博客
关于我
EasyUI读JSON
阅读量:203 次
发布时间:2019-02-28

本文共 357 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

为了实现项目数据的可视化展示,我在页面中使用了EasyUI框架进行数据表格的创建。通过AJAX请求,我从后端获取了指定项目的详细数据,并将其以JSON格式加载到页面中。

在EasyUI的支持下,我创建了一个数据表格并设置了以下属性:

  • 表格标题:为数据表格指定了标题,便于用户识别数据内容。
  • 表格宽度和高度:将表格的宽度设置为700px,高度为250px,确保在不同屏幕尺寸下都能良好显示。
  • 表格列数和列宽:根据数据字段需求,设置了多个列,列宽分别为80px、120px、80px、80px、250px和60px,确保信息对齐整齐。
  • 表格数据:将后端返回的数据对象转换为易于展示的格式,并填充到表格中,实现了数据的动态展示。

通过以上配置,用户可以在页面中直观地查看项目相关的各项数据,提升了数据的可读性和使用体验。

转载地址:http://fgpp.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>