IBInspectable
IBInspectable 属性提供了访问旧功能的新方式:用户自定义的运行时属性。从目前的身份检查器(identity inspector)中访问,这些属性在 Interface Builder 被整合到 Xcode 之前就可用了。他们提供了一个强有力的机制来配置一个 NIB,XIB,或者 storyboard 实例中的任何键值编码(key-value coded)属性:
虽然功能强大,运行时属性可能会使工作很繁琐。一个属性的关键字路径,类型和属性值需要在每个实例设置,没有任何自动完成或输入提示,这就需要前往文档或自定义子类的源代码仔细检查设置。 IBInspectable 属性彻底的解决了这个问题:在 Xcode 6,你现在可以指定任何属性作为可检查项并为你的自定义类建立了一个用户界面。
例如,在一个 UIView 子类里,这些属性用它们的值来更新背景层:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
@IBInspectable
var
cornerRadius:CGFloat=0{
didSet{
layer.cornerRadius=cornerRadius
layer.masksToBounds=cornerRadius>0
}
}
borderWidth:CGFloat=0{
didSet{
layer.borderWidth=borderWidth
}
}
borderColor:UIColor?{
didSet{
layer.borderColor=borderColor?.CGColor
}
}
标有 @IBInspectable(或是 Objective-C 中的 IBInspectable),他们就可以很容易在 Interface Builder 的观察面板(inspector panel)里编辑。需要注意的是 Xcode 在这里做了更多的事,属性名称是从 camel- 转换为 title- 模式 并且相关的名称组合在一起:
因为可检查属性仅仅是用户定义的运行时属性顶部的接口,所以支持相同的类型列表:布尔,字符串和数字(即,NSNumber 或任何数值类型),以及 CGPoint、CGSize、CGRect、UIColor 和 NSRange,额外增加了 UIImage。
那些已经熟悉运行时属性的人将注意到在上面的例子中有一些问题。UIColor 是里面唯一支持色彩的类型,而不是原生支持视图 CALayer 的 CGColor。borderColor 会计算 UIColor 属性(通过运行时属性设置)并映射到该层需要的 CGColor。
让现有的类型可观察
内置的 Cocoa 类型如果在 Interface Builder 中的属性检查器中没有列出也可以通过扩展来使属性可视。如果你喜欢圆角,你一定会喜欢这个 UIView 扩展:
11
extensionUIView{
cornerRadius:CGFloat{
get{
return
layer.cornerRadius
}
set{
layer.cornerRadius=newValue
layer.masksToBounds=newValue>0
}
变!你创建的任何 UIView 都将有一个可配置的边界半径。
IBDesignable
如果这还不够,IBDesignable 自定义视图也在 Xcode 6 中亮相了。当应用到 UIView 或 NSView 子类中的时候,@ IBDesignable 让 Interface Builder 知道它应该在画布上直接渲染视图。你会看到你的自定义视图在每次更改后不必编译并运行你的应用程序就会显示。
标记一个自定义视图为 IBDesignable,只需在类名前加上 @IBDesignable 的前缀(或是 Objective-C 里的 IB_DESIGNABLE 宏)。你的初始化、布置和绘制方法将被用来在画布上渲染你的自定义视图:
4
@IBDesignable
classMyCustomView:UIView{
...
从这个功能上节约的时间是不能被低估的。加上 IBInspectable 属性,一个设计师或开发人员可以轻松地调整自定义控件的呈现,以得到她想要的确切的结果。任何改变,无论是从代码或属性检查器中,都将立即呈现在画布上。
此外,任何问题都是可避开编译和运行整个程序来调试的。调试的方法很简单,只需在你的代码中设置一个断点,在 Interface Builder 中选择视图,并选择 Editor ? Debug Selected Views。
由于在 Interface Builder 中呈现自定义视图不会有应用程序的完整上下文,你可能需要生成模拟数据以便显示,例如一个默认用户头像图片或仿制的天气数据。有两种方法可以为这个特殊的上下文添加代码:
5
#if!TARGET_INTERFACE_BUILDER
#else
//thiscodewillexecuteonlyinIB
#endif
IBCalculatorConstructorSet
把自定义 IBDesignable 视图和视图里的 IBInspectable 属性结合在一起,你能干点啥?作为一个例子,让我们更新老式经典Apple folklore:在“Steve Jobs Roll Your Own Calculator Construction Set”,Xcode 6 的风格:
现在你差不多已经眼见为实了,那让我们来看看更多的图片吧。你用这些强大的新工具创造了什么?把你的 IBInspectable 或 IBDesignable 创作加上话题 #IBInspectablepo 成一张图片,我们都可以看看还可以学到些什么。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
相关推荐
效率成吨提升之代码生成器-蓝湖工具神器iOS,Android,Swift,Flutter
软件简介:蓝湖辅助工具,减少移动端开发中控件属性的复制和粘贴.待开发的功能:1.支持自动生成约束2.开发设置页面3.做一个浏览器插件,支持不需要下载整个工程,可即时操作当前蓝湖浏览页面4.支持Flutter语言模板生成5.支持更多平台,如Sketch等6.支持用户自定义语言模板
【Audio音频开发】音频基础知识及PCM技术详解
现实生活中,我们听到的声音都是时间连续的,我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。目前我们在计算机上进行音频播放都需要依赖于音频文件。那么音频文件如何生成的呢?音频文件的生成过程是将声音信息采样、量化和编码产生的数字信号的过程,我们人耳所能听到的声音频率范围为(20Hz~20KHz),因此音频文件格式的最大带宽是20KHZ。根据奈奎斯特的理论,音频文件的采样率一般在40~50KHZ之间。奈奎斯特采样定律,又称香农采样定律。...............
