selector选择器的使用

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本文介绍如何在Android中创建和使用Selector选择器，包括文字颜色和图片改变的选择器，通过实例展示点击底部元素时，如何实现图片和颜色的动态切换。

切换selector选择器的使用

selector选择器
一、效果

在这里插入图片描述
点击底部实现切换，底部图片和颜色跟着改变

二.如何创建选择器

1.创建文字颜色改变选择器:selector1.xml

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在drawable下面直接生成selector1.xml文件,编写xml文件
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2.创建图片改变选择器selector2.xml
在这里插入图片描述
chat1和chat2图标直接调用系统提供的,步骤如下:
(1)drawable - >new ->lmage Assert
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(2)弹出窗体操作
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(3)最后在drawable下面生成2个文件夹：chat1和chat2
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3.在布局文件中直接使用
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TimPika
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Java-NIO篇章（4）——Selector选择器详解
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选择器的使命是完成IO的多路复用，其主要工作是通道的注册、监听、事件查询。一个通道代表一条连接通路，通过选择器可以同时监控多个通道的IO（输入输出）状况。选择器和通道的关系，是监控和被监控的关系。 选择器提供了独特的API方法，能够选出（select）所监控的通道已经发生了哪些IO事件，包括读写就绪的IO操作事件。 一般是一个单线程处理一个选择器，一个选择器可以监控很多通道。所以，通过选择器，一个单线程可以处理数百、数千、数万、甚至更多的通道。在极端情况下（数万个连接），只用一个线程就可以处理所有的通道。
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1：把下面的XML文件保存成你自己命名的.xml文件（比如list_item_bg.xml），在系统使用时根据ListView中的列表项的状态来使用相应的背景图片。       drawable/list_item_bg.xml  注意 我们的selector的xml文件是放在drawable目录下面。               上面的就是我们的 sel
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input>构建一个自定义的多选组件通常包括以下几个部分：触发输入框：用于展示已选标签和触发下拉菜单。下拉菜单：展示所有可选项，支持多选。隐藏的<select>元素：用于保持与表单提交兼容性。除了Select2与Chosen.js，还有一些新兴或专精型Select组件库也值得关注：TomSelect：融合了Select2与Selectize的优点，支持搜索、多选、远程加载、标签创建等功能，且性能更优，适合现代Web应用。Pikaday。
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首先在drawable下新建一个名为spinner_selector的选择器文件： 代码为：： xml version="1.0" encoding="utf-8"?> selector xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> item android:drawable="@drawable/spinn
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这里没有在 Scrapy 框架中运行，而是把 Scrapy中的Selector 单独拿出来使用了，构建的时候传入text 参数，就生成了一个Selector选择器对象，然后就可以像Scrapy中的解析方式一样，调用xpath、css等方法来提取数据了。由于Selector 主要是与Scrapy结合使用，如 Scrapy的回调函数中的参数response 直接调用 xpath或者 css 方法来提取数据，所以在这里我们借助 Scrapy shell 来模拟Scrapy 请求的过程，讲解相关的提取方法。
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使用自定义命名空间.a => .prefix .a每个CSS选择器添加前缀。 目录 安装 $ npm install postcss-prefix-selector 与PostCSS结合使用 const prefixer = require ( 'postcss-prefix-selector' ) // css to be ...
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1、Selector选择器常用参数 android:state_selected 选中 android:state_focused 获得焦点 android:state_pressed 点击 android:state_enabled 是否可点击 颜色的配置位于res/color目录下 资源的配置位于res/drawable目录下
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用于设置button或listview的显示属性！ ①在drawable文件夹下创建selector.xml的文件； ②将控件的background链接到该xml文件； android:background="@drawable/selector" ③编辑selector： xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res
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根据不同的选定状态来定义不同的现实效果 分为四大属性： android:state_selected 是选中 android:state_focused 是获得焦点 android:state_pressed 是点击 android:state_enabled 是设置是否响应事件,指所有事件 另： android:state_window_focused 默认时的背景图片 引用位置
