Hur man använder en variabel för att dynamiskt köra en återuppringningsfunktion i React

Transformera data i React-tabellrader med dynamiska återuppringningar

När du bygger in en dynamisk tabell Reagera, speciellt när man integrerar data från en back-end som Laravel, hantering av datatransformationer blir en nyckeluppgift. Ofta måste du mutera eller formatera rådata innan du visar dem för användaren. Detta gäller särskilt när data innehåller booleska värden, datum eller andra typer som behöver speciell formatering.

I det här scenariot har vi en uppsättning kolumner som skickas från en Laravel-backend som vi måste iterera över och bygga tabellrubriker i React. Varje kolumn kan representera olika typer av data, och vissa kan kräva transformation. Till exempel måste booleska värden lagrade som TinyInt visas som "Ja" eller "Nej", beroende på om värdet är 1 eller 0.

Genom att dynamiskt köra en JavaScript-återuppringningsfunktion baserat på kolumnnamnet kan vi effektivt formatera data i varje rad. Detta tillvägagångssätt möjliggör flexibilitet, särskilt när olika kolumner behöver olika transformationer. Reacts komponentstruktur gör det enkelt att iterera över data och tillämpa dessa transformationer dynamiskt.

I den här artikeln går vi igenom hur man mappar kolumnnamn till deras motsvarande återuppringningsfunktioner. Detta gör att du kan omvandla data sömlöst inom din Reagera tabell, oavsett om du hanterar booleaner, datum eller andra speciella typer av data.

Dynamisk exekvering av återuppringningar i React-tabeller

Skriptexemplen ovan fokuserar på dynamisk exekvering av en JavaScript-återuppringning funktion baserad på en variabel, som i det här fallet är kolumnnamnet på en rad i en tabell. Huvudproblemet är att transformera data från en Laravel-backend innan den visas i React-tabellen. Detta är användbart för fall där data behöver ändras – som att omvandla booleska värden till läsbara etiketter som "Ja" eller "Nej". Genom att använda återuppringningsfunktioner för varje kolumn kan tabellradernas data justeras dynamiskt utan att behöva hårdkoda transformationer för varje fält.

Ett nyckelbegrepp är användningen av Object.keys(), vilket gör att vi kan extrahera alla kolumnnamn från raddata. Denna funktion hjälper till att iterera över varje kolumn så att vi kan tillämpa den relevanta transformationen genom återuppringningsfunktionen. De karta() Metoden är en annan viktig del av denna process, som gör att vi kan gå igenom varje nyckel och utföra motsvarande transformationsfunktion lagrad i callbacks-objektet. De Logisk ELLER operatorn (||) säkerställer att även om en kolumn inte har en specifik transformation, kommer standardåtgärden att vara att returnera rådata.

Till exempel kan kolumnen "avslutad" innehålla en 1 eller 0, vilket representerar om en uppgift har slutförts eller inte. Skriptet använder en återuppringning för kolumnen "avslutad" som kontrollerar om värdet är sant (1) eller falskt (0), och sedan returnerar "Ja" eller "Nej". Detta kan enkelt utökas till andra booleska fält genom att skapa delade återuppringningsfunktioner som "aktiv" för flera kolumner, till exempel "förbjuden" eller "has_uppladdad." Det säkerställer flexibilitet och återanvändbarhet i koden utan att duplicera liknande logik för varje fält.

Skriptet inkluderar även felhantering med hjälp av försök ... fånga. Detta säkerställer att om en återuppringningsfunktion misslyckas eller stöter på oväntade data, fångas felet och resten av tabellen återges fortfarande. Fel loggas med hjälp av console.error(), vilket är användbart för felsökningsändamål. Dessutom kan användningen av toUpperCase() och nytt datum() funktioner visar hur callbacks kan hantera olika typer av datatransformationer, såsom strängformatering eller datumkonvertering.

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>;
      }
    })
  );
}

Exekvera villkorliga återuppringningar för komplexa datatransformationer i reaktionstabeller

När du arbetar med dynamiska datatabeller i Reagera, en aspekt som kan vara utmanande är behovet av specifika datatransformationer. Målet är att köra JavaScript-återuppringningsfunktioner baserat på en variabel eller kolumnnamn, så att du kan transformera data flexibelt. En viktig fördel med detta tillvägagångssätt är att det abstraherar logiken bakom varje kolumntransformation till modulär, återanvändbar återuppringningsfunktioner. Detta innebär att du enkelt kan ändra beteendet för valfri kolumn genom att helt enkelt uppdatera eller lägga till en funktion till återuppringningsobjektet.

En mer komplex aspekt av detta problem är att hantera delade transformationer. Till exempel kan flera kolumner representera booleska värden (t.ex. "fullbordad", "förbjuden", "has_uppladdad"). Istället för att upprepa koden kan delade återuppringningsfunktioner användas för dessa fall, vilket förbättrar underhållsbarheten. Detta är ett kraftfullt sätt att säkerställa att transformationer är konsekventa och skalbara över liknande datatyper utan att din kodbas blir sväll. Det är också mer effektivt eftersom du inte skriver redundant kod för alla liknande fält.

En annan viktig punkt att tänka på är användningen av felhantering. I den här typen av dynamisk installation är det avgörande att hantera potentiella fel på ett elegant sätt. Du kan använda en försök ... fånga blockera för att fånga upp eventuella oväntade fel under exekveringen av en transformation. Detta säkerställer att tabellen fortsätter att renderas även när en transformation misslyckas, vilket ger en bättre användarupplevelse. Att logga feldetaljerna hjälper dessutom utvecklare att snabbt identifiera och lösa problem, vilket gör felsökning enklare.