前言
Formily 是基于 JSON Schema 的强大表单解决方案,它提供了灵活的表单渲染和数据绑定能力。本文将探讨 Formily JSON Schema 渲染机制和实现细节,帮助我们更好地理解和应用该技术。
介绍
Formily 是一个基于 React 的高性能表单解决方案,它提供了 JSON Schema、JSX Schema、纯 JSX 三种开发模式,来描述表单结构和验证规则。
JSON Schema 是一个社区推动的 JSON 文件协议,用于规范 JSON 文件内容。它提供了丰富的属性和约束,可以完整地描述一个表单的各个字段和相关规则。它与平台无关,可以描述任意复杂的数据结构,相比 JSX,JSON Schema 的描述格式更加紧凑,可读性更好。JSON Schema 在 JSON 的格式上,加入了一些标准化属性,用于描述结构化数据。
基本概念
- 解析 JSON Schema:Formily 解析传入的 JSON Schema 对象,识别其中的字段类型、属性、校验规则等信息。它会根据字段类型选择相应的表单字段组件,并将属性和校验规则应用到相应的组件上。
1 | js复制代码const rule = (value) => { |
- 构建表单树:Formily 根据解析后的 JSON Schema 数据构建表单树,表单树是一个组件树结构,每个节点对应一个表单字段或表单组件。
1 | js复制代码import { createForm } from '@formily/core' |
- 表单数据绑定:Formily 通过双向绑定机制将表单数据与表单组件进行关联。当表单组件的值发生变化时,表单数据会自动更新;反之,当表单数据发生变化时,表单组件的值也会更新。这种双向绑定机制使得表单数据与界面保持同步,提供了便捷的数据操作能力。
- 表单校验和验证:Formily 根据 JSON Schema 中定义的验证规则对表单数据进行校验和验证。它自动根据字段类型和属性进行验证,并提供实时的验证反馈。
- 表单提交和数据处理:一旦用户完成表单填写,您可以使用 Formily 提供的 API 获取表单数据,并进行后续的处理,例如提交到服务器或进行其他业务逻辑操作。Formily 提供了丰富的功能和扩展性,支持自定义表单行为和数据处理逻辑。
渲染流程
在每次进行开发的时候,我们都会使用 createSchemaField
来声明一个 SchemaField
来装载我们写好的 Schema
,那么它是如何实现的呢?
部分实现如下:
1 | js复制代码export function createSchemaField(options) { |
我们可以看到,代码相对比较简单,套了几层“壳子”之后,代码最终走向了 renderChildren
方法中的 RecursionField
。
那么 RecursionField
究竟是个什么东西?我们接着往下看:
1 | js复制代码export var RecursionField = function (props) { |
以上代码看似复杂,其实我们只需要关注两点:
- 在第26行,
RecursionField
对自身进行了递归调用。其实,这里也就说明了Formily
是如何获取properties
,然后根据properties
的属性来进行递归渲染的了 render
方法中,针对不同的type
使用了不同的Field
来进行渲染。
看似这么多个不同的 Field
,其实他们都有个相同的特点,就是里面都渲染了一层 ReactiveField
。就比如 ObjectField
:
1 | js复制代码export var ObjectField = function (props) { |
那么,为什么要着重提到 ReactiveField
,它有什么魔力呢?
其实ReactiveField
才是整个渲染流程里最最重要的核心,照惯例,先上源码。
具体实现如下:
1 | js复制代码var ReactiveInternal = function (props) { |
在组件的17行和23行的方法里,分别去获取了x-decorator
和x-component
所对应的组件来进行渲染,两者稍有不同的是,x-component
的 props
更为丰富。还有一个需要注意的细节点,在代码的第八行,获取到了所有子项,在25行的判断中,如果当前节点的组件类型为指定时,那么我们就认为他不是一个UI节点,那么就会直接返回它的子项进行后续的解析并渲染。最后,在代码的第70行,将 Component
放入了 Decorator
中,并将 reactive-react
提供的 observer
将该组件变成了响应式组件,这也就是解释了为什么 formily
能做到组件级别的精准刷新,因为他的响应式监听是最小粒度的。
实践
我们可以用以下代码简单构建一个表单:
1 | js复制代码{ |
效果如下:
产品看了一眼:“太丑了!不要每个都占满一行。”于是我们又有了以下代码:
1 | js复制代码{ |
在之前代码的基础上,我们在外层套了一个 x-component 为 Layout.Inline 的节点,效果如下:
这样确实更顺眼一点了。
可是,过了一会儿,后端又来了:我想要把数据的结构从
1 | js复制代码{ |
改成
1 | js复制代码{ |
行吧…,咱也不敢问为什么要这样改。于是我们继续:
1 | js复制代码{ |
这次我们在 name 和 age 的外层套了一个名为 obj 的节点,并将 type 设置为 object,并将 name 节点的名称改成了 nickname。验证后,我们发现,表单的数据的结构终于符合预期了。
没多久,产品又双叒叕跑过来了:“我希望性别选择为女性时,不用输入年龄,毕竟女孩的年龄需要保密。”
我:“???”
