控制器之间的数据传递——storyboard中控制器的数据传递

IOS StoryBoard传递参数 列举了IOS StoryBoard传递参数的两种方法,包括使用prepareForSegue与广播两种方式 立即下载

在APP开发中,我们经常需要在不同的控制器之间进行数据传递,按照传递的方向,可分为顺传和逆传;按照是否通过第三者(如通过单例、或者文件等)传递数据,可以分为:直接传递和间接传递;一般的还把控制器之间的数据传递分为:属性传值、代理传值、Block传值、全局变量传值、文件传值(NSUserDefaults传值,或者通过其它数据持久化方式传值)、单例传值(UIApplication传值,通知传值,或自定义一个单例)
本篇博文主要讲解在storyboard中,控制器之间通过属性传递数据,后续会把其他传值方式写完

Storyboard中控制器的数据传递

一. 重点

接收数据的一方要有接收数据的属性,如果是逆传数据,要提前拿到接收数据的视图控制器

二. 知识点

  1. Segue:Storyboard上每一根用来界面跳转的联线,都是一个UIStoryboardSegue对象(简称Segue)

  2. Segue分为自动型和手动型,自动型一般用于不关心数据传递的,想直接通过按钮跳转到另外一个视图控制器的操作;手动型一般用于需要数据传递的操作,且Segue需要设置一个标识

  3. identifier:只能通过storyboard设置,使用代码设置identifier没有意义,因为使用storyboard才有Segue

  4. 只有来源控制器才能执行performSegueWithIdentifier:sender:方法

三. 关于UIStoryboardSegue对象的底层执行

  1. 根据identifier去storyboard中找到对应的联线,新建UIStoryboardSegue对象,再设置UIStoryboardSegue对象的sourceViewController(来源控制器)和设置destinationViewController(目标控制器)

  2. 调用sourceViewController的performSegueWithIdentifier:sender:方法,做一些跳转前的准备工作并且传入创建好的Segue对象

  3. 调用Segue对象的performSegueWithIdentifier:sender:方法开始执行界面跳转操作,如果segue的style是push,取得sourceViewController所在的UINavigationController,调用UINavigationController的push方法将destinationViewController压入栈中,完成跳转;如果segue的style是modal,调用sourceViewController的presentViewController方法将destinationViewController展示出来

四. 具体步骤实现

1. 在storyboard中,拖入控制器

在storyboard中,把默认的视图控制器删除,并拖入一个导航控制器UINavigationController和两个视图控制器UIViewController,再把导航控制器默认的根控制器删除,最后对拖进来的两个视图控制器布局子控件

这里写图片描述

2. 设置导航控制器的根控制器

按住Ctrl键,从导航控制器拖线到视图控制器,并在选项框中选择“root view controller”

这里写图片描述

3. 设置导航控制器为程序启动默认加载的控制器

这里写图片描述

4. 拖线设置视图控制器之间的切换

按住Ctrl键,从视图控制器拖线到要跳转到的视图控制器,并在选项框中选择push
注意:是从视图控制器拖线到要跳转的视图控制器,而不是从按钮拖线到视图控制器

这里写图片描述

这里写图片描述

5. 设置storyboard中segue对象的标识符ID

这里写图片描述

6. 设置视图控制器的所属类

创建一个UIViewController的子类TwoViewController,然后把工程默认生成的ViewController和刚创建的TwoViewController设置为storyboard里拖入的两个视图控制器的所属类

这里写图片描述


这里写图片描述

7. 编写数据传递相关代码

(1). ViewController类

---------- ViewController.h文件

#import <UIKit/UIKit.h>

@interface ViewController : UIViewController

// 接收界面2的数据
@property (nonatomic,strong) NSString *oneStr;

@end

---------- ViewController.m文件

#import "ViewController.h"
#import "TwoViewController.h"

@interface ViewController ()
// 显示界面2传来的数据
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UILabel *oneLabel;
// 收集数据
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UITextField *oneTextField;

@end

@implementation ViewController

// 在视图即将显示时,把接受到的值赋值给子控件
// 注意:不能在逆序传值的时候直接给子控制赋值,因为传值的时候要接收值的视图还没有加载,不能接收值
- (void)viewWillAppear:(BOOL)animated {

  // 把届面2传回的值给oneLabel
  self.oneLabel.text = self.oneStr;
}

// 通过UIStoryboardSegue对象切换视图,会调用此方法
- (void)prepareForSegue:(UIStoryboardSegue *)segue sender:(id)sender
{
  // 获取目的控制器
  TwoViewController *vc= segue.destinationViewController;

  // 给目的控制器赋值,即把界面1的文本框的数据给界面2
  vc.nameStr = self.oneTextField.text;

  // 把界面1的控制器给届面2,用于数据的逆序传递
  vc.oneVC = self;

}

// 跳转方法
- (IBAction)jump:(id)sender {

  // 设置Segue对象的标识符,注意要与storyboard中所设置的标识符相同
  NSString *segueIdentifie = @"oneToTwo";

  // 会通过标识符加载storyboard里面的Segue对象
  [self performSegueWithIdentifier:segueIdentifie sender:nil];

}

@end

(2). TwoViewController类

---------- TwoViewController.h文件

#import <UIKit/UIKit.h>
#import "ViewController.h"

@interface TwoViewController : UIViewController
// 接收界面1的数据
@property (nonatomic,strong) NSString *nameStr;
// 保存界面1的控制器
@property (nonatomic,strong) ViewController *oneVC;

@end

---------- TwoViewController.m文件

#import "TwoViewController.h"
#import "ViewController.h"

@interface TwoViewController ()
// 显示界面一传来的数据
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UILabel *twoLabel;
// 收集数据
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UITextField *twoTextfield;

@end

@implementation TwoViewController

// 跳转方法
- (IBAction)twoToOne:(id)sender {

  // 1.把数据传到界面1
  self.oneVC.oneStr = self.twoTextfield.text;

  // 2.跳转到界面1
  [self.navigationController popViewControllerAnimated:YES];

}

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

  // 把界面1传来的数据给twoLabel
  self.twoLabel.text = _nameStr;

}

@end
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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