探索未来界面设计:Sheets —— Jetpack Compose下的灵动底片
探索未来界面设计:Sheets —— Jetpack Compose下的灵动底片
在Android开发领域,交互体验的优化一直是开发者不懈追求的目标。今天,我们来探索一款开源自组件——Sheets,它以Jetpack Compose为核心,为你的应用带来了更多可能性。
项目介绍
Sheets是一款针对Jetpack Compose环境设计的增强型底部抽屉库,提供了丰富功能,旨在超越默认的ModalBottomSheetLayout和ModalBottomSheet体验。通过一系列精心设计的功能,Sheets让底部抽屉更加灵活多变,完美融合于现代UI设计中。
技术分析
Sheets的核心亮点在于其高度的定制性和对最新材料设计的无缝支持。借助Kotlin的简洁语法,开发者可以轻松调整包括底片滑动露出高度(Peek Height)、动画效果(Customizable Animations)在内的众多细节。此外,通过监听拖拽进度(Listenable Drag Progress),实现与用户手势的紧密同步,为应用带来细腻的交互动态。
Sheets支持Material 2和Material 3双设计语言切换,只需简单的导入更改,即可适配不同的视觉风格。更值得关注的是,它提供的对话框级系统栏控制,允许开发者精细调整状态栏颜色、输入法软键盘模式等,为用户创造沉浸式体验。
应用场景
设想一个场景,你在构建一个日程管理应用,希望提供一个优雅的方式来添加新的事件。通过Sheets,你可以快速展开一个半透明的底部抽屉,不仅能够自定义这个抽屉的高度,还能控制它是否浮于虚拟键盘之上,确保用户在输入信息时界面清晰可见。而当用户滚动长列表选择日期或时间时,嵌入式底片布局(Embedded Sheet)让界面层次分明,不失优雅。
项目特点
- 高度可定制性:从动画速度到抽屉的显示逻辑,Sheets提供了全面的控制权。
- 兼容性:无论是沿用Material 2的经典还是拥抱Material 3的新潮,Sheets都游刃有余。
- 智能交互:通过监听拖拽进度进行动态效果编程,提升用户体验。
- 模态与非模态一体化:既可以作为对话框式的全屏覆盖,也能融入现有布局成为嵌套部分。
- 键盘友好:智能适应软键盘,确保界面布局的和谐统一。
结语
Sheets不仅仅是一个库,它是Jetpack Compose生态中的一块重要拼图,旨在帮助开发者创建更为流畅、个性化的交互界面。对于追求极致用户体验的应用开发者而言,Sheets无疑是一个值得尝试的强大工具。立即集成Sheets,让你的应用交互设计迈向新高度,赋予用户前所未有的操作享受。
在开源的世界里,共享与贡献是永恒的主题。如果你有任何建议或者发现了新的需求,请不吝贡献你的智慧,共同推动Sheets的发展,使之更加完善。
记得通过以下依赖加入Sheets的魅力世界:
// 对应Material 2或Material 3版本
implementation("io.github.dokar3:sheets:latest_version") 或 implementation("io.github.dokar3:sheets-m3:latest_version")
让我们一起探索更多可能!🌟
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00