React Native Tab View 使用教程
1. 项目介绍
react-native-tab-view 是一个用于 React Native 的跨平台 Tab View 组件。它提供了平滑的动画和手势支持,支持可滚动的标签,并且遵循 Material Design 规范。该组件在 Android 和 iOS 上使用 react-native-pager-view 实现,在 Web、macOS 和 Windows 上使用 PanResponder 实现。
2. 项目快速启动
安装
首先,在你的项目根目录下打开终端并运行以下命令来安装 react-native-tab-view:
yarn add react-native-tab-view
如果你计划支持 iOS 和 Android,还需要安装 react-native-pager-view。如果你使用 Expo,确保获取兼容版本的库:
expo install react-native-pager-view
如果你不使用 Expo,运行以下命令:
yarn add react-native-pager-view
快速开始
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 react-native-tab-view:
import * as React from 'react';
import { View, useWindowDimensions } from 'react-native';
import { TabView, SceneMap } from 'react-native-tab-view';
const FirstRoute = () => (
<View style={{ flex: 1, backgroundColor: '#ff4081' }} />
);
const SecondRoute = () => (
<View style={{ flex: 1, backgroundColor: '#673ab7' }} />
);
const renderScene = SceneMap({
first: FirstRoute,
second: SecondRoute,
});
export default function TabViewExample() {
const layout = useWindowDimensions();
const [index, setIndex] = React.useState(0);
const [routes] = React.useState([
{ key: 'first', title: 'First' },
{ key: 'second', title: 'Second' },
]);
return (
<TabView
navigationState={{ index, routes }}
renderScene={renderScene}
onIndexChange={setIndex}
initialLayout={{ width: layout.width }}
/>
);
}
3. 应用案例和最佳实践
自定义 Tab Bar
你可以通过 renderTabBar 属性来自定义 Tab Bar:
import { TabView, TabBar } from 'react-native-tab-view';
<TabView
renderTabBar={props => <TabBar {...props} />}
// 其他属性
/>
懒加载
你可以通过 lazy 属性来实现懒加载,只有在标签被激活时才渲染内容:
<TabView
lazy={({ route }) => route.key === 'first'}
// 其他属性
/>
4. 典型生态项目
React Navigation
react-native-tab-view 是 React Navigation 生态系统的一部分,通常与 React Navigation 一起使用来构建复杂的导航结构。
Expo
如果你使用 Expo 开发 React Native 应用,react-native-tab-view 是一个很好的选择,因为它与 Expo 兼容,并且可以通过 expo install 命令轻松安装。
React Native Paper
React Native Paper 是一个 Material Design 组件库,与 react-native-tab-view 结合使用可以创建一致的 Material Design 风格应用。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 react-native-tab-view 来构建跨平台的 Tab View 组件。
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-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