React Native Prompt Android 开源项目教程
2025-05-24 14:16:33作者:董斯意
1. 项目介绍
react-native-prompt-android 是一个针对 Android 平台的开源库,它提供了一个用于显示提示框(prompt)的解决方案,兼容 Android 和 iOS 平台。该项目是一个 polyfill 库,主要解决了在使用 React Native 开发跨平台应用时,Android 端原生的 Alert.prompt 调用问题。
2. 项目快速启动
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 React Native 开发环境。
安装依赖
通过 npm 安装 react-native-prompt-android:
npm i react-native-prompt-android --save
链接原生库
使用 react-native-cli:
react-native link react-native-prompt-android
或者使用 rnpm:
rnpm link react-native-prompt-android
使用组件
在你的 React Native 组件中引入 prompt:
import prompt from 'react-native-prompt-android';
prompt(
'输入密码',
'请输入密码以领取您的 1.5B 彩金',
[
{ text: '取消', onPress: () => console.log('取消按下') },
{ text: '确定', onPress: password => console.log('确定按下,密码: ' + password) }
],
{
type: 'secure-text',
cancelable: false,
defaultValue: 'test',
placeholder: '请输入密码'
}
);
3. 应用案例和最佳实践
以下是一个简单的使用 react-native-prompt-android 的案例:
import React, { Component } from 'react';
import { View } from 'react-native';
import prompt from 'react-native-prompt-android';
class App extends Component {
showPrompt = () => {
prompt(
'请输入您的邮箱',
'输入您的邮箱地址以接收通知',
[
{ text: '取消', onPress: () => console.log('取消按下') },
{ text: '确定', onPress: email => console.log('确定按下,邮箱: ' + email) }
],
{
type: 'email-address',
cancelable: true,
defaultValue: '',
placeholder: 'example@example.com'
}
);
};
render() {
return (
<View>
<Button title="显示提示框" onPress={this.showPrompt} />
</View>
);
}
}
export default App;
最佳实践
- 确保在使用提示框时,用户界面不会出现阻塞。
- 提供清晰的提示文本和占位符,以指导用户正确输入。
- 根据输入类型选择合适的键盘类型,例如
email-address或secure-text。
4. 典型生态项目
在 React Native 生态中,有许多类似 react-native-prompt-android 的项目,以下是几个典型的例子:
react-native-dropdown: 用于显示下拉菜单的组件。react-native-modal: 用于创建模态弹窗的组件。react-native-camera: 提供相机功能的组件,支持拍照和视频录制。
这些项目共同丰富了 React Native 开发者的工具集,使得跨平台应用开发更加高效和便捷。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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!
C
1.03 K
492
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
346
147