博客
关于我
jqury 多选框 未选中 选中的办法 已解决
阅读量:755 次
发布时间:2019-03-23

本文共 844 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

优化后的文章:

多选框选择展示与功能实现作为前端开发人员,在实现多选框功能时,可采用简单的jquery方法结合html布局。下面将通过案例展示实现方法并分析优化思路。多选框结构设计html结构如下:
js功能实现通过jquery绑定label改变事件,获取所有选中框中的值,去重后组合成字符串存储到#SizeData中。以下是具体实现代码:// 设置尺码自定义$(".sku_tab_size label").bind("change", function () { var size_arr = []; $(".Father_Item_Size input[type=checkbox]:checked").each(function () { if (size_arr.indexOf($(this).val()) === -1) { size_arr.push($(this).val()); } }); var textString = size_arr.join(','); $('#SizeData').val(textString);});图片展示primutes截图展示了选中不同尺码时的显示效果,请参考图片内容确认多选结果。优化建议1. 细节优化:可以考虑在每个选项前添加空格或换行符,例如在label标签中添加nbsp单位以提升可读性2. 代码规范:对于复杂组件统一使用js来处理数据绑定是更优选择3. 其他建议:根据需求添加loading效果或提示信息,以提升用户体验以上方案简单易懂,便于以后对类似组件进行同样处理。通过巧妙结合html和js,你可以轻松实现多选框功能,并控制选项展示方式。

希望这篇优化后的文章能满足你的要求,提升内容的可读性和搜索引擎优化效果,同时保持自然的技术分享语气。

转载地址:http://otfzk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>