ReactiveUI 技术文档
2024-12-23 17:29:33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
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493