Rust赋能前端： 纯血前端将 Table 导出 Excel

人的本事靠自己，人的发展靠网络
  各人好，我是柒八九。一个专注于前端开发技能/Rust及AI应用知识分享的Coder
   此篇文章所涉及到的技能有
  

   

• Rust( Rust吸收json对象并剖析/Rust天生xml)
     
  
• WebAssembly
     
  
• 表格归并(静态/动态)
     
  
• React/Vue表格导出 excel
     
  
• Rspack
    
  

  由于，行笔墨数所限，有些概念大概会一带而过亦大概提供对应的学习资料。请各人酌情观看。
<hr> 媒介

自从前次更文Rust赋能前端: 给我0.02秒，天生一套Vite/Rsbuild前端项目已已往半个月之久了。
不是偷懒和怠惰了。而是年底了，工作有点多。以是，导致更文的速率和频率有点降落。
想必各人在平常业务开发的时间，或多或少都有过将前端页面中的table导出excel的需求。
通例的方案有几种

  

• 纯后端处理处罚，也就是发起一个异步任务，然后将 excel天生移步到后端。
  
     
  
  • 优点：这种环境，针对那种 数据量大的环境，是一种可选方案。如果数据过于巨大，我们还可以在用一个 导出页面来展示各种导出任务。(已导出/正在导出…)
       
    
  • 缺点：我们无法做到导出任务的时效性。固然，我们可以借助 websockt/sse等方案来吸收后端的导出结果。但是呢，这种方式无疑增长业务的复杂度。
       
    
     
  
• 纯前端处理处罚，我们可以借助一些第三方的库比方 SheetJS [1]来实行数据的导出。
  
     
  
  • 优点：导出结果可以或许实时看到。
       
    
  • 缺点：处理处罚数据量大的表格，性能就有点慢。同时，比如做一些表格归并(静态/动态)就有点贫苦，然后如果我们想对导出的 excel某些 cell做样式处理处罚，这块也有很大的上手难度。
       
    
    
  

而，本日呢，我们提供一种方案，用Rust来处理处罚前端表格的导出(excel)。末了的结果就是，我们既可以实时得到导出结果，也能针对大数据表格实现高性能导出。而且还可以实现表格归并(静态/动态)。
运行结果

静态表格

静态长表格(1万条数据)

静态表格归并

动态表格归并

<hr> 好了，天不早了，干点正事哇。

<hr> 我们能所学到的知识点

   

   

• 初志
     
  
• 案例展示
     
  
• 源码剖析
     
  
• TODO
    
  

  <hr> 1. 初志

着实呢，我们公司对于前端表格的导出，是走的纯后端处理处罚的模式。也就是

  

• 在前端页面中发起一个异步任务
    
  
• 后端将特定的数据添补到 excel中
    
  
• 后端向前端在返回一个 Blob对象
  export?const?exportxxRecord?=?(data)?=>?{ ??return?axiosInstance<Blob>({ ????url:?`xxx`, ????data, ????responseType:?'blob', ????method:?'POST', ??}); };
    
  
• 前端天生一个 a标签来实行下载任务
  export?const?downLoad?=?(blob:?Blob,?fileName:?string)?=>?{ ??const?url?=?window.URL.createObjectURL(blob); ??const?a?=?document.createElement('a'); ??a.href?=?url; ??a.download?=?fileName; ??a.click(); ??window.URL.revokeObjectURL(url); };
  
  

但是呢，迩来接到一个需求。这个需求可谓是Buff叠满。

  

• 表格列( columns)是动态天生的
    
  
• 表格数据也是动态的(非静态表格)
    
  
• 表格数据中特定列的数据须要实行归并处理处罚，而且列和列之前是有包罗关系的
  
  
    
  
• last but not least,表格导出的 excel也是须要举行列归并的
  
  
  
  

然后，更诡异的是，后端同砚说他实现不了excel的动态归并。 这你能受的了吗。
既然，锅已经甩过来了，那没有不接的原理。正所谓，我不入地狱，谁入地狱？。那还是由我来哇。
更深的逻辑

着实，大部分业务场景中，各人对导出Table为Excel的通例做法都是通过异步接口来实现的。如许做也是有肯定的利益的。对于部分业务场景，我们须要记任命户的导出记录，这个利用就须要后端将记录入库。
但是呢，对于一些非后端记录的导出，我们就可以利用纯前端的方式了。着实针对这类的业务处理处罚，是有很多利益的。

  

• 针对导出，无非就是将前端页面中展示的 Table导出为 Excel。此时，在前端环境中，我们在利用 Antd/Element等前端组件库展示的时间，这块导出数据前端已经知晓了。我们要做的就是对于这些数据再次拼装大概直接一股脑的扔给 Excel导出引擎(我们就是采取这种方式)
    
  
• 通过异步方式处理处罚，无论数据多少，都会产生 网络时延。如果在弱网环境下，就算是数据量小的环境下，导出结果也不尽人意。我们在 22023口试真题之网络篇中讲过。
  
  

   最好最快的哀求就是没有哀求
  

  

• 就算网络时延不是重要的性能消耗点，但是对于一些统计范例的表格，对于后端同砚是须要举行 多表关联的查询。有些看似简朴的数据值，大概须要凌驾很多表去查询。这也是一个性能消耗点。
  

