SwipeMenuRecyclerView使用指南
项目介绍
SwipeMenuRecyclerView 是一款轻量级的 Android 侧滑菜单库,适用于列表视图或者独立使用。它支持多种样式菜单(经典、覆盖、视差),并允许用户轻易自定义风格。此库特别设计了长菜单支持,且用户可以通过菜单按钮触发滑动操作。在布局编辑器中构建简单易行,几乎如同创建一个 TextView 一样直接。通过简单的依赖添加,开发者可以迅速在自己的应用中集成丰富的侧滑交互体验。
项目快速启动
添加依赖
首先,确保在项目的 build.gradle 文件中的 repositories 加入 JitPack 的仓库:
allprojects {
repositories {
...
maven { url 'https://jitpack.io' }
}
}
接着,在 app 的 build.gradle 文件里添加依赖项:
dependencies {
implementation 'com.github.aitsuki:SwipeMenuRecyclerView:最新版本号'
}
请将 最新版本号 替换成实际的最新版本号,可通过项目页面找到。
示例代码
在您的 XML 布局文件中,使用 SwipeMenuRecyclerView 代替默认的 RecyclerView:
<com.aitsuki.swipemenuSwipeMenuRecyclerView
android:id="@+id/recyclerView"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"/>
并确保您的 Adapter 和 ViewHolder 适应 SwipeMenuRecyclerView 的需求。
在 Java 或 Kotlin 代码中初始化并设置适配器:
val recyclerView = findViewById<SwipeMenuRecyclerView>(R.id.recyclerView)
recyclerView.adapter = YourCustomAdapter()
应用案例和最佳实践
当应用于列表场景时,每个列表项都可配置不同的侧滑菜单。为了提升用户体验,建议根据功能需求定制菜单项,如删除、详情、收藏等。利用 SwipeMenuRecyclerView 提供的监听器,可以精准响应用户的侧滑行为,并执行相应业务逻辑。例如:
swipeMenuRecyclerView.setOnMenuItemClickListener { position, menuId ->
when(menuId){
// 处理不同菜单ID的点击事件
}
}
最佳实践中,还应考虑性能优化,比如复用ViewHolder以避免不必要的视图创建,以及在适当时候调用 closeMenus() 自动关闭菜单,保持界面整洁。
典型生态项目
虽然直接关联的“典型生态项目”在提供的信息中没有详细说明,但类似的侧滑交互概念广泛应用于消息应用、任务管理器、邮件客户端等,这些应用场景通常集成自定义视图和行为,增强用户对数据项的操作便利性。开发者可以根据 SwipeMenuRecyclerView 的灵活性,结合自身应用特点,探索更多定制化的使用方式,促进应用的功能丰富性和用户体验提升。
以上就是关于 SwipeMenuRecyclerView 开源项目的简要指南,希望对您集成侧滑菜单功能有所帮助。在实施过程中,参照具体文档和示例代码,可以更加顺利地完成整合工作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00