Dunst通知系统中进度条标签的隐藏方法
2025-06-10 09:27:59作者:韦蓉瑛
在Linux桌面环境中,Dunst作为一款轻量级的通知守护程序,被广泛用于显示系统通知。许多用户会利用Dunst来创建自定义的音量控制通知,其中包含进度条来直观展示当前音量大小。然而,一些用户可能会遇到进度条旁边自动显示百分比数值的问题,这可能会影响通知的美观性。
问题现象
当使用dunstify命令创建带有进度条的通知时,例如用于音量控制的场景:
dunstify -a "changeVolume" -u low -i GIBRISHICON -h string:x-dunst-stack-tag:myvolume -h int:value:"$volume" " Volume: ${volume}%"
通知中不仅会显示进度条,还会在进度条旁边显示一个用方括号括起来的百分比数值(如[50%])。这个额外的数值标签可能会与用户自定义的文本内容(如"Volume: 50%")重复,影响视觉效果。
解决方案
这个问题的根源在于Dunst的默认格式设置。Dunst使用格式字符串来控制通知的显示方式,其中%p就是专门用于显示进度百分比的占位符。
要隐藏这个额外的百分比标签,用户需要:
- 打开Dunst的配置文件(通常位于~/.config/dunst/dunstrc)
- 找到或添加progress_bar部分的format设置
- 确保格式字符串中不包含%p这个占位符
例如,可以将格式字符串简化为:
format = "%b"
其中%b表示只显示进度条本身。
技术原理
Dunst的通知格式系统采用了类似printf的格式化方式,通过不同的占位符来控制各个元素的显示:
- %p:显示进度百分比(如[50%])
- %b:显示进度条图形
- %n:显示应用程序名称
- %s:显示通知摘要
通过合理组合这些占位符,用户可以完全自定义通知的显示布局。对于只需要显示进度条而不需要额外百分比标签的场景,只需在格式字符串中省略%p即可。
实际应用
这个技巧特别适用于以下场景:
- 音量控制通知:当已经用文本显示了音量百分比时,不需要重复显示
- 亮度控制通知:同样可能包含重复的百分比信息
- 任何自定义进度通知:当进度数值已经通过其他方式展示时
通过这种方式,用户可以创建更加简洁、专业的外观通知,避免信息重复,提升桌面环境的整体美观度。
总结
Dunst提供了高度可定制的通知显示方式,理解其格式字符串系统可以帮助用户创建更符合个人喜好的通知界面。对于进度条通知,通过控制格式字符串中的%p占位符,可以轻松实现显示或隐藏百分比标签的效果,使通知界面更加整洁美观。
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
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 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 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 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 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
661