Flutter基础:第三节 Container 组件的使用

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                                 第三节 Container 组件的使用

 

目录

一、alignment属性

二、 设置容器的宽、高和颜色属性

三、padding属性

四、margin属性

五、decoration属性


 

 

Container(容器控件)在Flutter是经常使用的控件之一,其作用是方便我们进行布局,对布局进行统一规划。

 

一、alignment属性

alignment是用来控制容器内子内容的对齐方式,对其方式有:

  • bottomCenter:下部居中对齐。
  • botomLeft: 下部左对齐。
  • bottomRight:下部右对齐。
  • center:居中对齐。
  • centerLeft:纵向居中,横向居左对齐。
  • centerRight:纵向居中,横向居右对齐。
  • topLeft:顶部左侧对齐。
  • topCenter:顶部居中对齐。
  • topRight: 顶部居左对齐。

 

接下来看一下效果。

新建一个Container,并在容器内加入一段文字,然后让文字显示在页面右下角。

 

代码如下:

import 'package:flutter/material.dart';

void main() {
  runApp(new MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    // TODO: implement build
    return new MaterialApp(
      title: "Hello world",
      home: new Scaffold(
        appBar: new AppBar(
          title: new Text("Hello world"),
        ),
        body: new Center(
          child: Container(
            child: new Text(
              "Hello World",
              style: new TextStyle(fontSize: 20.0, color: Colors.lightBlue),
            ),
            alignment: AlignmentDirectional.bottomEnd,
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

 

效果图:

 

 

二、 设置容器的宽、高和颜色属性

这里我们进行width 、  height 、  color 属性的配置。设置宽为500.0,高是200.0,颜色为黑色。

代码如下:

 child: Container(
            width: 500.0,
            height: 200.0,
            color: Colors.black,
            child: new Text(
              "Hello World",
              style: new TextStyle(fontSize: 20.0, color: Colors.lightBlue),
            ),
            alignment: AlignmentDirectional.bottomEnd,
          ),

 

效果图:

 

 

三、padding属性

padding:内边距,指的是Container边缘和child内容之间的距离。

我们设置左、上边距为0,右边距为20.0,下边距为50.0,代码如下:

 

   child: Container(
            width: 500.0,
            height: 200.0,
            color: Colors.black,
            child: new Text(
              "Hello World",
              style: new TextStyle(fontSize: 20.0, color: Colors.lightBlue),
            ),
            alignment: AlignmentDirectional.bottomEnd,
            padding: EdgeInsets.fromLTRB(0.0, 0.0, 20.0, 50.0),

          ),

说明:EdgeInsets.fromLTRB(value1,value2,value3,value4) ,value1,value2,value3,value4分别代表左、上、右、下。

如果我们设置的上、下、左、右边距都是相同的,则可以使用

    padding: EdgeInsets.all(20.0),

EdgeInsets.all(double value)来设置,源码如下:

const EdgeInsets.all(double value)
    : left = value,
      top = value,
      right = value,
      bottom = value;

 

四、margin属性

margin:外边距,指的是container和外部元素的距离。 

我们设置左边距为20.0、上边距为20.0,右边距为20.0,下边距为20.0,代码如下:

 child: Container(
            width: 500.0,
            height: 200.0,
            color: Colors.black,
            child: new Text(
              "Hello World",
              style: new TextStyle(fontSize: 20.0, color: Colors.lightBlue),
            ),
            alignment: AlignmentDirectional.bottomEnd,
            padding: EdgeInsets.all(20.0),
            margin: EdgeInsets.fromLTRB(20.0, 20.0, 20.0, 20.0),
          ),

说明:EdgeInsets.fromLTRB(value1,value2,value3,value4) ,value1,value2,value3,value4分别代表左、上、右、下。

