Anforderungen  |   Konzepte  |   Entwurf  |   Entwicklung  |   Qualitätssicherung  |   Lebenszyklus  |   Steuerung
 
 
 
 


SSL docx-table-ops.ts

  Sprache: JAVA
 

Spracherkennung für: .ts vermutete Sprache: Unknown {[0] [0] [0]} [Methode: Schwerpunktbildung, einfache Gewichte, sechs Dimensionen]

/**
 * Table utilities and row/column manipulation operations for Feishu documents.
 *
 * Combines:
 * - Adaptive column width calculation (content-proportional, CJK-aware)
 * - Block cleaning for Descendant API (removes read-only fields)
 * - Table row/column insert, delete, and merge operations
 */

import type * as Lark from "@larksuiteoapi/node-sdk";
import type { FeishuBlockTable, FeishuDocxBlock } from "./docx-types.js";

// ============ Table Utilities ============

// Feishu table constraints
const MIN_COLUMN_WIDTH = 50; // Feishu API minimum
const MAX_COLUMN_WIDTH = 400; // Reasonable maximum for readability
const DEFAULT_TABLE_WIDTH = 730; // Approximate Feishu page content width

/**
 * Calculate adaptive column widths based on cell content length.
 *
 * Algorithm:
 * 1. For each column, find the max content length across all rows
 * 2. Weight CJK characters as 2x width (they render wider)
 * 3. Calculate proportional widths based on content length
 * 4. Apply min/max constraints
 * 5. Redistribute remaining space to fill total table width
 *
 * Total width is derived from the original column_width values returned
 * by the Convert API, ensuring tables match Feishu's expected dimensions.
 *
 * @param blocks - Array of blocks from Convert API
 * @param tableBlockId - The block_id of the table block
 * @returns Array of column widths in pixels
 */
function normalizeChildBlockIds(children: string[] | string | undefined): string[] {
  if (Array.isArray(children)) {
    return children;
  }
  return typeof children === "string" ? [children] : [];
}

function omitParentId(block: FeishuDocxBlock): FeishuDocxBlock {
  const cleanBlock = { ...block };
  delete cleanBlock.parent_id;
  return cleanBlock;
}

function createDescendantTable(
  table: FeishuBlockTable,
  adaptiveWidths: number[] | undefined,
): FeishuBlockTable {
  const { row_size, column_size } = table.property || {};
  return {
    property: {
      row_size,
      column_size,
      ...(adaptiveWidths?.length ? { column_width: adaptiveWidths } : {}),
    },
  };
}

export function calculateAdaptiveColumnWidths(
  blocks: FeishuDocxBlock[],
  tableBlockId: string,
): number[] {
  // Find the table block
  const tableBlock = blocks.find((b) => b.block_id === tableBlockId && b.block_type === 31);

  if (!tableBlock?.table?.property) {
    return [];
  }

  const { row_size, column_size, column_width: originalWidths } = tableBlock.table.property;
  if (!row_size || !column_size) {
    return [];
  }

  // Use original total width from Convert API, or fall back to default
  const totalWidth =
    originalWidths && originalWidths.length > 0
      ? originalWidths.reduce((a: number, b: number) => a + b, 0)
      : DEFAULT_TABLE_WIDTH;
  const cellIds = normalizeChildBlockIds(tableBlock.children);

  // Build block lookup map
  const blockMap = new Map<string, FeishuDocxBlock>();
  for (const block of blocks) {
    if (block.block_id) {
      blockMap.set(block.block_id, block);
    }
  }

  // Extract text content from a table cell
  function getCellText(cellId: string): string {
    const cell = blockMap.get(cellId);
    let text = "";
    const childIds = normalizeChildBlockIds(cell?.children);

    for (const childId of childIds) {
      const child = blockMap.get(childId);
      if (child?.text?.elements) {
        for (const elem of child.text.elements) {
          if (elem.text_run?.content) {
            text += elem.text_run.content;
          }
        }
      }
    }
    return text;
  }

  // Calculate weighted length (CJK chars count as 2)
  // CJK (Chinese/Japanese/Korean) characters render ~2x wider than ASCII
  function getWeightedLength(text: string): number {
    return Array.from(text).reduce((sum, char) => {
      return sum + (char.charCodeAt(0) > 255 ? 2 : 1);
    }, 0);
  }

  // Find max content length per column
  const maxLengths = Array.from({ length: column_size }, () => 0);

  for (let row = 0; row < row_size; row++) {
    for (let col = 0; col < column_size; col++) {
      const cellIndex = row * column_size + col;
      const cellId = cellIds[cellIndex];
      if (cellId) {
        const content = getCellText(cellId);
        const length = getWeightedLength(content);
        maxLengths[col] = Math.max(maxLengths[col], length);
      }
    }
  }

  // Handle empty table: distribute width equally, clamped to [MIN, MAX] so
  // wide tables (e.g. 15+ columns) don't produce sub-50 widths that Feishu
  // rejects as invalid column_width values.
  const totalLength = maxLengths.reduce((a, b) => a + b, 0);
  if (totalLength === 0) {
    const equalWidth = Math.max(
      MIN_COLUMN_WIDTH,
      Math.min(MAX_COLUMN_WIDTH, Math.floor(totalWidth / column_size)),
    );
    return Array.from({ length: column_size }, () => equalWidth);
  }

  // Calculate proportional widths
  let widths = maxLengths.map((len) => {
    const proportion = len / totalLength;
    return Math.round(proportion * totalWidth);
  });

  // Apply min/max constraints
  widths = widths.map((w) => Math.max(MIN_COLUMN_WIDTH, Math.min(MAX_COLUMN_WIDTH, w)));

