5分钟快速原型:验证touchmove事件的处理方案

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个快速原型项目,验证处理'touchmove'事件的几种不同方法。项目应包含一个简单的交互界面,用户可以通过触摸滑动来触发事件,并在界面上实时显示事件处理的结果。重点展示如何快速测试和比较不同解决方案的效果,帮助开发者快速找到最佳方案。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

在移动端开发中,处理touchmove事件是一个常见的需求,但有时候会遇到一些棘手的问题,比如事件被错误地取消或者无法按预期工作。最近我在开发一个移动端项目时,就遇到了ignored attempt to cancel a touchmove event with cancelable=false这样的警告。为了快速验证解决方案,我决定使用快速原型工具来测试不同的处理方法,最终找到了最优解。下面分享一下我的经验。

1. 问题背景与目标

当用户在移动设备上进行滑动操作时,touchmove事件会被频繁触发。但有时我们需要在特定条件下阻止事件的默认行为(比如禁止页面滚动)。然而,某些情况下,浏览器可能会忽略我们的取消请求,并抛出ignored attempt to cancel a touchmove event with cancelable=false的警告。这意味着我们的代码可能没有按预期工作。

为了快速验证不同处理方案的效果,我决定创建一个简单的原型项目,包含以下功能: - 一个可触摸滑动的界面 - 实时显示touchmove事件的触发状态 - 支持测试不同的事件处理逻辑

2. 快速搭建原型

使用InsCode(快马)平台,我可以快速创建一个HTML5项目,省去了环境配置的麻烦。以下是核心步骤:

  1. 创建一个空白HTML文件,添加一个可滑动的div区域
  2. 绑定touchstarttouchmovetouchend事件监听器
  3. 在界面中添加一个日志区域,用于显示事件处理结果
  4. 实现不同的事件处理方案(如preventDefault()的不同调用时机)

示例图片

3. 测试不同解决方案

通过快速原型,我能够轻松比较几种常见的处理方式:

  • 方案一:始终调用preventDefault()touchmove事件中无条件调用preventDefault(),观察是否会出现警告

  • 方案二:条件性调用preventDefault() 只在特定条件下(如滑动方向符合要求时)才调用preventDefault()

  • 方案三:在touchstart中设置标志位touchstart中预先调用preventDefault(),看看是否会影响后续的touchmove

通过实时观察控制台输出和界面反馈,我很快发现方案二在实际设备上表现最好,既实现了业务需求,又避免了不必要的警告。

4. 经验总结

这次快速原型验证让我受益匪浅:

  1. 快速迭代比理论猜测更有效 纸上谈兵不如实际运行代码,原型工具让验证变得极其便捷

  2. 设备兼容性很重要 在桌面浏览器上测试的结果可能与实际移动设备不同,原型要尽量在目标设备上运行

  3. 事件处理的时机很关键 preventDefault()的调用时机不同可能导致完全不同的结果

  4. 可视化反馈加速调试 通过界面实时显示事件状态,比单纯看控制台更直观

5. 平台体验

使用InsCode(快马)平台完成这个原型验证非常顺畅:

  • 无需安装任何环境,打开网页就能写代码
  • 内置的预览功能可以立即看到修改效果
  • 一键分享给同事查看,方便讨论方案
  • 部署功能让测试更加真实(特别是在移动设备上访问)

示例图片

对于前端开发者来说,这种快速验证想法的方式可以大大提升开发效率。下次遇到类似的技术问题时,不妨也试试用快速原型来寻找最佳解决方案。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个快速原型项目,验证处理'touchmove'事件的几种不同方法。项目应包含一个简单的交互界面,用户可以通过触摸滑动来触发事件,并在界面上实时显示事件处理的结果。重点展示如何快速测试和比较不同解决方案的效果,帮助开发者快速找到最佳方案。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案:bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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