见过仙女蹦迪吗?一起用python做个小仙女代码蹦迪视频
前言最近在B站上看到一个漂亮的仙女姐姐跳舞视频,循环看了亿遍又亿遍,久久不能离开!看着小仙紫姐姐的蹦迪视频,除了一键三连还能做什么?突发奇想,能不能把舞蹈视频转成代码舞呢?说干就干,今天就手把手教大家如何把跳舞视频转成代码舞,跟着仙女姐姐一起蹦起来~视频来源:【紫颜】见过仙女蹦迪吗 【千盏】一、核心功能设计总体来说,我们需要分为以下几步完成:从B站上把小姐姐的视频下载下来对视频进行截取GIF,把截取的GIF通过ASCII Animator进行ASCII字符转换把转换的字符gif根据每
自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时空动作/行为 视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast
前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了,从2022年1月底至2022年4月底。我已经将这篇博客的内容写为论文,上传至arxiv:https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf欢迎大家指出我论文中的问题,特别是语法与用词问题在github上,我也上传了完整的项目:https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset关于自定义ava数据集,也是后台
【视频+源码】登录鉴权的三种方式:token、jwt、session实战分享
因为我既对接过session、cookie,也对接过JWT,今年因为工作需要也对接了gtoken的2个版本,对这方面的理解还算深入。尤其是看到官方文档评论区又小伙伴表示看不懂,所以做了这期视频内容出来:视频在这里:本期内容对应B站的开源视频因为涉及的知识点比较多,视频内容比较长。如果你觉得看视频浪费时间,可以直接阅读源码:goframe v2版本集成gtokengoframe v1版本集成gtokengoframe v2版本集成jwtgoframe v2版本session登录官方调用示例文档jwt和sess
【Android App】实战项目之仿微信的私信和群聊App附源码和演示视频 超详细必看
【Android App】实战项目之仿微信的私信和群聊App(附源码和演示视频 超详细必看)
采用MATLAB对正弦信号,语音信号进行生成、采样和恢复,利用MATLAB工具箱对混杂噪声的音频信号进行滤波
采用MATLAB对正弦信号,语音信号进行生成、采样和内插恢复,利用MATLAB工具箱对混杂噪声的音频信号进行滤波
Keras深度学习实战40——音频生成
随着移动互联网、云端存储等技术的快速发展,包含丰富信息的音频数据呈现几何级速率增长。这些海量数据在为人工分析带来困难的同时,也为音频认知、创新学习研究提供了数据基础。在本节中,我们通过构建生成模型来生成音频序列文件,从而进一步加深对序列数据处理问题的了解。
最新文章
• 效率成吨提升之代码生成器-蓝湖工具神器…
• 【Audio音频开发】音频基础知识及PCM技…
• 见过仙女蹦迪吗?一起用python做个小仙…
• 【Android App】实战项目之仿抖音的短视…
• 自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时…
• 【视频+源码】登录鉴权的三种方式:tok…
• 【Android App】实战项目之仿微信的私信…
• 零基础用Android Studio实现简单的本地…
• 采用MATLAB对正弦信号,语音信号进行生…
• Keras深度学习实战40——音频生成
• 视频实时行为检测——基于yolov5+deeps…
• 数电实验 数字电子钟设计 基于quartus …
• 腾讯会议使用OBS虚拟摄像头
• 文本生成视频Make-A-Video,根据一句话…
• 信号处理——MATLAB音频信号加噪、滤波
• 【新知实验室 - TRTC 实践】音视频互动…
• Keras深度学习实战39——音乐音频分类
• C++游戏game | 井字棋游戏坤坤版配资源…