  // Redistribute remaining space to fill total width
  let remaining = totalWidth - widths.reduce((a, b) => a + b, 0);
  while (remaining > 0) {
    // Find columns that can still grow (not at max)
    const growable = widths.map((w, i) => (w < MAX_COLUMN_WIDTH ? i : -1)).filter((i) => i >= 0);
    if (growable.length === 0) {
      break;
    }

    // Distribute evenly among growable columns
    const perColumn = Math.floor(remaining / growable.length);
    if (perColumn === 0) {
      break;
    }

    for (const i of growable) {
      const add = Math.min(perColumn, MAX_COLUMN_WIDTH - widths[i]);
      widths[i] += add;
      remaining -= add;
    }
  }

  return widths;
}

/**
 * Clean blocks for Descendant API with adaptive column widths.
 *
 * - Removes parent_id from all blocks
 * - Fixes children type (string → array) for TableCell blocks
 * - Removes merge_info (read-only, causes API error)
 * - Calculates and applies adaptive column_width for tables
 *
 * @param blocks - Array of blocks from Convert API
 * @returns Cleaned blocks ready for Descendant API
 */
export function cleanBlocksForDescendant(blocks: FeishuDocxBlock[]): FeishuDocxBlock[] {
  // Pre-calculate adaptive widths for all tables
  const tableWidths = new Map<string, number[]>();
  for (const block of blocks) {
    if (block.block_type === 31 && block.block_id) {
      const widths = calculateAdaptiveColumnWidths(blocks, block.block_id);
      tableWidths.set(block.block_id, widths);
    }
  }

  return blocks.map((block) => {
    const cleanBlock = omitParentId(block);

    // Fix: Convert API sometimes returns children as string for TableCell
    if (cleanBlock.block_type === 32 && typeof cleanBlock.children === "string") {
      cleanBlock.children = [cleanBlock.children];
    }

    // Clean table blocks
    if (cleanBlock.block_type === 31 && cleanBlock.table) {
      const adaptiveWidths = block.block_id ? tableWidths.get(block.block_id) : undefined;
      cleanBlock.table = createDescendantTable(cleanBlock.table, adaptiveWidths);
    }

    return cleanBlock;
  });
}

// ============ Table Row/Column Operations ============

export async function insertTableRow(
  client: Lark.Client,
  docToken: string,
  blockId: string,
  rowIndex: number = -1,
) {
  const res = await client.docx.documentBlock.patch({
    path: { document_id: docToken, block_id: blockId },
    data: { insert_table_row: { row_index: rowIndex } },
  });
  if (res.code !== 0) {
    throw new Error(res.msg);
  }
  return { success: true, block: res.data?.block };
}

export async function insertTableColumn(
  client: Lark.Client,
  docToken: string,
  blockId: string,
  columnIndex: number = -1,
) {
  const res = await client.docx.documentBlock.patch({
    path: { document_id: docToken, block_id: blockId },
    data: { insert_table_column: { column_index: columnIndex } },
  });
  if (res.code !== 0) {
    throw new Error(res.msg);
  }
  return { success: true, block: res.data?.block };
}

export async function deleteTableRows(
  client: Lark.Client,
  docToken: string,
  blockId: string,
  rowStart: number,
  rowCount: number = 1,
) {
  const res = await client.docx.documentBlock.patch({
    path: { document_id: docToken, block_id: blockId },
    data: { delete_table_rows: { row_start_index: rowStart, row_end_index: rowStart + rowCount } },
  });
  if (res.code !== 0) {
    throw new Error(res.msg);
  }
  return { success: true, rows_deleted: rowCount, block: res.data?.block };
}

export async function deleteTableColumns(
  client: Lark.Client,
  docToken: string,
  blockId: string,
  columnStart: number,
  columnCount: number = 1,
) {
  const res = await client.docx.documentBlock.patch({
    path: { document_id: docToken, block_id: blockId },
    data: {
      delete_table_columns: {
        column_start_index: columnStart,
        column_end_index: columnStart + columnCount,
      },
    },
  });
  if (res.code !== 0) {
    throw new Error(res.msg);
  }
  return { success: true, columns_deleted: columnCount, block: res.data?.block };
}

export async function mergeTableCells(
  client: Lark.Client,
  docToken: string,
  blockId: string,
  rowStart: number,
  rowEnd: number,
  columnStart: number,
  columnEnd: number,
) {
  const res = await client.docx.documentBlock.patch({
    path: { document_id: docToken, block_id: blockId },
    data: {
      merge_table_cells: {
        row_start_index: rowStart,
        row_end_index: rowEnd,
        column_start_index: columnStart,
        column_end_index: columnEnd,
      },
    },
  });
  if (res.code !== 0) {
    throw new Error(res.msg);
  }
  return { success: true, block: res.data?.block };
}

¤ Die Informationen auf dieser Webseite wurden nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit, noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.0.35Bemerkung:  (vorverarbeitet am  2026-04-27) ¤

*Bot Zugriff






Wurzel

Suchen

Beweissystem der NASA

Beweissystem Isabelle

NIST Cobol Testsuite

Cephes Mathematical Library

Wiener Entwicklungsmethode

Haftungshinweis

Die Informationen auf dieser Webseite wurden nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit, noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.

Bemerkung:

Die farbliche Syntaxdarstellung und die Messung sind noch experimentell.






                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     


Neuigkeiten

     Aktuelles
     Motto des Tages

Software

     Produkte
     Quellcodebibliothek

Aktivitäten

     Artikel über Sicherheit
     Anleitung zur Aktivierung von SSL

Muße

     Gedichte
     Musik
     Bilder

Jenseits des Üblichen ....

Besucherstatistik

Besucherstatistik

Monitoring

Montastic status badge