Android Fragments 详细使用

17、Android Studio 中使用 Fragments 示例教程 本文详细介绍在Android Studio中创建和使用Fragments的完整流程,通过一个具体示例实现两个Fragment之间的通信。内容涵盖项目创建、布局设计、Fragment类实现、界面交互以及通过Activity进行Fragment间数据传递,帮助开发者掌握Fragments在实际应用中的使用方法。 阅读详情

Android Fragments 详细使用

2012-02-17 14:29 by Terry_龙, 40071 阅读, 7 评论, 收藏, 编辑

   Fragments 诞生初衷

     自从Android 3.0中引入fragments 的概念,根据词海的翻译可以译为:碎片、片段。其上的是为了解决不同屏幕分辩率的动态和灵活UI设计。大屏幕如平板小屏幕如手机,平板电脑的设计使得其有更多的空间来放更多的UI组件,而多出来的空间存放UI使其会产生更多的交互,从而诞生了fragments 。fragments 的设计不需要你来亲自管理view hierarchy 的复杂变化,通过将Activity 的布局分散到frament 中,可以在运行时修改activity 的外观,并且由activity 管理的back stack 中保存些变化。

 

      Fragments 设计理念

      在设计应用时特别是Android 应用 ,有众多的分辨率要去适应,而fragments 可以让你在屏幕不同的屏幕上动态管理UI。例如:通讯应用程序(QQ),用户列表可以在左边,消息窗口在右边的设计。而在手机屏幕用户列表填充屏幕当点击某一用户时,则弹出对话窗口的设计,如下图:

 

Fragments的生命周期 

    每一个fragments 都有自己的一套生命周期回调方法和处理自己的用户输入事件。 对应生命周期可参考下图:

 

 其中大多数程序必须使用Fragments 必须实现的三个回调方法分别为:

onCreate

   系统创建Fragments 时调用,可做执行初始化工作或者当程序被暂停或停止时用来恢复状态,跟Activity 中的onCreate相当。 

onCreateView

   用于首次绘制用户界面的回调方法,必须返回要创建的Fragments 视图UI。假如你不希望提供Fragments 用户界面则可以返回NULL。 

onPause 

    当用户离开这个Fragments 的时候调用,这时你要提交任何应该持久的变化,因为用户可能不会回来。更多的事件可以参考上图的生命周期关系图。

Fragments 的类别

    系统内置了三种Fragments ,这三种Fragments 分别有不同的应用场景分别为:

DialogFragment

 对话框式的Fragments,可以将一个fragments 对话框并到activity 管理的fragments back stack 中,允许用户回到一个前曾摒弃fragments.

ListFragments

   类似于ListActivity 的效果,并且还提供了ListActivity 类似的onListItemCLick和setListAdapter等功能。

PreferenceFragments

   类似于PreferenceActivity .可以创建类似IPAD的设置界面。 

 

Fragments 的详细使用 

    首先先来看一张DEMO 效果图:

 

    左边点击时,右边的字符会与左边选中的项的字符相同。与IPAD上的设置界面很相似,这一点是否借鉴了ipad 上的UI呢?

相就的XML文件:

复制代码
<? xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
< LinearLayout  xmlns:android ="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width
="match_parent"
    android:layout_height
="match_parent"
    android:orientation
="horizontal"   >

    < fragment  class ="com.xuzhi.fragment.FragmentDemoActivity$TitlesFragment"  android:id ="@+id/titles"  android:layout_weight ="1"
       android:layout_width
="0px"  android:layout_height ="match_parent"
       
/>
   
    < FrameLayout  android:id ="@+id/details"  android:layout_weight ="1"  android:layout_width ="0px"  android:layout_height ="match_parent"
       android:background
="?android:attr/detailsElementBackground"
       
></ FrameLayout >
</ LinearLayout >
复制代码

 

 

主界面代码(己做注释):

 

复制代码
package  com.xuzhi.fragment;
import android.app.Activity;
import android.app.AlertDialog;
import android.app.Fragment;
import android.app.FragmentTransaction;
import android.app.ListFragment;
import android.os.Bundle;
import android.util.TypedValue;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.ListView;
import android.widget.ScrollView;
import android.widget.TextView;

public  class FragmentDemoActivity  extends Activity {

     public  static String[] array = { "text1,", "text2", "text3", "text4",
            "text5,", "text6", "text7", "text8" };

     /**  Called when the activity is first created.  */
    @Override
     public  void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
         super.onCreate(savedInstanceState); 
        setContentView(R.layout.main);
    }

        
     public  static  class TitlesFragment  extends ListFragment {

         boolean mDualPane;
         int mCurCheckPosition = 0;
        
        @Override
         public  void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onCreate(savedInstanceState);
            System.out.println("Fragment-->onCreate");
        }
        
        @Override
         public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container,
                Bundle savedInstanceState) {
             //  TODO Auto-generated method stub
            System.out.println("Fragment-->onCreateView");
             return  super.onCreateView(inflater, container, savedInstanceState);
        }
        
        @Override
         public  void onPause() {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onPause();
            System.out.println("Fragment-->onPause");
        }
        
        
        @Override
         public  void onStop() {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onStop();
            