   以是，如果上天给我一种可以或许在前端环境中，又快又好的导出excel。我会绝不夷由的利用它
  <hr> 2. 案例展示

写在最前面

由于，我们是先讲我们wasm的本领，背面才会涉及到源码部分。但是呢，由于我们这个wasm兼容了很多环境，以是参数也是有很多传人方式和格式。以是，我们在讲示例之前，先讲讲参数的寄义。
我们在Rust中界说了和参数相干的Struct用于网络相干信息。
#[derive(Deserialize)] pub?struct?CellCoords?{ ????pub?column:?u32, ????pub?row:?u32, } #[derive(Deserialize)] pub?struct?MergedCell?{ ????pub?from:?CellCoords, ????pub?to:?CellCoords, } #[derive(Debug,?Serialize,?Deserialize)] struct?Column?{ ????title:?String, ????width:?serde_json::Value, ????dataIndex:?String, } #[derive(Deserialize)] struct?InputJson?{ ????name:?String, ????columns:?Vec<Column>, ????source:?Vec<std::collections::HashMap<String,?serde_json::Value>>, ????merge:?Option<Vec<MergedCell>>, ????correlation:?Option<Vec<String>>, }

  

• name:吸收一个 String范例的数据，用于设置天生 excel的 sheetName。
    
  
• columns:看 Struct我们得知，它吸收的是 Column的数组，而 Column是用于界说我们每列的详细信息。
  
     
  
  • 可以看到，类似 title/width/dataIndex都是我们在前端构建 Table( Antd)中用到的字段。(固然，当利用 Element时，你可以将对应的结构转换成此种范例)
       
    
  • 着实这里有一个告诫，在 Rust中我们界说变量名，都是利用 **蛇形定名法（snake_case）**是指每个空格皆以底线（ _）取代的誊写风格，且每个单字的第一个字母皆为 小写。 但是，我们为最大水平的兼容前端的数据，不须要再转换，这里就利用了驼峰定名法
       
    
  • 固然，我们也不须要在传人的时间，在前端处理处罚 columns相干字段,无脑传即可
       
    
  • 这里尚有一点须要分析，在前端 columns我们界说 width时间，是可以吸收 number和 string范例，在 Rust中我们利用 serde_json::Value来界说范例
       
    
     
  
• source:这里我们用 Vec<std::collections::HashMap<String, serde_json::Value>>界说，对标前端数据的数据范例就是 对象。
  
     
  
  • 也就是说，我们 source传人对象即可，也是无脑传即可   
    
     
  
• merge: 是一个可选项，用于吸收静态表格归并的信息
  
     
  
  • 此中 MergedCell吸收 from和 to的相干信息。   
    
     
  
• correlation:这也是一个可选项，用于吸收对于针对 列归并时对应列的 dataIndex信息。
  
     
  
  • 如果传人多个字段，那么这些字段默认有 关联关系，背面的字段会从前面字段分组后，才会实行归并利用。   
    
    
  

   关于在Rust中怎样利用JSON相干的，可以看我们之前写的如安在Rust中利用JSON
  <hr> 项目初始化

还是熟悉的套路，我们利用npx f_cli_f create table2excel的前端项目。(发布到npm的f_cli_f的rspack版本的.gitignore缺失了，有空我重新发布一版)
我们选择rspack+antd+react+tailwind的前端模板。（下面的方案，着实和框架无关，也就是说我们可以在React/Vue中无痛利用该方案）
然后，我们将项目中的pages/Home中的更换为下面的代码。
import?init,?{?generate_excel?}?from?"@/wasm/table2excel"; import?{?Button,?Table?}?from?"antd"; import?{?useCallback,?useEffect,?useState?}?from?"react"; import?{?mergeDynamicTable,?mergeTable,?staticTable?}?from?"./data.js"; const?Home?=?()?=>?{ ?const?[time,?setTime]?=?useState(0); ?useEffect(()?=>?{ ??const?initWasmInstance?=?async?()?=>?{ ???await?init(); ??}; ??initWasmInstance(); ?},?[]); const?handleExcelBlob?=?(res:?Blob)?=>?{ ????const?blob?=?new?Blob([res],?{ ????????type:?"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet;base64,", ????}); ????const?a?=?document.createElement("a"); ????a.href?=?URL.createObjectURL(blob); ????a.download?=?"data.xlsx"; ????document.body.append(a); ????a.click(); }; const?handleExport4Static?=?async?()?=>?{ ????const?startTime?=?performance.now(); ????const?res?=?await?generate_excel({ ????????columns:?staticTable.columns, ????????source:?staticTable.source, ????????name:?"front789", ????????merge:?[], ????}); ????const?endTime?=?performance.now(); ????const?duration?=?endTime?-?startTime;? ????setTime(duration);? ????handleExcelBlob(res); }; ?return?( ??<section?className="h-screen?w-screen?overflow-auto?flex?flex-col?gap-10?p-20"> ???<div?className="flex?flex-col?gap-2"> ????<div?className="flex?items-center?gap-5"> ?????静态表格?<Button?onClick={handleExport4Static}>导出</Button>?<span>耗时：{time}ms</span> ????</div> ????<Table ?????columns={staticTable.columns} ?????bordered ?????dataSource={staticTable.source} ?????pagination={false} ????/> ???</div> ??</section> ?); }; export?default?Home;
此中，有几个外部文件，我们简朴说形貌一下

  

• 
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。