Bubble Card项目:如何动态修改按钮文本颜色
2025-06-29 15:54:07作者:凌朦慧Richard
在Home Assistant的Bubble Card项目中,开发者经常需要根据实体状态动态调整卡片样式。本文将详细介绍如何通过CSS样式配置实现按钮文本颜色的动态变化。
背景需求
当使用Bubble Card创建按钮时,我们可能希望根据实体状态(如开关状态)改变按钮背景色。但当背景色较浅时,默认的白色文本会导致可读性问题。这时就需要动态调整文本颜色。
解决方案
Bubble Card提供了强大的样式自定义功能,可以通过CSS选择器结合状态变量来实现动态样式。以下是两种实现方式:
方法一:三元运算符方式
styles: |-
.bubble-content-container {
color: ${state === 'on' ? 'black' : 'white'};
}
这种方法简洁明了,适合只有两种状态的情况。当实体状态为"on"时显示黑色文本,其他状态显示白色。
方法二:映射表方式
styles: |-
.bubble-content-container {
color: ${
{
'on': '#000',
'off': '#fff',
}[state] ?? ''
};
}
这种方式通过映射表实现,适合需要处理多种状态或需要更精确控制的情况。?? ''表示当状态不匹配时使用空值。
实现原理
- CSS选择器:
.bubble-content-container定位到包含文本的容器元素 - 状态变量:
${state}获取当前实体状态 - 条件渲染:通过条件判断或映射表决定最终应用的样式
实际应用建议
- 对于简单的两种状态切换,推荐使用方法一,代码更简洁
- 如果需要处理多种状态或更复杂的样式逻辑,使用方法二更灵活
- 可以结合背景色变化一起使用,确保文本始终有良好的可读性
- 颜色值可以使用十六进制、RGB或颜色名称等多种格式
通过这种方式,我们可以创建出既美观又实用的交互式卡片,大大提升Home Assistant界面的用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322