WebUI项目中的多窗口顺序显示实现方法
在WebUI项目中,开发者经常需要实现多个窗口的顺序显示,即第一个窗口关闭后再显示第二个窗口。本文将详细介绍如何通过事件监听机制实现这一功能。
问题背景
在WebUI的Zig绑定中,直接连续调用wait()方法并不能实现窗口的顺序显示。这是因为wait()会阻塞程序执行,导致后续代码无法运行。我们需要寻找一种更优雅的解决方案。
解决方案核心思路
通过事件监听机制,我们可以检测窗口的关闭事件,并在第一个窗口关闭后触发第二个窗口的显示。这种方法利用了WebUI的事件系统,实现了窗口间的有序切换。
具体实现步骤
-
全局变量声明:首先声明两个窗口变量作为全局变量,以便在事件处理函数中访问。
-
窗口初始化:在
main函数中创建两个窗口实例。 -
事件绑定:为两个窗口绑定同一个事件处理函数。
-
显示第一个窗口:调用第一个窗口的
show方法。 -
事件处理:在事件处理函数中检测窗口关闭事件,当第一个窗口关闭时显示第二个窗口。
代码实现详解
const std = @import("std");
const webui = @import("webui");
// 全局窗口变量声明
var nwin: webui = undefined;
var nwin2: webui = undefined;
pub fn main() !void {
// 创建两个新窗口
nwin = webui.newWindow();
nwin2 = webui.newWindow();
// 为两个窗口绑定事件处理函数
_ = nwin.bind("", events);
_ = nwin2.bind("", events);
// 显示第一个窗口的内容
_ = nwin.show("<html><head><script src=\"/webui.js\"></script></head> Hello World ! </html>");
// 等待所有窗口退出
webui.wait();
// 清理资源
webui.clean();
}
// 事件处理函数
fn events(e: webui.Event) void {
std.debug.print("Event. \n", .{});
switch (e.event_type) {
.EVENT_CONNECTED => {
std.debug.print("Connected. \n", .{});
},
.EVENT_DISCONNECTED => {
std.debug.print("Disconnected. \n", .{});
const win = e.getWindow();
if (win.window_handle == nwin.window_handle) {
std.debug.print("第一个窗口已关闭,显示第二个窗口 \n", .{});
// 显示第二个窗口
_ = nwin2.show("<html><head><script src=\"/webui.js\"></script></head> Hello AGAIN World 2 ! </html>");
}
},
else => {},
}
}
关键点解析
-
事件绑定:通过
bind方法将窗口与事件处理函数关联,这样窗口的所有事件都会被路由到该函数。 -
窗口识别:在事件处理函数中,通过比较窗口句柄(
window_handle)来确定是哪个窗口触发了事件。 -
事件类型判断:使用
switch语句区分不同的事件类型,这里我们主要关注EVENT_DISCONNECTED(窗口关闭)事件。 -
资源管理:最后调用
clean()方法释放WebUI占用的资源。
扩展应用
这种基于事件的窗口管理方式可以扩展到更复杂的场景:
-
多窗口链式显示:可以创建多个窗口,每个窗口关闭时触发下一个窗口的显示。
-
条件触发:可以根据用户在前一个窗口中的操作决定显示哪个后续窗口。
-
数据传递:可以在窗口关闭前保存数据,传递给下一个窗口使用。
注意事项
-
确保在程序退出前调用
clean()释放资源。 -
事件处理函数应尽量保持简洁,避免耗时操作。
-
在多线程环境中使用时需要注意线程安全问题。
通过这种事件驱动的方式,开发者可以灵活控制WebUI应用中多个窗口的显示顺序和交互逻辑,实现更复杂的用户界面流程。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00