推荐开源项目:Undergarment - 滑动菜单库
1、项目介绍
Undergarment 是一个为Android应用程序设计的滑出式导航(也称为“抽屉”)实现库。它最初源于对Prixing应用中滑动菜单体验的模仿,并随着Android设计团队官方文档的更新,逐渐发展成为一个独立的Android库项目。这个库提供了一种简单的方法来添加类似YouTube应用中的内容部分滑动效果,而保持ActionBar静态不变。
2、项目技术分析
Undergarment通过git子模块的方式进行集成,可以方便地添加到你的Android项目中,并作为依赖项使用。它通过在Activity的onCreate
方法中创建DrawerGarment
对象,指定布局资源以定义抽屉的内容。默认情况下,整个窗口包括Action Bar都会滑动。如果想要实现YouTube风格的仅内容部分滑动,可以调用setSlideTarget(DrawerGarment.SLIDE_TARGET_CONTENT)
。
为了使抽屉和内容区之间的过渡更美观,Undergarment会将内容视图的背景颜色设置为白色。你可以通过setDecorContentBackgroundColor
方法自定义颜色,然后调用reconfigureViewHierarchy
以应用新的颜色。
抽屉的打开、关闭和切换状态可以通过openDrawer()
, closeDrawer()
和 toggleDrawer()
方法控制。另外,还可以通过调用 setDrawerEnabled(false)
来禁用手势操作。
3、项目及技术应用场景
Undergarment适用于任何希望在Android应用中引入滑动侧边栏导航的开发者。它可以用于构建主菜单、设置界面或其他需要快速访问的功能区域。无论是仿照Google官方的Material Design指南,还是个性化的设计需求,Undergarment都能提供灵活且易于定制的解决方案。
4、项目特点
- 易集成:支持git子模块,可以在IntelliJ IDEA中直接引用。
- 高度可配置:可以选择是滑动整个屏幕还是只滑动内容部分。
- 手势支持:允许用户通过左右边缘滑动来打开或关闭抽屉。
- 回调功能:通过实现
DrawerGarment.IDrawerCallbacks
接口,可以监听并响应抽屉的开闭事件,以便进一步调整UI或执行其他操作。 - 美观易用:默认设置能保证良好的视觉效果,同时也允许自定义背景颜色以适应不同主题。
总之,Undergarment是一个强大的、易用的Android滑动菜单库,无论你是新手还是经验丰富的开发人员,它都能帮助你在应用中轻松实现专业的抽屉导航功能。现在就开始尝试,提升你的Android开发体验吧!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~072CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









