Material Components Android 中 DatePicker 文档的准确性问题分析
2025-05-13 03:43:33作者:贡沫苏Truman
文档描述不一致问题
在 Material Components Android 项目的 DatePicker 组件文档中,发现了一处描述不够准确的问题。文档中关于取消事件监听器的描述使用了"Respond to cancel button click"这样的表述,这与实际功能以及同项目中 TimePicker 组件的文档描述不一致。
问题本质
DatePicker 组件中的 addOnCancelListener 实际上是用来响应取消事件的监听器,而不是专门针对取消按钮的点击。取消事件可能由多种方式触发,包括但不限于:
- 用户点击取消按钮
- 用户按下设备的返回键
- 对话框因其他原因被取消
因此,文档中将其描述为"button click"是不完全准确的,应该改为更通用的"cancel events"表述,这与 TimePicker 组件文档中的描述保持一致。
技术实现细节
在 Material Design 组件中,日期选择器通常以对话框形式呈现,提供了几种不同的交互结果:
- 确认操作:通过 positive button 确认选择
- 取消操作:通过 negative button 或系统返回操作
- 关闭操作:对话框被外部因素关闭
addOnCancelListener 方法注册的监听器会在对话框被取消时触发,无论取消是通过按钮点击还是其他方式。这与 addOnDismissListener 的区别在于,后者会在任何关闭情况下触发,而前者仅在取消情况下触发。
最佳实践建议
在使用 DatePicker 组件时,开发者应该:
- 明确区分不同事件的监听处理
- 理解取消事件和关闭事件的不同语义
- 在 UI 逻辑处理中考虑各种可能的触发场景
- 保持与 TimePicker 组件一致的事件处理逻辑
文档修正意义
这次文档修正虽然看似微小,但对于开发者正确理解和使用组件功能具有重要意义:
- 避免了开发者对事件触发机制的误解
- 保持了组件间文档描述的一致性
- 明确了 API 设计的真实意图
- 提升了开发者体验和组件使用的准确性
这种细节的完善体现了 Material Components 团队对文档质量的重视,也展示了开源项目中持续改进的文化。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 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 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137