Pizza Dough 计算器输入记忆功能的技术实现
2025-06-20 20:57:41作者:晏闻田Solitary
在制作披萨面团的过程中,精确计算各种配料的比例至关重要。Pizza Dough 项目提供了一个优秀的计算器工具,但用户反馈在使用过程中存在一个不便之处:每次关闭配料窗口后,计算器会自动重置为默认数值,导致用户需要反复输入相同的参数。
问题分析
计算器的默认重置行为虽然确保了每次使用都是从一个干净的状态开始,但对于需要多次调整配比的用户来说却带来了额外的工作量。特别是在尝试不同配比方案时,用户往往需要记住之前输入的数值,或者手动记录下来,这显著降低了用户体验。
技术解决方案
项目维护者采用了本地存储(Local Storage)技术来解决这个问题。Local Storage 是浏览器提供的一种客户端存储机制,允许网页在用户浏览器中存储键值对数据。与传统的 Cookie 相比,Local Storage 具有更大的存储容量(通常为5MB)且不会随每个HTTP请求发送到服务器。
实现的核心思路是:
- 当用户修改计算器参数时,将这些值实时保存到Local Storage中
- 当页面加载或计算器重新打开时,首先检查Local Storage中是否有保存的值
- 如果有保存的值,则使用这些值初始化计算器,而不是使用默认值
实现细节
具体实现时需要考虑几个关键点:
- 数据序列化:将用户输入的各种参数(如面粉重量、水比例等)序列化为JSON格式存储
- 存储时机:选择合适的事件(如表单变化、窗口关闭等)触发存储操作
- 数据验证:从Local Storage读取数据时需要验证数据的完整性和有效性
- 兼容性处理:考虑不同浏览器对Local Storage的支持情况
用户体验提升
这一改进带来了多方面的用户体验提升:
- 减少了重复输入的工作量
- 方便用户在不同设备参数间快速切换比较
- 支持用户中断操作后继续之前的计算
- 提高了工具的整体使用效率
技术选型的考量
选择Local Storage而非其他客户端存储方案(如Session Storage或IndexedDB)主要基于以下考虑:
- 存储需求简单,只需要保存少量键值对
- 数据需要持久化,不受会话周期影响
- 实现简单,API易于使用
- 兼容性良好,几乎所有现代浏览器都支持
总结
通过引入Local Storage实现计算器输入记忆功能,Pizza Dough项目显著提升了工具的实用性和用户体验。这一改进展示了如何通过简单的技术手段解决实际使用中的痛点,同时也体现了开发者对用户反馈的积极响应。对于类似的工具类Web应用,这种"记住用户选择"的模式值得借鉴。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869