            System.out.println("Fragment-->onStop");
        }
        
        @Override
         public  void onAttach(Activity activity) {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onAttach(activity);
            System.out.println("Fragment-->onAttach");
        }
        
        @Override
         public  void onStart() {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onStart();
            System.out.println("Fragment-->onStart");
        }
        
        @Override
         public  void onResume() {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onResume();
            System.out.println("Fragment-->onResume");
        }
        
        @Override
         public  void onDestroy() {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onDestroy();
            System.out.println("Fragment-->onDestroy");
        }
        
        

        @Override
         public  void onActivityCreated(Bundle savedInstanceState) {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onActivityCreated(savedInstanceState);
            System.out.println("Fragment-->onActivityCreted");
            setListAdapter( new ArrayAdapter<String>(getActivity(),
                    android.R.layout.simple_list_item_1, array));

            View detailsFrame = getActivity().findViewById(R.id.details);

            mDualPane = detailsFrame !=  null
                    && detailsFrame.getVisibility() == View.VISIBLE;

             if (savedInstanceState !=  null) {
                mCurCheckPosition = savedInstanceState.getInt("curChoice", 0);  // 从保存的状态中取出数据
            }

             if (mDualPane) {
                getListView().setChoiceMode(ListView.CHOICE_MODE_SINGLE);

                showDetails(mCurCheckPosition);
            }
        }

        @Override
         public  void onSaveInstanceState(Bundle outState) {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onSaveInstanceState(outState);

            outState.putInt("curChoice", mCurCheckPosition); // 保存当前的下标
        }

        @Override
         public  void onListItemClick(ListView l, View v,  int position,  long id) {
             //  TODO Auto-generated method stub
             super.onListItemClick(l, v, position, id);
            showDetails(position);
        }

         void showDetails( int index) {
            mCurCheckPosition = index; 
             if (mDualPane) {
                getListView().setItemChecked(index,  true);
                DetailsFragment details = (DetailsFragment) getFragmentManager()
                        .findFragmentById(R.id.details); 
                 if (details ==  null || details.getShownIndex() != index) {
                    details = DetailsFragment.newInstance(mCurCheckPosition); 

                     // 得到一个fragment 事务(类似sqlite的操作)
                    FragmentTransaction ft = getFragmentManager()
                            .beginTransaction();
                    ft.replace(R.id.details, details); // 将得到的fragment 替换当前的viewGroup内容,add则不替换会依次累加
                    ft.setTransition(FragmentTransaction.TRANSIT_FRAGMENT_FADE); // 设置动画效果
                    ft.commit(); // 提交
                }
            }  else {
                 new AlertDialog.Builder(getActivity()).setTitle(
                        android.R.string.dialog_alert_title).setMessage(
                        array[index]).setPositiveButton(android.R.string.ok,
                         null).show();
            }
        }
    }

     /**
     * 作为界面的一部分,为fragment 提供一个layout
     * 
@author  terry
     *
     
*/
     public  static  class DetailsFragment  extends Fragment {

         public  static DetailsFragment newInstance( int index) { 
            DetailsFragment details =  new DetailsFragment();
            Bundle args =  new Bundle();
            args.putInt("index", index);
            details.setArguments(args);
             return details;
        }

         public  int getShownIndex() {
             return getArguments().getInt("index", 0);
        }

        @Override
         public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container,
                Bundle savedInstanceState) {
             //  TODO Auto-generated method stub
             if (container ==  null)
                 return  null;

            ScrollView scroller =  new ScrollView(getActivity());
            TextView text =  new TextView(getActivity());

             int padding = ( int) TypedValue.applyDimension(
                    TypedValue.COMPLEX_UNIT_DIP, 4, getActivity()
                            .getResources().getDisplayMetrics());
            text.setPadding(padding, padding, padding, padding);
            scroller.addView(text);

            text.setText(array[getShownIndex()]);
             return scroller;
        }
    }
}
复制代码

 注意:

  1. 如果你想在Fragment 里面创建menu,则必须在onCreate的时候设置让它可以存在optionMenu才可以创建,代码为:
    复制代码
    public  static  class DetailsFragment  extends Fragment {

            @Override
             public  void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
                 //  TODO Auto-generated method stub
                 super.onCreate(savedInstanceState);
                setHasOptionsMenu( true);
            }
    }
    复制代码
    之后的操作即可以像平常Android的menu用法一样,代码为:
    复制代码
    @Override
             public  void onCreateOptionsMenu(Menu menu, MenuInflater inflater) {
                 //  TODO Auto-generated method stub
                 super.onCreateOptionsMenu(menu, inflater);
                 menu.add("Menu 1a").setShowAsAction(MenuItem.SHOW_AS_ACTION_IF_ROOM);
                    menu.add("Menu 1b").setShowAsAction(MenuItem.SHOW_AS_ACTION_IF_ROOM);
            }
            
            @Override
             public  boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
                 //  TODO Auto-generated method stub
                Toast.makeText(getActivity(), "index is"+getShownIndex()+" && menu text is "+item.getTitle(), 1000).show();
                 return  super.onOptionsItemSelected(item);
            }
    复制代码
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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stonenotes123
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