计算textview在屏幕上占多宽

本文介绍了一种计算Android TextView中文本宽度的方法,以便决定是否显示“显示更多”按钮。通过获取屏幕宽度、TextView文本宽度并使用TextPaint计算文本实际占用宽度。

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            计算textview在屏幕上占多宽  


    最近做一个手机阅读器的项目,其中遇到一个问题就是要计算textview中显示书籍简介的文字在屏幕上占据的有多少来确定是否显示(显示更多的按钮),点击显示更多按钮,将书籍简介全部加载出来!附图:
       
   不过像UI设计图上面的这种设计,我没做出来,我是(显示更多)按钮显示在textview控件的下方, 如果要做出来像设计图上的效果,我觉得肯定是要自定义一个textview的,附上布局文件:
  
     
     在附上在activity中的代码:
      //这段代码是得到屏幕的宽度
       int screenWidth = Integer.parseInt(DeviceInfoUtils.getWidth(this));
       //这段代码是得到textview中文字显示的宽度,因为上面的配置文件中paddingLeft='10dip'和paddingRight='10dip'
       //DimensionPixelUtil.dip2px(this, 10)这个是将10dip转换为px单位
       int font_widht = screenWidth - (2 * (int) DimensionPixelUtil.dip2px(this, 10));
       TextPaint paint = txt_brief.getPaint();
        // 计算textview在屏幕上占多宽
        int len = (int) paint.measureText(txt_brief.getText().toString().trim());
        //如果textview显示少于3行 则隐藏 显示更多按钮
        if (len <= 3 * font_widht) {
            txt_brief.post(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    btn_load_more.setVisibility(View.GONE);
                }
            });
        }










 
### 使用 huggingface_hub 在 AutoDL 环境中进行模型或数据集操作 为了在AutoDL环境中成功使用`huggingface_hub`库执行模型或数据集的操作,需注意几个关键点: 安装合适的`huggingface_hub`版本对于避免兼容性问题是必要的。如果遇到类似“No module named 'huggingface_hub.inference._text_generation'”这样的错误消息,则可能是由于版本不匹配引起的问题[^1]。因此建议先降到稳定版来规避此类问题的发生。 针对具体的应用场景,在AutoDL平台上部署并运行基于Hugging Face的项目时,比如ChatGLM3,可能会碰到验证失败的情况,这是因为仓库ID格式不符合规定所造成的。正确的做法应该是确保repo_id遵循'repo_name'或是'namespace/repo_name'的形式,并视情况调整参数设置以满足需求[^3]。 另外,当处理受保护资源访问权限不足引发的异常(如GatedRepoError),则要确认已通过合法途径获取相应授权令牌,并正确配置环境变量以便于程序能够顺利连接至目标存储库完成下载任务[^4]。 下面给出一段Python脚本示范怎样利用`transformers`和`datasets`这两个依赖于`huggingface_hub`的包加载预训练模型以及公开可用的数据集合: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from datasets import load_dataset model_checkpoint = "your_model_path_or_repo" dataset_name = "your_dataset" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint) raw_datasets = load_dataset(dataset_name) ``` 这段代码展示了基本的工作流程——初始化分词器与模型实例化;随后调用`load_dataset()`函数传入指定名称从而获得所需资料集对象。当然实际应用当中还需要考虑更多细节因素,例如网络状况、磁盘空间等硬件条件限制可能影响效率甚至成败与否。
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