WindowsCompositionSamples 项目教程
2024-09-15 05:41:40作者:吴年前Myrtle
1. 项目介绍
WindowsCompositionSamples 是由微软开源的一个项目,旨在提供最新的代码示例、演示和开发者反馈,帮助开发者构建美观且富有吸引力的 WinUI3 应用程序。该项目主要关注于使用 Microsoft.UI.Composition 和 Microsoft.UI.Input 命名空间中的 API 来创建 UI。通过这些示例,开发者可以更好地理解和应用 Fluent Design System 的平台构建块。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具和环境:
- Visual Studio 2019 或更高版本
- Windows 10 SDK (10.0.17763.0) 或更高版本
- .NET 5 或更高版本
2.2 克隆项目
首先,克隆 WindowsCompositionSamples 项目到本地:
git clone https://github.com/microsoft/WindowsCompositionSamples.git
2.3 打开项目
使用 Visual Studio 打开项目文件 WindowsCompositionSamples.sln
。
2.4 运行示例
在解决方案资源管理器中,选择一个示例项目(例如 SampleGallery
),右键点击并选择“设为启动项目”。然后按 F5
运行项目。
2.5 示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Windows Composition API 创建一个基本的动画效果:
using Microsoft.UI.Xaml.Controls;
using Microsoft.UI.Xaml.Hosting;
using Microsoft.UI.Composition;
using Windows.UI.Composition;
public class MyAnimatedControl : Control
{
private Compositor _compositor;
private Visual _rootVisual;
public MyAnimatedControl()
{
_compositor = ElementCompositionPreview.GetElementVisual(this).Compositor;
_rootVisual = ElementCompositionPreview.GetElementVisual(this);
var animation = _compositor.CreateScalarKeyFrameAnimation();
animation.InsertKeyFrame(0.0f, 0.0f);
animation.InsertKeyFrame(1.0f, 360.0f);
animation.Duration = TimeSpan.FromSeconds(2);
animation.IterationBehavior = AnimationIterationBehavior.Forever;
_rootVisual.StartAnimation("RotationAngleInDegrees", animation);
}
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
WindowsCompositionSamples 项目中的示例涵盖了多种应用场景,包括但不限于:
- 动画效果:通过 Composition API 创建复杂的动画效果。
- 视觉效果:使用 Composition API 创建视觉效果,如阴影、模糊等。
- 交互体验:通过 Composition API 增强用户交互体验。
3.2 最佳实践
- 性能优化:在使用 Composition API 时,注意性能优化,避免过度使用复杂的动画和视觉效果。
- 代码复用:将常用的动画和视觉效果封装成可复用的组件,提高代码的可维护性。
- 跨平台兼容性:虽然 WindowsCompositionSamples 主要针对 Windows 平台,但可以通过适当的抽象和封装,使其在其他平台上也能使用。
4. 典型生态项目
WindowsCompositionSamples 项目与其他微软开源项目和工具紧密结合,形成了强大的生态系统:
- Windows App SDK:Windows App SDK 提供了丰富的工具和库,帮助开发者构建现代化的 Windows 应用程序。
- WinUI:WinUI 是微软的 UI 框架,提供了丰富的控件和样式,与 WindowsCompositionSamples 结合使用可以创建出更加美观和功能强大的应用程序。
- XAML Controls Gallery:XAML Controls Gallery 是一个展示 WinUI 控件的应用程序,开发者可以从中学习如何使用这些控件。
通过这些生态项目,开发者可以更好地理解和应用 WindowsCompositionSamples,构建出高质量的 Windows 应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0277community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息011Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K

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++
509
44

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
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395

🎉 (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
941
554

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
345
11

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70