LoomSDK中的Loom标记语言(LML)详解:XML驱动的UI开发
2025-06-11 15:05:03作者:凌朦慧Richard
LML概述
Loom标记语言(Loom Markup Language,简称LML)是LoomSDK中一种基于XML的领域特定语言(DSL),专门用于在LoomScript中声明对象层次结构。LML文件使用.lml扩展名,最常见的用途是定义用户界面(UI)。
LML的核心思想是通过XML实例化对象,并在添加子节点时调用父节点上的特殊方法。这种机制提供了一种非常灵活且强大的方式来声明复杂的对象层次结构,同时保持了良好的可维护性和工具支持性。
LML基础语法
让我们通过一个典型示例来理解LML的基本结构:
<loom2d.display.Sprite>
<loom.css.StyleSheet source="assets/main.css"/>
<loom2d.display.Image id="background" styleName="background"
source="assets/Background.png"/>
<loom2d.ui.SimpleButton id="myButton"
upImage="assets/Button.png"
downImage="assets/ButtonDown.png"/>
</loom2d.display.Sprite>
这个示例展示了LML的几个关键特性:
- 根节点:
<loom2d.display.Sprite>作为容器包含所有子元素 - CSS样式表:通过
<loom.css.StyleSheet>引入外部CSS文件 - 图像元素:
<loom2d.display.Image>定义了一个带有ID和样式名的背景图像 - 按钮元素:
<loom2d.ui.SimpleButton>定义了一个可交互按钮,指定了正常和按下状态的图像
在LoomScript中使用LML
要在代码中使用LML定义的UI,需要遵循以下步骤:
- 创建对应的类:继承自LML根节点指定的类型
class MainView extends Sprite {
// 类定义
}
- 绑定UI元素:使用
[Bind]注解将LML中的元素与代码变量关联
class MainView extends Sprite {
[Bind]
public var background: Image;
[Bind]
public var myButton: SimpleButton;
}
- 加载和应用LML:在应用程序中加载LML文件并绑定到视图实例
class MyApp extends Application {
override public function run() {
var view:MainView = new MainView();
stage.addChild(view);
LML.bind("assets/main.lml", view);
// 添加按钮点击事件
view.myButton.onClick += function() {
trace("按钮被点击");
};
}
}
LML与CSS的完美结合
LML真正强大的地方在于它与CSS样式的深度集成。通过CSS,你可以灵活地控制LML元素的布局和外观。
样式名与ID选择器
在LML中,styleName属性对应CSS中的类选择器,而id属性对应CSS中的ID选择器:
/* 对应styleName="background" */
#background {
x: 480;
y: 0;
rotation: 1.57;
}
/* 对应id="myButton" */
.myButton {
x: 120;
y: 20;
}
响应式设计
LML支持通过CSS选择器实现响应式设计,适应不同设备:
/* 默认样式 */
#button2 {
x: 120;
y: 120;
}
/* 大屏幕设备样式 */
#button2[large] {
x: 120;
y: 160;
scale: 0.6;
}
这种机制使得UI能够自动适应不同的屏幕尺寸和设备特性,开发者只需定义不同的样式规则,框架会自动处理样式切换。
LML的高级特性
自定义类支持
LML不仅限于内置的UI组件,它可以与任何自定义类配合工作,只要满足以下条件:
- 根标签类型必须与绑定对象的类型匹配
- 能够包含子元素的类必须实现
loom.lml.ILMLParent接口 - 节点可以选择实现
loom.lml.ILMLNode接口以获取LML反序列化过程中的回调
动态UI构建
通过结合LML和LoomScript,可以实现动态UI构建:
// 动态创建LML内容
var lmlContent:String = '<MyCustomComponent><Label text="动态内容"/></MyCustomComponent>';
LML.applyFromString(lmlContent, parentComponent);
最佳实践
- 保持LML简洁:将复杂的逻辑留在代码中,LML应专注于结构描述
- 合理使用CSS:利用CSS集中管理样式,提高可维护性
- 模块化设计:将大型UI拆分为多个LML文件,通过组合构建复杂界面
- 命名规范:为id和styleName使用一致的命名约定
- 响应式优先:从一开始就考虑不同设备的样式需求
总结
Loom标记语言(LML)是LoomSDK中一个强大的UI声明工具,它通过XML语法描述界面结构,与CSS深度集成实现样式控制,并通过LoomScript提供动态交互能力。这种声明式与命令式编程的结合,使得UI开发更加高效、可维护。
通过掌握LML,开发者可以快速构建跨平台、响应式的用户界面,同时保持代码的清晰和可扩展性。无论是简单的按钮布局还是复杂的自定义组件,LML都能提供优雅的解决方案。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (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
1.13 K
631
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提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100