如果我们设置的上、下、左、右边距都是相同的,则可以使用

 padding: EdgeInsets.all(20.0),

五、decoration属性

注:decoration和color不能同时使用,同时使用会发生冲突。

decoration:用来为container设置背景和边框。

实际项目中对效果的要求还是相当高的,有时需要设置渐变背景,不用美工切图,一样可以做出渐变效果。这时候就需要使用BoxDecoration这个类了。

代码如下:

  child: Container(
            width: 500.0,
            height: 200.0,
            decoration: BoxDecoration(
                gradient: LinearGradient(colors: [
              Colors.redAccent,
              Colors.greenAccent,
              Colors.blueAccent
            ])),
            child: new Text(
              "Hello World",
              style: new TextStyle(fontSize: 20.0, color: Colors.white),
            ),
            alignment: AlignmentDirectional.bottomEnd,
            padding: EdgeInsets.all(20.0),
            margin: EdgeInsets.fromLTRB(20.0, 20.0, 20.0, 20.0),
          ),

效果图:

 

通过decoration的border属性 ,可以为其添加边框。设置一个黑色边框,宽度为2。

代码如下:

  child: Container(
            width: 500.0,
            height: 200.0,
            decoration: BoxDecoration(
                gradient: LinearGradient(colors: [
                  Colors.redAccent,
                  Colors.greenAccent,
                  Colors.blueAccent
                ]),
                border: Border.all(color: Colors.black, width: 2.0)),
            child: new Text(
              "Hello World",
              style: new TextStyle(fontSize: 20.0, color: Colors.white),
            ),
            alignment: AlignmentDirectional.bottomEnd,
            padding: EdgeInsets.all(20.0),
            margin: EdgeInsets.fromLTRB(20.0, 20.0, 20.0, 20.0),
          ),

效果图:

 

Flutter 布局(一)- Container详解 Flutter 布局(一)- Container详解 Q吹个大气球Q关注 62018.06.03 18:36:26字数 2,301阅读 84,509 本文主要介绍Flutter中非常常见的Container,列举了一些实际例子介绍如何使用。 1. 简介 A convenience widget that combines common painting, positioning, and sizing widgets. Container在Flutter中太常见了。官方给出的简介,是 阅读详情

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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. 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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Flutter入门2Text和Container组件的使用

Text和Container的介绍和使用

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使用 Flutter for OpenHarmony 构建基础 UI 组件布局:从 Scaffold 到 Container 的实战解析

原始问题改进措施缺少主题添加ThemeData颜色单一使用渐变背景无交互添加按钮布局死板使用ColumnSizedBox控制间距本文以你在鸿蒙模拟器中运行的简单 Flutter 代码为起点,详细解析了ScaffoldAppBarContainerCenter和Text等核心组件的使用方法。通过实际案例演示,我们不仅掌握了基础布局技巧,还了解了如何在 OpenHarmony 生态中优化 UI 表现。尽管代码看似简单,但它奠定了跨平台应用开发的坚实基础。

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Flutter for OpenHarmony:Flutter基础组件Container基本了解

在Flutter开发中,Container 是最常用、最基础也最灵活的布局组件之一。无论是刚接触Flutter的新手,还是已有经验的开发者,几乎每天都会与 Container 打交道。它不仅封装了常见的布局属性(如 padding、margin、alignment),还集成了装饰(decoration)、尺寸约束(constraints)、变换(transform)等能力。

2503_93740796的博客 1068

Flutter基础组件——Text,Container

走进Flutter Flutter作为目前最流行的跨平台技术框架,正在被越来越多的开发者和组织使用,并且Flutter是完全免费、开源的。首先,让我们了解一下Flutter插件。 Flutter是什么? Flutter是Google推出的一套开源跨平台UI框架,是使用Dart语言开发的移动应用开发框架,可以快速地在Android、iOS和Web平台上构建高质量的原生用户界面。同时,Flutter还是Google新研发的Fuchsia操作系统的默认开发套件。Flutter是目前最火热的前端技术之一。简单来说,

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