selector选择器
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### Flink 中 Selector 选择器的使用与实现 在 Apache Flink 中，数据流的分区策略决定了数据如何从一个算子分发到下游算子。这种分发机制由 `ChannelSelector` 接口及其实现类定义[^2]。具体来说，`ChannelSelector` 负责为每条记录选择目标通道，并决定是否需要广播数据。 #### 1. ChannelSelector 接口的核心方法 `ChannelSelector` 接口包含以下三个核心方法： - **`setup()`**：初始化下游算子的通道数量。 - **`selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record)`**：为每条记录选择目标通道。 - **`isBroadcast()`**：判断是否需要将当前记录广播到所有下游任务。 这些方法的具体实现决定了数据分发的行为。 #### 2. StreamPartitioner 抽象类 `StreamPartitioner` 是 `ChannelSelector` 的抽象实现类，它封装了常见的分区逻辑。Flink 提供了多种内置的 `StreamPartitioner` 实现类，例如 `ShufflePartitioner` 和 `BroadcastPartitioner`。 #### 3. ShufflePartitioner 示例 `ShufflePartitioner` 使用随机数生成器为每条记录选择目标通道。以下是其核心代码实现： ```java @Internal public class ShufflePartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private static final long serialVersionUID = 1L; private Random random = new Random(); @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { // 生成 [0, numberOfChannels) 范围内的随机数 return random.nextInt(numberOfChannels); } @Override public String toString() { return "SHUFFLE"; } } ``` 在此实现中，`selectChannel` 方法通过调用 `random.nextInt(numberOfChannels)` 随机选择一个目标通道[^5]。 #### 4. BroadcastPartitioner 示例 `BroadcastPartitioner` 将每条记录广播到所有下游任务。由于广播操作不需要选择特定通道，因此其实现较为简单： ```java @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { throw new UnsupportedOperationException("Broadcast partitioning does not use channel selection."); } @Override public boolean isBroadcast() { return true; } ``` 在上述代码中，`selectChannel` 方法抛出异常，因为广播分区不需要选择特定通道。同时，`isBroadcast` 方法返回 `true`，表明所有记录都将被广播到所有下游任务[^4]。 #### 5. 自定义 Partitioner 用户可以通过实现 `StreamPartitioner` 接口来自定义分区逻辑。例如，以下是一个基于记录字段值进行哈希分区的自定义实现： ```java public class CustomPartitioner<T> extends StreamPartitioner<T> { private final String keyField; public CustomPartitioner(String keyField) { this.keyField = keyField; } @Override public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) { T value = record.getInstance().getValue(); // 假设 value 是一个 POJO 对象，且包含名为 keyField 的字段 Object keyValue = Reflect.on(value).get(keyField); if (keyValue == null) { return random.nextInt(numberOfChannels); } return Math.abs(keyValue.hashCode()) % numberOfChannels; } @Override public String toString() { return "CUSTOM"; } } ``` 在此实现中，`selectChannel` 方法根据记录中的指定字段值计算哈希值，并将其映射到目标通道[^5]。 #### 6. 并行度设置的影响 并行度的设置会影响 `ChannelSelector` 的行为。Flink 通过 `setParallelism` 方法或命令行参数 `-p` 来设置作业的并行度。并行度决定了下游任务的数量，从而影响分区逻辑的执行结果。 ### 注意事项 - 在设计自定义分区器时，需确保分区逻辑与业务需求一致。 - 广播分区会增加网络开销，应谨慎使用。 - 随机分区可能导致数据分布不均，进而影响性能。 ```python # 示例：Python API 中设置自定义分区器 from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.common.typeinfo import Types env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() data_stream = env.from_collection([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')], type_info=Types.TUPLE([Types.INT(), Types.STRING()])) # 设置自定义分区器 data_stream \ .rebalance() \ .partition_custom(lambda key: hash(key) % 4, lambda x: x[0]) \ .print() env.execute("Custom Partitioner Example") ```
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