ReactiveUI 技术文档
2024-12-23 00:38:15作者:曹令琨Iris
1. 安装指南
ReactiveUI 是一个跨平台的模型-视图-视图模型(MVVM)框架,适用于所有 .NET 平台。它通过函数式响应式编程(FRP)的理念,将可变状态从用户界面中抽象出来,从而提高应用程序的可测试性。
要开始使用 ReactiveUI,首先需要安装相应的 NuGet 包。以下是不同平台对应的 NuGet 包:
- .NET Standard:
ReactiveUI - 单元测试:
ReactiveUI.Testing - WPF:
ReactiveUI.WPF - UWP:
ReactiveUI.Uwp - WinUI:
ReactiveUI.WinUI - MAUI:
ReactiveUI.Maui - Windows Forms:
ReactiveUI.WinForms - Xamarin.Forms:
ReactiveUI.XamForms - Xamarin.Essentials:
ReactiveUI - AndroidX (Xamarin):
ReactiveUI.AndroidX - Xamarin.Android:
ReactiveUI.AndroidSupport - Xamarin.iOS:
ReactiveUI - Xamarin.Mac:
ReactiveUI - Tizen:
ReactiveUI - Blazor:
ReactiveUI.Blazor - Platform Uno:
ReactiveUI.Uno - Platform Uno WinUI:
ReactiveUI.Uno.WinUI - Avalonia:
Avalonia.ReactiveUI - 通用验证:
ReactiveUI.Validation
请根据您的开发环境选择并安装合适的包。详细安装步骤请参考 ReactiveUI 官方文档。
2. 项目使用说明
ReactiveUI 的核心思想是使用响应式编程来管理和更新 UI,从而让状态管理更加简洁和可维护。以下是使用 ReactiveUI 的基本步骤:
- 定义你的视图模型(ViewModel),并使用
ReactiveCommand和IObserver来处理用户交互。 - 在你的视图(View)中,使用数据绑定将视图模型的状态和命令绑定到 UI 元素。
- 利用
ReactiveProperty和其他响应式类型来创建可观察的数据流,并基于这些数据流来更新 UI。
ReactiveUI 提供了丰富的 API 和工具,以帮助开发者构建响应式应用程序。具体使用方法请参考官方文档和示例。
3. 项目 API 使用文档
ReactiveUI 的 API 非常丰富,涵盖了从核心功能到特定平台的扩展。以下是一些主要的 API 类:
ReactiveCommand<T>: 用于创建响应式命令,它封装了输入和输出之间的映射。ReactiveProperty<T>: 用于创建响应式属性,当属性值变化时,可以自动通知感兴趣的观察者。ObservvableCollection<T>: 一个响应式集合,用于在 UI 中显示动态数据。BindingBuilder: 用于简化数据绑定的构建过程。
详细的 API 文档和示例代码请参考 ReactiveUI 官方文档。
4. 项目安装方式
ReactiveUI 支持多种安装方式,最常见的是通过 NuGet 包管理器。以下是通过 NuGet 包管理器安装 ReactiveUI 的步骤:
- 在 Visual Studio 中打开您的项目。
- 转到“工具”>“NuGet 包管理器”>“管理解决方案的 NuGet 包”。
- 在 NuGet 包管理器中搜索
ReactiveUI。 - 选择适合您项目的 NuGet 包,然后点击“安装”。
安装完成后,您就可以在项目中使用 ReactiveUI 的功能了。
请注意,根据您的项目需求和目标平台,可能需要安装额外的平台特定包。详细安装步骤请参考 ReactiveUI 官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143