react-native-reanimated-dnd 项目亮点解析
2025-06-04 17:35:48作者:昌雅子Ethen
1. 项目的基础介绍
react-native-reanimated-dnd 是一个为 React Native 开发者设计的拖放(Drag & Drop)组件库。它利用 Reanimated 3 提供的高性能动画能力,实现了流畅的 60fps 动画效果,使得拖放操作在移动端设备上更加顺滑和自然。该项目不仅提供基础的拖放功能,还支持复杂的排序列表、碰撞检测、边界约束等多种高级功能,适合需要构建交互式移动应用的场景。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
components: 存放拖放组件,如Draggable、Droppable等。context: 包含全局状态管理相关的代码。hooks: 提供了一些自定义钩子,用于处理拖放逻辑。scripts: 包含构建和打包的脚本文件。types: TypeScript 类型定义文件,确保类型安全。example-app: 一个示例应用程序,展示了如何使用该库。
其他文件包括:
.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。.npmignore: 指定发布到 npm 时忽略的文件和目录。CONTRIBUTING.md: 提供贡献指南。LICENSE: 开源协议文件。README.md: 项目说明文件。index.ts: 入口文件,导出库的主要组件和功能。
3. 项目亮点功能拆解
- 高性能: 利用 Reanimated 3 实现平滑动画,确保拖放操作流畅。
- 灵活的 API: 支持从简单的拖放到复杂的排序列表。
- React Native 优先设计: 针对移动端优化,而非简单从网页端迁移。
- 类型安全: 提供完整的 TypeScript 类型定义。
- 高度可定制: 每个动画、行为和样式都可以配置。
- 组件丰富: 提供了
Draggable、Droppable、Sortable等组件。 - 智能碰撞检测: 支持多种算法,如中心点、相交、包含等。
- 排序列表: 支持拖放排序,并自动滚动超出屏幕的内容。
- 拖动把手: 提供精确控制,有专门的拖动区域。
- 自定义动画: 支持弹簧、定时器或自定义动画函数。
- 像素级定位: 提供 9 点对齐系统,可自定义偏移量。
- 边界约束: 可设置拖动对象在特定区域内移动。
- 状态管理: 提供完整的生命周期跟踪和回调。
4. 项目主要技术亮点拆解
- Reanimated 3: 使用 Reanimated 3 实现高性能动画,保证了在低功耗设备上也能有出色的表现。
- Gesture Handler: 集成了 React Native Gesture Handler,处理复杂的手势操作。
- TypeScript: 项目全面使用 TypeScript,保证了代码的可维护性和安全性。
- 自定义钩子: 提供了一系列自定义钩子,简化了拖放逻辑的处理。
5. 与同类项目对比的亮点
相比于其他拖放库,react-native-reanimated-dnd 的亮点在于其对移动端的优化和性能的重视。它不仅提供了流畅的动画效果,还考虑到了移动设备上用户的交互习惯,如触摸友好性、视觉反馈等。此外,该项目的文档和示例应用都十分完善,让开发者可以快速上手并集成到自己的项目中。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210