupce, což vám umožní flexibilně transformovat data. Jednou z klíčových výhod tohoto přístupu je, že abstrahuje logiku stojící za každou transformací sloupců na modulární, opakovaně použitelné funkce zpětného volání. To znamená, že můžete snadno změnit chování libovolného sloupce jednoduchou aktualizací nebo přidáním funkce do objektu zpětného volání.

Složitějším aspektem tohoto problému je zpracování sdílených transformací. Více sloupců může například představovat booleovské hodnoty (např. „completed“, „banned“, „has_uploaded“). Namísto opakování kódu lze pro tyto případy použít sdílené funkce zpětného volání, což zlepšuje udržovatelnost. Jedná se o účinný způsob, jak zajistit, aby transformace byly konzistentní a škálovatelné napříč podobnými datovými typy, aniž by došlo k nafouknutí vaší kódové základny. Je to také efektivnější, protože nepíšete redundantní kód pro každé podobné pole.

Dalším důležitým bodem, který je třeba zvážit, je použití zpracování chyb. V tomto typu dynamického nastavení je klíčové ladně zvládnout potenciální chyby. Můžete použít a zkuste...chytit blok, abyste zachytili jakékoli neočekávané chyby během provádění transformace. To zajišťuje, že tabulka pokračuje ve vykreslování, i když se transformace nezdaří, což poskytuje lepší uživatelský dojem. Kromě toho protokolování podrobností o chybách pomáhá vývojářům rychle identifikovat a řešit problémy, což usnadňuje ladění.