Unity 可序列化字典(SerializableDictionary)教程
1. 项目目录结构及介绍
项目目录结构:
SerializableDictionary/
│
├── Assets/ # Unity工程资源目录
│ ├── SerializableDictionary/ # 主库代码所在的目录
│ │ ├── SerializableDictionary.cs # 可序列化字典的核心类
│ │ └── AnySerializableDictionaryPropertyDrawer.cs # 定制属性抽屉示例
│
├── PackageManifest.json # 包含包元数据的JSON文件
└── README.md # 项目说明文档
介绍:
SerializableDictionary 是一个Unity的扩展,允许你在Unity编辑器中直接序列化和可视化操作Dictionary对象。核心类位于 SerializableDictionary 文件夹下的 SerializableDictionary.cs 中,而 AnySerializableDictionaryPropertyDrawer.cs 提供了一个用于自定义可视化界面的例子。
2. 项目的启动文件介绍
此项目并没有特定的启动文件,因为这是一个Unity的库。你需要将 Assets/SerializableDictionary 目录导入到你的Unity项目中,然后在代码中使用 SerializableDictionary 类来序列化和操作字典。
示例启动使用:
using UnityEngine;
using AzixMcAze.SerializableDictionary;
public class ExampleScript : MonoBehaviour
{
public SerializableDictionary<int, string> MyDictionary;
void Start()
{
// 初始化字典
MyDictionary = new SerializableDictionary<int, string>();
// 添加键值对
MyDictionary.Add(1, "Value1");
MyDictionary.Add(2, "Value2");
}
}
在Unity的Inspector窗口中,你会看到MyDictionary字段已经可视化并可编辑。
3. 项目的配置文件介绍
该项目没有独立的配置文件,但你可以在使用时配置 SerializableDictionary 的泛型参数来适应不同的键值对类型。例如,如果你想创建一个序列化int到GameObject的字典,你可以这样使用:
SerializableDictionary<int, GameObject> intToGameObjectDict = new SerializableDictionary<int, GameObject>();
此外,为了自定义Inspector界面的显示方式,可以创建自定义的[CustomPropertyDrawer],就像AnySerializableDictionaryPropertyDrawer.cs中所做的那样,这个类展示了如何为特定类型的SerializableDictionary创建自定义的Unity Inspector视图。
示例配置自定义属性抽屉:
[CustomPropertyDrawer(typeof(MySpecificDictionaryType))]
public class MyDictionaryDrawer : SerializableDictionaryPropertyDrawer {}
在这个例子中,MySpecificDictionaryType是你希望自定义展示的泛型类型。
总的来说,SerializableDictionary 项目简化了Unity中的字典序列化和编辑过程,提供了更友好的开发体验。通过适当的配置和定制,它可以无缝集成到你的项目中。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00