Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Скрыть столбец из DataGrid, когда ItemSource является наблюдаемой коллекцией

У меня есть DataGrid, где ItemSource — это наблюдаемая коллекция, связанная с использованием архетипа MVVM. Я бы не хотел показывать свойство ID класса, отображаемое в моем DataGrid, однако мне все еще нужно, чтобы это свойство существовало.

Мой код:

XAML

<DataGrid ItemsSource="{Binding MyData}" IsReadOnly="True" Name="dtSearch" />

Посмотреть модель

    private ObservableCollection<MyDataClass> myData;
    public ObservableCollection<MyDataClass> MyData
    {
        get { return myData; }
        set
        {
            myData= value;
            RaisePropertyChanged("MyData");
        }
    }

Наблюдаемый класс

public partial class MyDataClass
{
    public int ID { get; set; }
    public string Code { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public string Type { get; set; }
}

Есть ли атрибут, который я могу указать для своего идентификатора, чтобы скрыть его от DataGrid?

Нужно ли мне создавать еще один класс для видимых свойств?


  • есть ли свойство видимости, которое вы можете установить для столбца как быстрый и/или быстрый способ сделать это на основе события OnDataBound..? 24.08.2015
  • Проблема в том, что я не определяю столбец сам, я считаю, что DataGrid создает их на основе содержимого ObservableCollection. 24.08.2015

Ответы:


1

Эта проблема возникает независимо от того, находятся ли данные в ObservableCollection или нет.

Чтобы исправить это, нужно настроить сетку на не автоматическое создание столбцов. Это делается путем установки свойства AutoGenerateColumns=False, а затем в xaml укажите нужные столбцы.

<DataGrid ItemsSource="{Binding  MyData}" AutoGenerateColumns="False" >
   <DataGrid.Columns>
      <DataGridTextColumn Header="The Code"
                          Binding="{Binding Code}"/>
      <DataGridTextColumn Header="The Name"
                          Binding="{Binding Name}"/>
      <DataGridTextColumn Header="The Type"
                          Binding="{Binding Type}"/>
   </DataGrid.Columns>
  </DataGrid>

Ознакомьтесь с дополнительными параметрами столбцов в документации для DataGrid. .

24.08.2015

2

Механизм привязки данных WPF привязывается ко всем общедоступным свойствам объекта. Таким образом, проще всего сделать свойство ID внутренним (если это не нарушает работу другого кода).
Однако существует более общий подход при привязке к списку объектов. Во-первых, поместите следующее в какое-то общее место:

public class BindableCollection<T> : ObservableCollection<T>, ITypedList
{
    string ITypedList.GetListName(PropertyDescriptor[] listAccessors) { return null; }
    PropertyDescriptorCollection ITypedList.GetItemProperties(PropertyDescriptor[] listAccessors)
    {
        return TypeDescriptor.GetProperties(typeof(T), PropertyFilter);
    }
    static readonly Attribute[] PropertyFilter = { BrowsableAttribute.Yes };
}

и используйте этот класс вместо ObservableCollection<T>. Затем просто используйте атрибут Browsable, чтобы скрыть элементы класса элемента. Для вашего примера это примерно так:

Посмотреть модель

private BindableCollection<MyDataClass> myData;
public BindableCollection<MyDataClass> MyData
{
    get { return myData; }
    set
    {
        myData= value;
        RaisePropertyChanged("MyData");
    }
}

Наблюдаемый класс

public partial class MyDataClass
{
    [Browsable(false)]
    public int ID { get; set; }
    public string Code { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public string Type { get; set; }
}
25.08.2015

3

XAML:

  <DataGrid x:Name="dataGrid1" Margin="0" AutoGenerateColumns="False">
            <DataGrid.Columns>
                <DataGridTextColumn Binding="{Binding Name}" Header="Name"/>
                <DataGridTextColumn Binding="{Binding Code}" Header="Code"/>
                <DataGridTextColumn Binding="{Binding Type}" Header="Type"/>
            </DataGrid.Columns>
   </DataGrid>

Код позади:

    private void Window_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)
    {
        ObservableCollection<MyDataClass> data = new ObservableCollection<MyDataClass>();
        data.Add(new MyDataClass { Code = "Code 1", ID = 1, Name = "Name 1", Type = "Type 1" });
        data.Add(new MyDataClass { Code = "Code 2", ID = 2, Name = "Name 2", Type = "Type 2" });
        data.Add(new MyDataClass { Code = "Code 3", ID = 3, Name = "Name 3", Type = "Type 3" });
        data.Add(new MyDataClass { Code = "Code 4", ID = 4, Name = "Name 4", Type = "Type 4" });
        data.Add(new MyDataClass { Code = "Code 5", ID = 5, Name = "Name 5", Type = "Type 5" });

        dataGrid1.ItemsSource = data;
    }

Результат:

введите здесь описание изображения

24.08.2015

4

Вы можете изменять столбцы в событии AutoGeneratedColumns объекта DataGrid. Вы можете переименовать их и удалить те, которые не хотите отображать.

28.05.2020
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..