drawable中的state属性

本文详细介绍了Android中控件的状态属性,包括pressed、focused、hovered等,并解释了它们的作用及应用场景,帮助开发者更好地理解并使用这些状态来优化UI表现。

1.state_pressed=“true”:按钮按下时起作用

2.state_enabled="true":按钮可点击

3.state_selected="true":按钮按下后

 

(一)android:drawable

这个属性是必须的,为当前控件指定资源。

(二)android:state_pressed

布尔值。true指当用户点击或者触摸该控件的状态。默认为false;一般用于设置按钮颜色/图片的设置。

(三)android:state_focused

布尔值。ture指当前控件获得焦点时的状态。默认为false;一般用于EdiText。

(四)android:state_hovered

布尔值。true表示光标移动到当前控件上的状态。默认为false;光标是否悬停,通常与state_focused 相同,它是4.0的新特性,一般用于EdiText。

(五)android:state_selected

布尔值。true表示被选择的状态,例如在一个下拉列表中用方向键下选择其中一个选项。
这个和focus的区别,selected是focus不充分的情况。比如一个listview获得焦点(focus),而用方向键选择了其中的一个item(selected)

(六)android:state_checkable

布尔值。ture表示可以被勾选的状态。这个仅在当控件具有被勾选和不被勾选的状态间转换时才起作用。

(七)android:state_checked

布尔值。true表示当前控件处于被勾选(check的状态)

(八)android:state_enabled

布尔值。true表示当前控件出于可用的状态。比如可以被点击

(九)android:state_activated

布尔值。true表示当前控件被激活的状态。
android:state_window_focused
布尔值。true表示当前控件出于最前端时,应用窗口获得焦点的状态。

<think>好的,用户现在问的是如何在LangGraph中使用Annotated来自定义处理函数的state属性message。首先,我需要确认用户对LangGraph的了解程度。LangGraph是一个基于状态机的框架,用于构建有状态的LLM应用。用户可能已经知道基本概念,但需要具体指导如何自定义state中的message属性。 用户提到了Annotated,这说明他们可能想利用Python的类型注解来添加元数据或自定义处理逻辑。之前的问题中,用户已经了解了Annotated的基本用法,现在想将其应用到LangGraph的具体场景中。需要明确在LangGraph中state的结构和如何扩展它。 首先,我需要回忆LangGraph中state的定义方式。通常,state是一个字典或者使用pydantic模型定义的数据结构。用户可能想通过Annotated来为message字段添加额外的信息,比如验证规则、描述或者其他元数据。 接下来,需要考虑如何将Annotated应用到state的message属性上。可能需要使用pydantic模型来定义state,并在字段上使用Annotated添加元数据。例如,使用Annotated来指定消息的最大长度,或者关联自定义的验证函数。 然后,用户可能需要自定义处理函数来利用这些元数据。例如,在处理消息之前,检查是否符合Annotated中的规则,或者根据元数据执行不同的处理逻辑。需要展示如何在节点函数中访问这些元数据,并实现相应的处理逻辑。 同时,需要确保提供的示例代码正确无误,并且能够直接运行。可能需要导入必要的模块,如Annotated、BaseModel、StateGraph等,并展示如何定义state模型和处理函数。 另外,用户可能对实际应用场景感兴趣,比如输入验证、动态路由或者记录日志。需要给出具体的例子,说明如何利用Annotated的元数据来实现这些功能。 最后,总结关键点,强调Annotated在LangGraph中的作用,以及如何通过这种方式增强state的灵活性和可维护性。同时,提出相关问题,帮助用户进一步探索相关主题,如元数据解析、结合其他验证库、动态修改state等。</think>在 LangGraph 中,`state` 的 `message` 属性可以通过 `Annotated` 结合 `pydantic` 模型实现自定义处理逻辑。以下为完整实现方案: --- ### 1. **定义带元数据的 State 模型** 使用 `Annotated` 为 `message` 添加元数据(如验证规则、处理标记等): ```python from typing import Annotated, Literal from pydantic import BaseModel, Field, field_validator class StateModel(BaseModel): message: Annotated[ str, Field(description="用户输入文本", max_length=100), # 限制最大长度 "处理阶段", Literal["preprocess", "analyze", "respond"] # 自定义元数据 ] processed: bool = False ``` --- ### 2. **自定义处理函数** 通过 `get_annotations()` 获取元数据并执行逻辑: ```python from langgraph.graph import StateGraph, END from typing import get_annotations def process_message(state: StateModel) -> dict: # 获取 message 的元数据 message_meta = get_annotations(StateModel).get("message") # 示例:根据元数据执行不同处理逻辑 if "preprocess" in message_meta.__metadata__: print("预处理消息:", state.message) state.message = state.message.strip().lower() elif "analyze" in message_meta.__metadata__: print("分析消息:", state.message) state.processed = True return {"message": state.message, "processed": state.processed} ``` --- ### 3. **构建 LangGraph 流程** 将自定义模型与处理函数绑定到状态机: ```python from langgraph.graph import StateGraph, END # 定义图结构 graph = StateGraph(StateModel) # 添加节点并绑定元数据 graph.add_node( "preprocess", process_message, metadata={"message": "preprocess"} # 指定处理阶段 ) graph.add_node( "analyze", process_message, metadata={"message": "analyze"} ) # 定义边 graph.add_edge("preprocess", "analyze") graph.add_conditional_edges("analyze", lambda s: END if s.processed else "analyze") # 设置入口点 graph.set_entry_point("preprocess") # 编译并运行 app = graph.compile() result = app.invoke({"message": " Hello World! "}) print(result) # 输出处理后的消息 ``` --- ### 4. **关键扩展功能** #### 4.1 输入验证 通过 `pydantic` 的 `field_validator` 实现: ```python @field_validator("message") def validate_message(cls, v): if not v.startswith("Hello"): raise ValueError("消息需以 'Hello' 开头") return v ``` #### 4.2 动态路由 根据元数据切换处理流程: ```python def route_message(state: StateModel): if "urgent" in state.message: return "urgent_handler" return "normal_handler" ``` --- ### 5. **适用场景** - **多阶段文本处理**:分预处理、分析、响应阶段 - **权限控制**:通过元数据标记敏感操作 - **日志记录**:自动记录处理步骤的元信息 --- ###
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