view的requestLayout()方法

本文探讨了在Android ListView中使用BitmapDrawable时遇到的显示异常问题。具体表现为当同一个BitmapDrawable对象在不同大小的ImageView中循环使用时,图片可能出现显示不正确的情况。文章尝试了多种解决方案,包括使用requestLayout()方法和创建新的BitmapDrawable对象。
public void requestLayout ()
Since: API Level 1

Call this when something has changed which has invalidated the layout of this view. This will schedule a layout pass of the view tree.

我们可以理解为重新布局了一下view;


用途:有时我们在改变一个view 的内容之后 可能会造成显示出现错误,比如写ListView的时候 重用convertview中的某个TextView 可能因为前后填入的text长度不同而造成显示出错,此时我们可以在改变内容之后调用requestLayout方法加以解决。


上面这段话我摘抄别人的博客了,只是这个方法解决了我一个问题,这个问题是同一个bitmapdrawable对象,在listview中显示的时候,由于每个item中的imageview大小都不一样,所以当同一个bitmapdrawable对象在imageview-A显示(正常),当显示到imageview-B显示(正常),但是当listview滚动到A的时候,图片变小了,不清楚怎么回事?

我查了bitmapdrawable的源码,也看了imageview.setImageDrawable的源码,知道bitmapdrawable会保存一些属性,但是没有找到解决的方案,有个方案,就是重新new个bitmapdrawable对象,因为imageview.setImageBitmap方法源码中就是每次都new个bitmapdrawable来显示的。但是当我发现requestLayout()方法的时候,在每次调用这个方法setImageDrawable之前调用imageview的requestLayout方法,居然显示正常了!!!

变小的原因不清楚,后面慢慢查,至少现在有个解决方案哈。


不好意思,这个问题通过上面这个方法没有解决!哎!只能重新拷贝新的bitmap生成新的drawable对象才行。

### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样,也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存 对于JSON格式的数据,Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。 具体实现如下所示: ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存 针对Excel文件操作Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件,并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。 注意:需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互 当涉及关系型数据库时,Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库(如 SQLite, MySQL)。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回;或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。 下面是基于SQLite的一个例子: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景 除了常规单维度索引外,在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。 例如定义一个多层列名体系: ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包,适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。
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