React Native Reanimated 实现 Accordion 组件默认展开无动画效果
2025-05-24 07:15:54作者:江焘钦
问题背景
在 React Native 开发中,我们经常需要使用 Accordion(手风琴)组件来展示可折叠内容。使用 React Native Reanimated 库可以创建带有流畅动画效果的 Accordion 组件。然而,开发者常常会遇到一个问题:当需要某个 Accordion 项默认展开时,首次渲染仍然会播放展开动画,而不是直接显示为展开状态。
技术分析
原始实现的问题
原始实现中,AccordionItem 组件使用 useSharedValue 来管理高度状态,并通过 useDerivedValue 结合 withTiming 来实现动画效果。这种实现方式存在以下特点:
- 高度初始值为 0
- 通过 onLayout 获取内容实际高度
- 使用动画从 0 过渡到内容高度
这种机制导致即使设置默认展开,组件也会先显示为 0 高度,然后通过动画展开,无法实现"直接显示为展开状态"的效果。
解决方案思路
要解决这个问题,我们需要:
- 跟踪内容是否已完成测量
- 根据默认展开状态直接设置初始高度
- 仅在后续状态变化时应用动画
优化后的实现方案
以下是改进后的 AccordionItem 组件实现:
const AccordionItem = ({
isExpanded,
children,
viewKey,
style,
duration = 500,
}: AccordionItemProps) => {
const height = useSharedValue(0);
const [measuredHeight, setMeasuredHeight] = useState(0);
const [isMeasured, setIsMeasured] = useState(false);
const derivedHeight = useDerivedValue(() =>
isMeasured
? withTiming(isExpanded.value ? measuredHeight : 0, { duration })
: height.value
);
const bodyStyle = useAnimatedStyle(() => ({
height: derivedHeight.value,
}));
return (
<Animated.View
key={`accordionItem_${viewKey}`}
style={[styles.animatedView, bodyStyle, style]}>
<View
onLayout={(e) => {
const contentHeight = e.nativeEvent.layout.height;
if(!isMeasured) {
height.value = isExpanded.value ? contentHeight : 0;
setIsMeasured(true);
}
setMeasuredHeight(contentHeight);
}}
style={styles.wrapper}>
{children}
</View>
</Animated.View>
);
};
实现原理详解
-
状态管理:
measuredHeight存储测量后的内容高度isMeasured标记是否已完成首次测量
-
高度计算逻辑:
- 未测量时(
!isMeasured),直接设置初始高度 - 已测量后,使用动画过渡到目标高度
- 未测量时(
-
动画控制:
- 首次渲染时根据默认状态直接设置高度,不应用动画
- 后续状态变化时,使用 withTiming 实现平滑过渡
实际应用建议
-
性能优化:
- 对于复杂内容,考虑使用
runOnJS将测量逻辑放到 JS 线程 - 避免在 Accordion 内容中使用频繁更新的组件
- 对于复杂内容,考虑使用
-
扩展功能:
- 添加自定义缓动函数
- 支持动态内容高度变化
- 实现多个 Accordion 项的互斥展开
-
错误处理:
- 添加对无效高度的检查
- 处理快速连续点击的情况
总结
通过引入测量状态跟踪和条件动画应用,我们成功实现了 Accordion 组件的默认展开无动画效果。这种模式不仅适用于 Accordion 组件,也可以推广到其他需要根据初始状态决定是否显示动画的场景中。React Native Reanimated 的强大之处在于它提供了细粒度的动画控制能力,让开发者能够根据具体需求灵活调整动画行为。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137