1.?题库??webԴ??
2.考研刷题小程序云开发实战-页面设计与制作(题库首页、排名页、码题码我的库网)
3.LiveData 面试题库、解答、站源源码分析
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考研刷题小程序云开发实战-页面设计与制作(题库首页、排名页、我的)
在小程序开发的世界里,页面设计与制作是晴天软件库源码至关重要的一步。一个好的界面不仅能提升用户体验,还能让产品更加吸引用户。对于初阶开发者而言,掌握细节的排版尤为重要。然而,许多开发者往往忽视了这一点,使得制作的界面显得杂乱无章。美观的界面是打造优秀产品的关键之一,而粗糙的界面则会降低产品的吸引力。
设计一款考研题库小程序,首要任务是创建并配置页面结构。在项目中,我们应分别创建题库首页、排行榜页和我的页三个页面,并确保每个页面都有相应的.js、.json、.wxml、.wxss文件。南风游戏交易源码在app.json文件中配置这些页面,并设置tabBar,以便用户能够轻松导航。
接下来,我们来设计题库首页。首页需要展示丰富的内容,如考研相关资讯、答题优惠兑换活动等。我们可以使用swiper组件来实现轮播图效果,利用image标签展示,并设置mode='aspectFill'确保宽度达到%,完美填充屏幕空间。同时,按照四个科目分类,采用样式grid实现布局,并通过col-2设置为两列一行的排版效果。颜色搭配与样式修饰让整个页面呈现出简洁美观的风格,符合极简主义的设计理念。
排行榜页和我的页的设计同样重要。在设计过程中,我们需要关注排版布局的细节,确保信息展示清晰、有序。参考源码,可以深入理解这些页面的设计与实现。
总结而言,通过这次考研刷题小程序云开发实战,我们不仅了解了页面开发的基本流程与配置,还深入探讨了关键设计点。创意、设计与实现的结合使产品与众不同。美观与实用的平衡,是打造优秀小程序的关键。掌握这些技巧,开发者将能够创造出既吸引用户又易于使用的高质量产品。
LiveData 面试题库、解答、源码分析
LivaData 的面试题库与解答、源码分析 作者:唐子玄1. LiveData 如何感知生命周期的变化?
LiveData 在常规的观察者模式上附加了条件,若生命周期未达标,即使数据发生变化也不通知观察者。这通过 Lifecycle 实现,Lifecycle 是生命周期对应的类,提供了添加/移除生命周期观察者的方法,并定义了全部生命周期的状态及对应事件。要观察生命周期,需要实现 LifecycleEventObserver 接口,并注册给 Lifecycle。除了生命周期观察者外,还有数据观察者,数据观察者会与 LifecycleOwner 进行绑定。2. LiveData 是如何避免内存泄漏的?
内存泄漏是因为长生命周期的对象持有了短生命周期对象。在观察 LiveData 数据的代码中,Observer 作为界面的匿名内部类,它会持有界面的引用,同时 Observer 被 LiveData 持有,LivData 被 ViewModel 持有,而 ViewModel 的生命周期比 Activity 长。最终的持有链导致内存泄漏。LiveData 帮助避免内存泄漏,在内部 Observer 会被包装成 LifecycleBoundObserver,这实现了生命周期感知能力,同时它还持有了数据观察者,具备了数据观察能力。3. LiveData 是粘性的吗?若是,它是怎么做到的?
是的,LiveData 是粘性的。数据是持久的,意味着它不会因被消费而消失。当 LiveData 值更新时,会通知所有观察者。这一过程通过一个 Map 结构保存了所有观察者,并通过遍历 Map 并逐个调用 considerNotify() 方法实现。观察者会被包装在 LifecycleBoundObserver 中,它具备了生命周期感知能力,同时持有了数据观察者。当组件生命周期发生变化时,会尝试将最新值分发给该数据观察者。4. 粘性的 LiveData 会造成什么问题?怎么解决?
粘性的 LiveData 可能导致数据重复消费或消费逻辑混乱。解决方案包括使用带消费记录的值、带有最新版本号的观察者、SingleLiveEvent 等。其中,使用 SingleLiveEvent 可以根据数据的分类(暂态数据或非暂态数据)来选择性地利用或避免粘性。5. 什么情况下 LiveData 会丢失数据?
在高频数据更新的场景下使用 LiveData.postValue() 时,如果在这次调用和下次调用之间再次调用 postValue(),则会导致数据丢失,因为值先被缓存,再向主线程抛出分发值的任务。这与 LiveData 的设计和更新机制有关。6. 在 Fragment 中使用 LiveData 需注意些什么?
在 Fragment 中使用 LiveData 时,应当使用 viewLifecycleOwner 而非 this。避免因生命周期不一致导致的额外订阅者问题。使用 SingleLiveEvent 可以解决数据重复消费问题。7. 如何变换 LiveData 数据及注意事项?
androidx.lifecycle.Transformations 提供了变换 LiveData 数据的方法,如 map()。需要注意数据变换操作应避免阻塞主线程,可使用 CoroutineLiveData 来异步化数据变换。