鸿蒙仓颉语言开发实战教程:实现商品分类页

今天继续为大家带来仓颉语言开发商城应用的实战教程,今天的内容是实现商品分类页。

分类页面要在基本布局的基础上增加一些动态效果,比如点击状态的切换和两个列表容器的联动。下面为大家详细介绍。

分类列表

先来看左侧的分类列表,很明显是一个List容器,样式上比较简单,只有一个文本,不过它有个点击状态的切换效果。

在添加组件之前,我们需要先请求到分类的数据,关于仓颉语言的网络请求上一篇文章已经分享过,下面再贴一下分类列表的网络请求具体代码,要注意的是,嵌套数据的修改需要使用ObservedArrayList修饰才能在页面上实时变化:

@State var classList:ObservedArrayList<ClassItem> = ObservedArrayList<ClassItem>()
let url = CJTools.url + "/api/class.php"
let httpRequest = createHttp()
 let option = HttpRequestOptions(
    method: RequestMethod.GET,
    expectDataType: HttpDataType.STRING,
    header: HashMap<String, String>([("content-type", "application/json")])
)
this.loading = true
httpRequest.request(url, {err, resp =>
    if (let Some(e) <- err) {
         CJTools.log('error:' + e.message)
    }
    if (let Some(r) <- resp) {
            let str = r.result.toString()
            let jValue = JsonValue.fromStr(str)
            let jArray = jValue.asArray()
            for (i in 0..jArray.size()) {
                var model = DataModel.fromJson(jArray.get(i).getOrThrow().asObject())
                var modelData = match (model) {
                case data: DataModelStruct => data
                    case _ => throw Exception("this data is not DataModelStruct")
                 }
                let item = ClassItem(String.deserialize(modelData.get('id')), String.deserialize(modelData.get('classname')), String.deserialize(modelData.get('cover')))
                this.classList.append(item)
            }
        }
        this.loading = false
        httpRequest.destroy()
    },options:option)

请求之后最终classList是我们需要的数据,然后在List组件中遍历classList添加组件,仓颉中的循环遍历和ArkTs大不相同:

List{
    ForEach(
    this.classList,
    itemGeneratorFunc: {
        item: ClassItem, index: Int64 => ListItem {
                if(this.classIndex == index){
                    Row(){
                    Text(item.getClassname())
                    .fontSize(15)
                    .fontColor(0x4a4a4a)
            }
                .width(100.percent)
                .height(60)
                .backgroundColor(Color.WHITE)
                .alignItems(VerticalAlign.Center)
                .justifyContent(FlexAlign.Center)
                }else {
                    Row(){
                    Text(item.getClassname())
                    .fontSize(15)
                    .fontColor(Color.WHITE)
            }
                .width(100.percent)
                .height(60)
                .backgroundColor(Color.GRAY)
                .alignItems(VerticalAlign.Center)
                .justifyContent(FlexAlign.Center)
                }
        }
      }
    )
}
.width(30.percent).height(100.percent)

商品列表

商品列表需要通过选择分类来获取数据,请求方式和上面的网络请求类似,这里只说一下页面布局,使用Grid容器就能轻松实现商品列表,注意如何设置网格的列数和间距:

Grid{
     ForEach(
    goodsList,
    itemGeneratorFunc: {
        item: GoodsItem, index: Int64 => GridItem {
            Column() {
                        Image( item.getCover()).width(100.percent).height(120).margin(bottom: 4)
                        Text(item.getName())
                            .fontSize(14)
                            .textAlign(TextAlign.Start)
                            .fontWeight(FontWeight.W400)
                    }.alignItems(HorizontalAlign.Start).onClick({evet => })
        }
      }
    )
}
.width(70.percent).columnsTemplate('1fr 1fr')
        .columnsGap(5)
        .rowsGap(5)
        .backgroundColor(0xFFFFFF)
        .padding(right: 5, left: 5)

以上就是商品分类页面的内容介绍。#HarmonyOS语言##仓颉##购物#

原创作者: youlanjihua 转载于: https://www.cnblogs.com/youlanjihua/p/18905310
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内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-GRU的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与门控循环单元(GRU)相结合,实现对非线性、非平稳气象时间序列的高效建模与精准预测。CEEMDAN用于将原始气象数据(如温度、风速等)自适应分解为多个本征模态函数(IMFs),有效提取多尺度特征并降低噪声干扰;随后,每个IMF分量分别输入独立的GRU网络进行时序建模,最后将各分量预测结果重构为最终输出。该方法显著提升了预测精度、鲁棒性与泛化能力,同时兼顾计算效率和模型可解释性,适用于复杂气象环境下的智能预测任务。文中还概述了模型架构、关键技术挑战及解决方案,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。; 适合人群:具备一定信号处理或机器学习基础,从事气象预测、时间序列分析、人工智能应用研究的科研人员与工程师,尤其是关注数据驱动型预测模型开发的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于中短期天气要素(如气温、降水、风速)的高精度预测;②解决传统气象模型在非线性、非平稳数据建模中的局限性;③探索CEEMDAN与深度学习融合在多尺度时间序列预测中的实际效能;④为防灾减灾、智慧气象、能源调度等领域提供可靠预测技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于方法原理与系统架构设计,建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解过程与GRU建模细节,并可通过调整超参数、优化融合策略进一步提升模型性能。
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