Compose Multiplatform: ConstraintLayout 使用指南
2024-09-12 08:54:11作者:郦嵘贵Just
1. 项目目录结构及介绍
此开源项目constraintlayout-compose-multiplatform位于GitHub上,致力于为Compose Multiplatform提供跨平台的ConstraintLayout支持。下面是其主要的目录结构及简介:
约束布局多平台/
├── build.gradle.kts (构建脚本)
├── CODE_OF_CONDUCT.md (行为准则文档)
├── CONTRIBUTING.md (贡献指南)
├── gradle.properties (Gradle属性配置)
├── gradlew (Linux/macOS下的Gradle Wrapper)
├── gradlew.bat (Windows下的Gradle Wrapper)
├── LICENSE.txt (软件许可协议)
├── main (主源码目录)
│ ├── kotlin (Kotlin源代码,包含Compose相关实现)
│ │ └── com.example... (项目示例或核心库代码)
├── settings.gradle.kts (设置脚本)
└── README.md (项目说明文档)
main/kotlin: 包含了项目的核心代码,如自定义的ConstraintLayout组件和其他相关的Compose元素。build.gradle.kts和gradle.properties: 构建配置文件,定义依赖、版本等编译所需信息。README.md: 项目的主要说明文档,包括如何使用、安装说明等。- 其余文件诸如
CODE_OF_CONDUCT.md,CONTRIBUTING.md, 许可证文件LICENSE.txt是关于贡献规范和版权的说明。
2. 项目的启动文件介绍
虽然此项目主要用于作为库引入到其他Compose Multiplatform项目中,没有一个传统意义上的“启动文件”。但是,使用该库的入口通常是在你的应用的某个顶级组合器函数(比如setContent)中开始的。例如,在MainActivity.kt或对应的入口点,你可能会这样使用它:
import androidx.compose.runtime.Composable
import androidx.compose.ui.Modifier
import tech.annexflow.compose.constraintlayout.ConstraintLayout
@Composable
fun MyApp() {
ConstraintLayoutContent()
}
@Composable
fun ConstraintLayoutContent() {
ConstraintLayout(modifier = Modifier.fillMaxSize()) {
// 实现具体的布局逻辑,创建引用并设置约束
}
}
3. 项目的配置文件介绍
build.gradle.kts (构建脚本)
在项目根目录下,build.gradle.kts是关键的构建脚本文件,用于指定项目的依赖、插件、编译版本等信息。当要集成此开源项目到其他Multiplatform项目时,你需要添加类似以下的依赖到你的commonMain或相应模块的依赖列表中:
dependencies {
implementation("tech.annexflow.compose:constraintlayout-compose-multiplatform:<version>")
// 注意替换<version>为你想要使用的版本号,例如0.4.0 或者 更新的alpha/beta版本。
}
gradle.properties
此文件存储一些全局的Gradle构建属性,比如Kotlin的版本,或者启用某些Gradle插件的标志,虽不是特定于项目逻辑的配置,但对构建环境有重要影响。
通过上述介绍,开发者可以理解如何将这个开源项目融入到自己的Compose Multiplatform项目中,利用ConstraintLayout进行更复杂的界面布局设计。记得查看最新版本的文档和依赖,以获取最佳兼容性和功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C031
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.27 K
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
339
暂无简介
Dart
686
160
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
265
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
266
327
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
openEuler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。
C
37
31