于是,我们继续作以下改动:
1 | js复制代码{ |
相较于以前的代码,我们在 age 节点下加入了 x-reactions 属性,使其能够被 gender 的值影响,来动态变换 disable 的值。
终于,在磕磕绊绊中,我们完成了此次需求。
其实,以上例子虽然简单,但也从侧面反应出,Formily 基于 JSON Schema 的强大表单解决能力。无论是应对表单数据结构的调整,数据字段名的更改,还是组件样式更改和组件联动,都能轻而易举地通过简单配置来化解。
不过在日常项目中,我们所需要经历的场景,大多都复杂得多。
复杂场景
需求概述
如上图,业务对象编码
是一个下拉框 Select
,它的值改变时,调用接口,将接口返回的数据,应用到其他三个表单数据中。
业务对象名称
同理,在它的值改变时,也会调用接口,与业务对象编码行为一致,它会反过来影响业务对象编码的值。
需求分析
既然是表单联动,我们首先会想到 x-reactions 属性,我们可以用它来达到组件联动的目的。于是我们心里有了以下的大致结构:
1 | js复制代码{ |
我们为每个节点都添加了 x-reactions 属性,使其能够被影响。但是我们的需求并不是简单的通过组件的值去影响其他组件,而是组件的值请求接口后再去影响其他组件。如下图:
以业务对象编码为例
Start业务对象编码下拉选择通过选择到的业务对象编码请求接口内容将返回的接口数据进行解析将解析出的数据放如表单中Stop
那么,由此不难想到,要有一个地方放接口请求的逻辑,它能够随着下拉框的数据改变而进行数据请求。所以,简单的 Select 已经不能满足我们的场景了,我们需要自定义一个组件,把这些逻辑都封装到其中。伪代码大致如下:
1 | js复制代码const BusinessObjectSelect: React.FunctionComponent<IBusinessObjectSelectProps> = ({ |
将组件注册完之后(不懂如何注册详询官方文档),再将 Schema 结构中的组件进行替换,并分别对其依赖属性进行修改。
1 | js复制代码businessObjectCode: { |
然而,出现了新的问题:
- 在处理另外两个表单数据(ownerName,businessObjectType)的时候,x-reactions 应该依赖谁。因为无论依赖了其中哪一个,在另一个下拉框数据改变的时候,都无法触发联动了。
- 在提交表单的时候,表单的数据结构被污染了。本应该是
1 | js复制代码{ |
现在却变成了
1 | js复制代码{ |
- 现在的表单数据因为联动的需要,x-reactions 中的 dependencies 里的数据(businessObjectCode,businessObjectName)也必须为数据对象,在初始化表单时,可能也得将 businessObjectCode 和 businessObjectName 处理成数据对象。
- 反直觉。在人的直觉中,我们往往希望所见即所得,而现在的方案包含了太多隐式的内容。
- 维护成本。如果后续有需求变更,比如字段调整,表单结构调整,对于维护这段代码的人来说,都是非常难受的。(而我们原本以为改几个字母就好了的呀…)
当然以上问题,都是可以解决的。比如问题1,在value值改变的时候,我们可以手动触发一下组件的onChange,当然,可能会有一些边界 case 需要考虑。比如问题2和3,我们可以中间做一层数据转换。
但是至此,我们花了太多的成本,甚至以上都是笔者简化过的逻辑和代码。试问,我们使用 Formily 的初衷,不是为了提高我们的效率,减轻我们的心智负担吗?而现在似乎背道而驰。
当然,对于熟悉 Formily 的同学,可能也会想到使用 createForm 中 effects 提供的钩子,去监听组件的值改变,然后再去改变整个 form 的数据。可是一旦表单复杂到一定程度,钩子里的逻辑维护成本也是非常高的,而且,如果像笔者一样,在项目中,大部分场景都使用了 Formily 本身的联动能力去解决,仅针对这种特殊场景,用钩子函数去处理的话,显得不伦不类。但话说回来,这也确实能解决问题,而且比较符合直觉。
所以最终,笔者采用了与此类似的方式,在每个 Select 组件的 onChange 中进行接口请求之后,再使用 form.setValues 来改变整个表单的数据。这样,逻辑似乎更简洁了,也不需要去处理自定义组件里的异常 case,仅仅只需要关注 onChange 以及表单的数据应该怎么赋值。表单数据也干净了,不需要花费额外的转换成本。对于此案例,如果是你,你会怎么处理呢?
结论
由此可见,如果仅依靠 Formily 本身的联动能力,在应对某些复杂场景时,是存在一定的局限性的。
另外,在表单交互过程中,JSON Schema 的反复解析可能成为性能瓶颈,特别是当 schema 内容庞大且需要进行复杂的联动和批量更新时,性能问题会更加明显。这是因为 Formily 在内部对状态进行深拷贝,并进行深度遍历的脏检测。虽然这种方式提升了用户体验,但在处理大量数据的情况下,性能问题会显现出来。在这种情况下,考虑屏蔽 Formily 的局部重复渲染,回退到 React 的整树渲染可能是一个解决方案。
然而,任何方案都只能解决部分问题。一个方案可以满足80%的场景,剩下的20%可能需要采用其他方案来处理。因此,在面对问题时,需要根据具体情况选择合适的方案来解决。
最后
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本文转载自: 掘金