当前位置: 首页 > news >正文

鸿蒙Next仓颉语言开发实战教程:下拉刷新和上拉加载更多

在移动应用中,各种列表页面离不开下拉刷新和上拉加载更多,我们的商城应用也是如此。今天介绍一下在仓颉开发语言中如何实现这一功能。

下拉刷新

仓颉开发语言直接提供了下拉刷新的组件,叫做Refresh,使用起来也非常方便:

@State var headerLoading : Bool = false; Refresh(RefreshParams(refreshing: @Binder(this.headerLoading))) {
List{ForEach(this.carList,itemGeneratorFunc:{item:CarItem, index: Int64 => ListItem {}})}
}
.onRefreshing({ => Timer.once(Duration.second*2,{=>this.headerLoading = false})AppLog.info('onRefreshing')})
.onStateChange({state =>AppLog.info('onStateChange')})

上述代码演示了Refresh的基本使用,并且使用计时器模拟网络加载效果,两秒后自动加载完成,其中onRefreshing是进入刷新状态的回调,onStateChange为刷新状态改变的回调。

计时器的用法也还需要大家再次熟悉一下,Timer.once表示一次性的计时器,Duration.second*2表示执行间隔是2秒,这种写法还是比较独特的。

上拉加载更多

关于上拉加载更多,仓颉的文档中并没有这部分的内容,幽蓝君参考ArkTs写了一个解决方案,仅供大家参考。

实现思路是在List最后一行添加加载动画组件,默认隐藏,当List滑动到最后一行则显示加载动画并开始请求数据,具体代码如下:

@State var footerLoading:Bool = falseList{ForEach(this.carList,itemGeneratorFunc:{item:CarItem, index: Int64 => ListItem {}})ListItem {if(this.footerLoading){Row(12){LoadingProgress().height(40).width(40)Text('加载中...').fontSize(14).fontColor(Color.GRAY)}.width(100.percent).height(50).alignItems(VerticalAlign.Center).justifyContent(FlexAlign.Center)}}
}
.onScrollIndex({startNum,endNum =>if(Int64(endNum) >= this.carList.size - 1){this.footerLoading = trueTimer.once(Duration.second*3,{=>this.footerLoading = false})}CJTools.log('endNum-list:' + this.carList.size.toString())})

上面代码需要注意的是如何判断列表滑动到了底部,主要是判断数组的长度,在仓颉中数组的长度属性是size,类型是Int64。

以上就是今天的内容分享,感谢阅读。##HarmonyOS语言##仓颉##购物#

http://www.xdnf.cn/news/969697.html

相关文章:

  • leetcode:42. 接雨水(秒变简单题)
  • 代码训练LeetCode(27)接雨水
  • 【PX4飞控】右手坐标系与右手系旋转正方向的定义与判断方法
  • go全局配置redis,全局只需要连接一次,然后全局可以引用使用
  • UVa12298 3KP-BASH Project
  • Codeforces Round 1027 (Div. 3)-G
  • Oracle 数据库对象管理:表空间与表的操作
  • 解决克隆Github源码库时的Permission denied 问题
  • 入门学者做的excel文献笔记发现不了问题怎么办?——用提示词来解决
  • 日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻
  • RocketMQ延迟消息机制
  • Python列表:高效灵活的数据存储与操作指南
  • Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
  • 如何备考公路水运安全员A证?
  • pytorch-frame开源程序适用于 PyTorch 的表格深度学习库,一个模块化深度学习框架,用于在异构表格数据上构建神经网络模型。
  • dMSA 滥用(BadSuccessor)导致权限提升
  • C++11 花括号等式初始化器(Brace-or-Equal Initializers):从入门到精通
  • 安全大模型智驱网络和数据安全效能跃迁
  • 利用最小二乘法找圆心和半径
  • 【从零学习JVM|第五篇】打破双亲委派机制
  • OceanBase v4.3.5 特性解读:通过OSS WORM特性进行备份归档
  • 【动手学深度学习】3.2. 线性回归的从零开始实现
  • [UnrealCircle武汉]UE5跨平台游戏常见问题及解决方案笔记
  • Java八股文——JVM「垃圾回收篇」
  • 鸿蒙接入微信sdk登录 解决提示BundleID信息校验不通过
  • rasa NLU意图解析基础学习
  • 全国空气质量监测站点数据分析:从原始数据到空间可视化
  • 1. 网络基础
  • 带eachers的html转word
  • 渲染学进阶内容——joml库