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。
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