使用指南:React Native Toast 全解析
项目介绍
React Native Toast 是一个专为 React Native 设计的弹吐司库,基于 react-hot-toast 进行构建。它提供了丰富的功能,如显示多个吐司提示、键盘处理(适用于iOS和Android)、滑动关闭功能、位置可选的吐司(顶部和底部)、自定义样式和尺寸,以及支持Promise调用等。这个库确保了在iOS、Android及Web平台上的良好运行,并提供了对原生模态框的支持以及一系列回调函数,使得交互体验更为灵活。
项目快速启动
安装
首先,你需要通过npm或yarn安装@backpackapp-io/react-native-toast库:
yarn add @backpackapp-io/react-native-toast
或者
npm i @backpackapp-io/react-native-toast
由于库依赖于其他组件,请同时安装并链接以下 peer dependencies:
yarn add react-native-reanimated react-native-safe-area-context react-native-gesture-handler
如果你使用Expo,则可以通过下列命令安装这些依赖:
npx expo install react-native-reanimated react-native-safe-area-context react-native-gesture-handler
集成到项目中
在你的应用根部包裹GestureHandlerRootView和SafeAreaProvider,然后添加<Toasts>组件:
import React, {useEffect} from 'react';
import {SafeAreaProvider} from 'react-native-safe-area-context';
import {GestureHandlerRootView} from 'react-native-gesture-handler';
import {toast} from '@backpackapp-io/react-native-toast';
export default function App() {
useEffect(() => {
toast('Hello');
}, []);
return (
<SafeAreaProvider>
<GestureHandlerRootView style={{flex: 1}}>
{/* Your app components */}
<Toasts />
</GestureHandlerRootView>
</SafeAreaProvider>
);
}
显示第一个吐司
简单调用toast函数即可显示一条消息:
toast('这是我的第一条吐司');
应用案例和最佳实践
显示不同类型的吐司,例如成功、错误或带有特定配置的吐司:
- 成功吐司
toast.success('操作成功');
- 错误吐司
toast.error('发生了一个错误');
- 自定义配置的吐司
toast('自定义样式', {
duration: 3000,
position: 'bottom',
});
利用Promises更新动态内容:
const sleep = () => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
toast.promise(sleep(), {
loading: '加载中...',
success: '操作完成',
error: '加载失败',
});
典型生态项目集成
虽然本库专注于自身功能,其本身是React Native生态系统的一部分,可以与各种UI框架和状态管理库无缝对接,比如React Navigation、Redux或MobX。虽然没有特定的生态项目集成指导,但因为其设计的通用性,你可以轻松将其集成进使用这些技术栈的项目中,通过简单的API调用来增强用户反馈体验。例如,在React Navigation中的某个屏幕显示操作结果时调用toast,或者结合Redux的状态变更触发吐司提示。
在具体实现上,确保你在适当的生命周期内或通过事件监听来触发toast调用,以适应页面变化和用户互动,从而达到最佳用户体验。
以上就是React Native Toast的基本使用方法和一些建议实践,让你能够快速地在你的React Native应用程序中添加丰富且灵活的提示信息功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00